ວິທີການຄິດໄລ່ Quartiles, Deciles, ແລະ Percentiles ໃນຂໍ້ມູນສະຖິຕິ

ວິທີການຄິດໄລ່ຄວາໄທ, ເດຊີລ, ແລະເປີເຊັນໄທລໃນຂໍ້ມູນສະຖິຕິ ໃນສະຖິຕິ, ພວກເຮົາມັກຈະຕ້ອງຮູ້ຕຳແໜ່ງຂອງຄ່າພາຍໃນຊຸດຂໍ້ມູນ. ການຄິດໄລ່ຄ່າສະເລ່ຍ ຫຼື ມັດທະຍະຖານຢ່າງງ່າຍດາຍແມ່ນບໍ່ພຽງພໍ, ເພາະວ່າສອງມາດຕະການນີ້ບໍ່ໄດ້ອະທິບາຍວິທີການແຈກຢາຍຂໍ້ມູນ ແລະ ວິທີການສັງເກດການປຽບທຽບກັບຂໍ້ມູນອື່ນໆ. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ຄວາໄທ ແລະ ເດຊີລ ເຂົ້າມາ. ອ່ານ​ເພິ່ມ​ເຕິມ

ການວິເຄາະຄວາມແปรປ່ວນ ແລະ ຄວາມຜັນຜວນມາດຕະຖານໃນການແຈກຢາຍຂໍ້ມູນ

ການວິເຄາະຄວາມແปรປ່ວນ ແລະ ຄ່າຜັນປ່ຽນມາດຕະຖານໃນການແຈກຢາຍຂໍ້ມູນ ໃນສະຖິຕິ, ການເຂົ້າໃຈການແຈກຢາຍຂໍ້ມູນແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນເທົ່າກັບການເຂົ້າໃຈຄ່າສູນກາງເຊັ່ນ: ຄ່າສະເລ່ຍ ຫຼື ຄ່າກາງ. ຊຸດຂໍ້ມູນສອງຊຸດອາດຈະມີຄ່າສະເລ່ຍຄືກັນ, ແຕ່ການແຈກຢາຍຂອງພວກມັນອາດຈະແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍ: ຊຸດໜຶ່ງອາດຈະຖືກຈັດກຸ່ມຢ່າງແໜ້ນໜາອ້ອມຮອບຄ່າສະເລ່ຍ, ໃນຂະນະທີ່ອີກຊຸດໜຶ່ງອາດຈະແຜ່ຂະຫຍາຍຢ່າງກວ້າງຂວາງ. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ຄວາມແปรປ່ວນ ແລະ ຄ່າຜັນປ່ຽນມາດຕະຖານເຂົ້າມາ... ອ່ານ​ເພິ່ມ​ເຕິມ

ເຕັກນິກສຳລັບການກຳນົດຄ່າບ່ຽງເບນສະເລ່ຍໃນຂໍ້ມູນສະຖິຕິ

ເຕັກນິກສຳລັບການກຳນົດຄ່າຜັນປ່ຽນສະເລ່ຍໃນຂໍ້ມູນສະຖິຕິ ໃນສະຖິຕິ, ການເຂົ້າໃຈພຽງແຕ່ "ຈຸດໃຈກາງ" ຂອງຂໍ້ມູນ - ຕົວຢ່າງ, ຜ່ານຄ່າສະເລ່ຍ ຫຼື ຄ່າກາງ - ມັກຈະບໍ່ພຽງພໍ. ຊຸດຂໍ້ມູນສອງຊຸດສາມາດມີຄ່າສະເລ່ຍຄືກັນ, ແຕ່ແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນລະດັບຂອງ "ການປ່ຽນແປງ" ຂອງຄ່າຂອງພວກມັນ. ດັ່ງນັ້ນ, ມາດຕະການຂອງການກະຈາຍຕົວຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນ. ມາດຕະການຂອງການກະຈາຍຕົວໜຶ່ງທີ່ງ່າຍຕໍ່ການເຂົ້າໃຈ ແລະ ນຳໃຊ້ແມ່ນຄ່າຜັນປ່ຽນສະເລ່ຍ... ອ່ານ​ເພິ່ມ​ເຕິມ

ວິທີການຄິດໄລ່ລະດັບຂໍ້ມູນໃນການວິເຄາະສະຖິຕິ

ວິທີການຄິດໄລ່ຂອບເຂດຂອງຂໍ້ມູນໃນການວິເຄາະທາງສະຖິຕິ ຂອບເຂດຂອງຂໍ້ມູນແມ່ນໜຶ່ງໃນມາດຕະການທີ່ງ່າຍດາຍທີ່ສຸດຂອງການກະຈາຍຕົວໃນການວິເຄາະທາງສະຖິຕິ. ເຖິງແມ່ນວ່າມັນອາດເບິ່ງຄືວ່າເປັນພື້ນຖານ, ຂອບເຂດດັ່ງກ່າວມີບົດບາດສຳຄັນໃນການໃຫ້ພາບລວມຢ່າງວ່ອງໄວກ່ຽວກັບຂອບເຂດຂອງການປ່ຽນແປງຂອງຄ່າພາຍໃນຊຸດຂໍ້ມູນ. ໃນທາງປະຕິບັດ, ຂອບເຂດດັ່ງກ່າວມັກຖືກໃຊ້ເປັນຂັ້ນຕອນເບື້ອງຕົ້ນກ່ອນທີ່ຈະຄິດໄລ່ມາດຕະການອື່ນໆຂອງການກະຈາຍຕົວ, ເຊິ່ງ... ອ່ານ​ເພິ່ມ​ເຕິມ

ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງຄ່າສະເລ່ຍ, ຄ່າກາງ, ແລະ ໂໝດໃນສະຖິຕິພັນລະນາ

ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງຄ່າສະເລ່ຍ, ຄ່າກາງ, ແລະ ຄ່າແບບໃນສະຖິຕິພັນລະນາ ໃນສະຖິຕິພັນລະນາ, ໜຶ່ງໃນເປົ້າໝາຍຫຼັກແມ່ນເພື່ອສະຫຼຸບຂໍ້ມູນເພື່ອຄວາມເຂົ້າໃຈງ່າຍ. ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່, ຫຼາກຫຼາຍ, ແລະບາງຄັ້ງ "ສັບສົນ" ຈະໃຫ້ຂໍ້ມູນຫຼາຍຂຶ້ນເມື່ອນຳສະເໜີໃນຮູບແບບຂອງມາດຕະການຂອງແນວໂນ້ມສູນກາງ. ສາມມາດຕະການທີ່ໃຊ້ທົ່ວໄປທີ່ສຸດຂອງແນວໂນ້ມສູນກາງແມ່ນຄ່າສະເລ່ຍ, ຄ່າກາງ,... ອ່ານ​ເພິ່ມ​ເຕິມ

ການໃຊ້ໂໝດເພື່ອກຳນົດຄ່າທີ່ປາກົດເລື້ອຍໆທີ່ສຸດ

ການໃຊ້ໂໝດເພື່ອກຳນົດຄ່າທີ່ເກີດຂຶ້ນເລື້ອຍໆທີ່ສຸດ ໃນຊີວິດປະຈຳວັນ, ພວກເຮົາມັກພົບຂໍ້ມູນເລື້ອຍໆຄື: ຄະແນນສອບເສັງຂອງນັກຮຽນ, ຂະໜາດເກີບທີ່ຂາຍດີທີ່ສຸດ, ປະເພດຜະລິດຕະພັນທີ່ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມຫຼາຍທີ່ສຸດ, ແລະ ຈຳນວນຄຳຮ້ອງທຸກທີ່ໄດ້ຮັບເລື້ອຍໆທີ່ສຸດຈາກການບໍລິການລູກຄ້າ. ຄຳຖາມແມ່ນວ່າ, ພວກເຮົາຈະສາມາດກຳນົດໄດ້ງ່າຍວ່າຄ່າ ຫຼື ໝວດໝູ່ໃດທີ່ປາກົດເລື້ອຍໆທີ່ສຸດໄດ້ແນວໃດ... ອ່ານ​ເພິ່ມ​ເຕິມ

ເຕັກນິກການຄິດໄລ່ຄ່າກາງສຳລັບຂໍ້ມູນດຽວ ແລະ ຂໍ້ມູນກຸ່ມ

ເຕັກນິກການຄິດໄລ່ຄ່າກາງສຳລັບຂໍ້ມູນດຽວ ແລະ ຂໍ້ມູນກຸ່ມ ຄ່າກາງແມ່ນມາດຕະການຂອງແນວໂນ້ມສູນກາງທີ່ມັກໃຊ້ໃນສະຖິຕິ. ບໍ່ເຫມືອນກັບຄ່າສະເລ່ຍ (ຄ່າສະເລ່ຍ), ເຊິ່ງບວກຄ່າທັງໝົດ ແລະ ຈາກນັ້ນຫານດ້ວຍຈຳນວນຄ່າ, ຄ່າກາງເນັ້ນໃສ່ "ຄ່າກາງ" ຂອງຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ຈັດຮຽງ. ເນື່ອງຈາກມັນສຸມໃສ່ຕຳແໜ່ງ, ຄ່າກາງຈຶ່ງມີຄວາມຕ້ານທານຫຼາຍກວ່າ... ອ່ານ​ເພິ່ມ​ເຕິມ

ວິທີການກຳນົດຄ່າສະເລ່ຍ ຫຼື ຄ່າສະເລ່ຍໃນຊຸດຂໍ້ມູນ

ວິທີການກຳນົດຄ່າສະເລ່ຍ ຫຼື ຄ່າສະເລ່ຍໃນຊຸດຂໍ້ມູນ ຄ່າສະເລ່ຍ ຫຼື ຄ່າສະເລ່ຍແມ່ນໜຶ່ງໃນມາດຕະການທີ່ໃຊ້ເລື້ອຍທີ່ສຸດຂອງແນວໂນ້ມສູນກາງໃນຄະນິດສາດ, ສະຖິຕິ ແລະ ຊີວິດປະຈຳວັນ. ເມື່ອຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງເວົ້າວ່າ "ເກຣດສະເລ່ຍຂອງຊັ້ນຮຽນ" ຫຼື "ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສະເລ່ຍຕໍ່ເດືອນ," ຕົວຈິງແລ້ວພວກມັນໝາຍເຖິງຄ່າສະເລ່ຍ. ແນວຄວາມຄິດນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາເຂົ້າໃຈພາບລວມຂອງຊຸດຂໍ້ມູນໂດຍ... ອ່ານ​ເພິ່ມ​ເຕິມ

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນໂດຍໃຊ້ຮູບຫຼາຍຫຼ່ຽມຄວາມຖີ່ໃນສະຖິຕິ

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນໂດຍໃຊ້ຮູບຫຼາຍຫຼ່ຽມຄວາມຖີ່ໃນສະຖິຕິ ໃນສະຖິຕິ, ການນຳສະເໜີຂໍ້ມູນແມ່ນຂັ້ນຕອນທີ່ສຳຄັນກ່ອນທີ່ຈະສະຫຼຸບໄດ້. ຂໍ້ມູນທີ່ປະກອບດ້ວຍຕົວເລກດິບໃນເບື້ອງຕົ້ນມັກຈະເຂົ້າໃຈຍາກຖ້າບໍ່ໄດ້ຈັດລະບຽບ ແລະ ເບິ່ງເຫັນຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ວິທີທີ່ມີປະສິດທິພາບອັນໜຶ່ງໃນການນຳສະເໜີການແຈກຢາຍຂໍ້ມູນແມ່ນຜ່ານຮູບຫຼາຍຫຼ່ຽມຄວາມຖີ່. ຮູບຫຼາຍຫຼ່ຽມຄວາມຖີ່ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາເຫັນຮູບແບບ... ອ່ານ​ເພິ່ມ​ເຕິມ

ເຕັກນິກການສ້າງ Histograms ໃນຂໍ້ມູນທີ່ຈັດກຸ່ມ

ເຕັກນິກຮິສໂຕແກຣມສຳລັບຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຈັດກຸ່ມ ຮິສໂຕແກຣມແມ່ນວິທີການນຳສະເໜີຂໍ້ມູນທີ່ນິຍົມໃຊ້ໃນສະຖິຕິ, ໂດຍສະເພາະເມື່ອຈັດການກັບຂໍ້ມູນທີ່ຈັດກຸ່ມ. ບໍ່ເໝືອນກັບຕາຕະລາງແທ່ງທຳມະດາ, ເຊິ່ງສະແດງໝວດໝູ່ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ຮິສໂຕແກຣມສະແດງການແຈກຢາຍຄວາມຖີ່ຂອງຂໍ້ມູນຕົວເລກທີ່ຈັດກຸ່ມເປັນຊ່ວງເວລາຂອງຊັ້ນຮຽນ. ຜ່ານຮິສໂຕແກຣມ, ພວກເຮົາສາມາດເຫັນ... ອ່ານ​ເພິ່ມ​ເຕິມ