Гістаграма: візуалізацыя дадзеных для больш глыбокага аналізу
Гістаграма — гэта тып графіка, які выкарыстоўваецца ў статыстыцы для візуалізацыі размеркавання частаты набору даных. У адрозненне ад слупковых дыяграм, якія часта выкарыстоўваюцца для згрупаваных даных, гістаграмы спецыяльна выкарыстоўваюцца для бесперапынных даных. У гэтым артыкуле мы падрабязна растлумачым, што такое гістаграма, як яе стварыць, яе важнасць у аналізе даных і некаторыя прыклады яе выкарыстання ў розных галінах.
Што такое гістаграма?
У сваёй найпрасцейшай форме гістаграма — гэта тып слупковай дыяграмы, якая адлюстроўвае частату лікавых дадзеных, якія трапляюць у розныя інтэрвалы або «кантэйнеры». Кожны слупок у гістаграме прадстаўляе колькасць кропак дадзеных у гэтым інтэрвале. Гістаграмы — надзвычай карысныя інструменты ў статыстыцы і аналізе дадзеных, паколькі яны могуць забяспечыць візуальнае адлюстраванне размеркавання дадзеных, варыяцый і заканамернасцей, якія могуць быць не відавочнымі толькі з табліцы лічбаў.
Як стварыць гістаграму
Першы крок у стварэнні гістаграмы — гэта збор лікавых дадзеных, якія вы хочаце прааналізаваць. Пасля збору дадзеных выканайце наступныя дзеянні па стварэнні гістаграмы:
1. Вызначце дыяпазон дадзеных:
Пачніце з вызначэння дыяпазону дадзеных, а менавіта максімальнага і мінімальнага значэнняў.
2. Выберыце колькасць кантэйнераў:
Выберыце колькасць кантэйнераў або інтэрвалаў. Для гэтай колькасці няма жорсткага правіла, але можна выкарыстоўваць некаторыя рэкамендацыі, такія як правіла Стэрджэса або правіла квадратнага кораня.
3. Разлічыце шырыню кантэйнера:
Падзяліце дыяпазон дадзеных на колькасць кантэйнераў, каб атрымаць шырыню кожнага кантэйнера.
4. Стварыце інтэрвалы:
Вызначце інтэрвал для кожнага кантэйнера на аснове разлічанай шырыні.
5. Падлічыце частаты:
Падлічыце колькасць кропак дадзеных, якія трапляюць у кожны інтэрвал.
6. Намалюйце слупкі:
Намалюйце слупок для кожнага інтэрвалу, дзе вышыня слупка паказвае колькасць дадзеных у гэтым інтэрвале.
Важнасць гістаграм у аналізе дадзеных
Гістаграмы не толькі візуальна прадстаўляюць дадзеныя, але і дапамагаюць у некалькіх аспектах аналізу дадзеных, у тым ліку:
1. Распазнаванне заканамернасцей размеркавання:
Разглядаючы гістаграму, мы можам хутка вызначыць, ці размеркаваны дадзеныя нармальна, па цэнтры, зрушаны налева або направа, ці мае некалькі рэжымаў размеркавання.
2. Вызначце выкіды:
Гістаграмы могуць дапамагчы выявіць выкіды або дадзеныя, якія вельмі далёкія ад іншых значэнняў.
3. Разуменне варыяцый:
Распаўсюджванне або рассейванне дадзеных можна лёгка вызначыць з дапамогай гістаграмы.
4. Палягчэнне камунікацыі:
У прэзентацыях або справаздачах гістаграмы з'яўляюцца эфектыўным інструментам для перадачы аналітычных вынікаў людзям, якія могуць не мець статыстычнай адукацыі.
Прыклад выкарыстання гістаграмы
Гістаграмы маюць шырокі спектр прымянення ў розных галінах, ад навукі і бізнесу да інжынерыі. Вось некалькі прыкладаў:
1. Статыстыка насельніцтва:
Дэмографы выкарыстоўваюць гістаграмы для вывучэння размеркавання ўзросту ў папуляцыі.
2. Апрацоўчая прамысловасць:
Гістаграмы выкарыстоўваюцца для маніторынгу працэсаў якасці, напрыклад, пры кантролі якасці прадукцыі.
3. Фінансы:
Фінансавыя аналітыкі выкарыстоўваюць гістаграмы для аналізу размеркавання прыбытковасці інвестыцый.
4. Адукацыя:
Настаўнікі і выхавальнікі выкарыстоўваюць гістаграмы для аналізу размеркавання тэставых балаў вучняў.
Як чытаць гістаграму
Чытанне гістаграмы даволі інтуітыўна зразумелае. Гарызантальная вось (вось x) паказвае інтэрвалы (або кантэйнеры) дадзеных, а вертыкальная вось (вось y) паказвае частату або колькасць дадзеных у кожным інтэрвале. Вышыня слупка паказвае аб'ём дадзеных у гэтым кантэйнеры.
Вось некалькі ключавых момантаў чытання гістаграмы:
1. Найвышэйшая вяршыня:
Найвышэйшы пік або пік паказвае медыяну або моду дадзеных. Гэты пік дае ўяўленне аб канцэнтрацыі дадзеных.
2. Распаўсюджванне дадзеных:
Шырыня размеркавання дае прамое ўяўленне аб тым, наколькі размеркаваны дадзеныя.
3. Форма распаўсюджвання:
Форма гістаграмы дае ўяўленне аб размеркаванні дадзеных, напрыклад, ці з'яўляюцца дадзеныя нармальнымі, бімадальнымі або мультымадальнымі.
4. Паводзіны хваста:
Канцавыя часткі гістаграмы (або «хвасты») можна выкарыстоўваць для разумення тэндэнцыі дадзеных да выкідаў або тэндэнцый.
Тыпы гістаграм
Гістаграмы можна падзяліць на некалькі тыпаў у залежнасці ад размеркавання дадзеных:
1. Гістаграма нармальнага размеркавання:
Паказвае нармальна размеркаваныя дадзеныя з пікам пасярэдзіне і сіметрыяй злева і справа.
2. Бімадальная гістаграма:
Ён мае два пікі, якія паказваюць на два асобныя наборы дадзеных у размеркаванні.
3. Гістаграма са скажэннем управа:
Доўгі хвост справа азначае, што большая частка дадзеных знаходзіцца злева.
4. Гістаграма з левай скажэннем:
Доўгі хвост злева азначае, што большая частка дадзеных знаходзіцца справа.
5. Мультымадальная гістаграма:
Наяўнасць некалькіх пікаў азначае, што ў дадзеных ёсць больш за дзве дамінуючыя групы.
Праграмнае забеспячэнне для стварэння гістаграм
Існуе рознае праграмнае забеспячэнне і інструменты, якія можна выкарыстоўваць для стварэння гістаграм, некаторыя з якіх:
1. Эксель:
Microsoft Excel прапануе функцыю для лёгкага стварэння гістаграм з дапамогай Analysis Toolpak.
2. Р:
R — выдатная мова статыстычнага праграмавання для стварэння гістаграм з дапамогай такіх функцый, як `hist()`.
3. Пайтон:
Python з такімі бібліятэкамі, як Matplotlib і Seaborn, дазваляе лёгка ствараць гістаграмы.
4. SPSS/Статыстычнае праграмнае забеспячэнне:
Прафесійныя статыстычныя праграмы, такія як SPSS, таксама прадастаўляюць функцыі для стварэння гістаграм.
Выснова
Гістаграмы — гэта магутныя і простыя ў выкарыстанні інструменты аналізу дадзеных. Забяспечваючы інтуітыўна зразумелую візуалізацыю, гістаграмы дапамагаюць аналітыкам і даследчыкам выяўляць заканамернасці, анамаліі і каштоўную інфармацыю з дадзеных. Гістаграмы застаюцца адным з найбольш эфектыўных метадаў перадачы статыстычнай інфармацыі, няхай гэта будзе для акадэмічных, бізнес- ці інжынерных мэтаў. Разумеючы, як ствараць і інтэрпрэтаваць гістаграмы, мы можам прымаць больш абгрунтаваныя рашэнні на аснове даступных дадзеных.
