糖心vlog官网观看

Read in English (Auf Englisch lesen).

Boxplots (es kann auch Box-Plot geschrieben werden) sind eine weitverbreitete Art der Datenvisualisierung. Als Fachmann k枚nnen Sie Boxdiagramme verwenden, um einen 脺berblick 眉ber Ihre Daten zu geben, Datens盲tze zu vergleichen und eine schnelle Visualisierung zu erstellen, ohne viel Platz zu beanspruchen. In diesem Artikel erfahren Sie mehr dar眉ber, was ein Boxplot ist, welche Art von Daten geeignet ist, welche Vor- und Nachteile er hat und wie Sie ihn selbst erstellen k枚nnen.聽

Was ist ein Boxplot?

Boxdiagramme oder Box-and-Whisker-Diagramme sind ein visuelles Hilfsmittel zur Darstellung der Verteilung eines Datensatzes. Diese Art von Diagramm zeigt die wichtigsten Statistiken Ihrer Daten, einschlie脽lich des Medians, der Quartile und der Ausrei脽er. Mithilfe von Boxdiagrammen k枚nnen Sie Einblicke in einige Aspekte der H盲ufigkeitsverteilung Ihrer Daten gewinnen, z. B.:

• Zentrale Tendenz: Dieses Ma脽 stellt die gesamte Verteilung der Daten dar. Im Fall von Boxdiagrammen ist dies der Median, der durch eine in der Box gezeichnete Linie dargestellt wird.

• Streuung: Dies ist der Bereich des Datensatzes. In einem Box-Diagramm wird dies durch einzelne Punkte dargestellt, die die h枚chsten und niedrigsten Werte in Ihrem Datensatz repr盲sentieren. So k枚nnen Sie erkennen, wie weit Ihre Daten gestreut sind.

• 痴补谤颈补产颈濒颈迟盲迟: Dies zeigt, wie stark oder schwach die Daten geclustert sind. Wenn die Box Ihres Boxdiagramms lang ist, zeigt dies, dass die Werte Ihrer Daten sehr variabel sind. Wenn sie kurz ist, k枚nnen Sie erkennen, dass die Datenpunkte um einen bestimmten Wert herum st盲rker geb眉ndelt sind (weniger variieren).

Arten von Daten, die in Boxplots verwendet werden

Aufgrund der statistischen Ma脽e, die durch Boxplots dargestellt werden, eignen sie sich normalerweise am besten 蹿眉谤 numerische Daten. Dies liegt daran, dass Sie Metriken wie den Median, das obere und untere Quartil und die Streuung der Daten verwenden, um sie angemessen darzustellen. Diese Art der visuellen Darstellung erfordert eine nat眉rliche Ordnung der Daten und ist weniger geeignet 蹿眉谤 kategorische Daten oder Daten ohne nat眉rliche Ordnung.

Wie man ein Boxplot liest

Wenn Sie ein Boxplot sehen, kann es Ihnen helfen, relevante Erkenntnisse aus der Darstellung zu gewinnen, wenn Sie wissen, wie Sie das Diagramm richtig lesen. Gehen Sie beim Betrachten des Diagramms die folgenden Schritte durch.

1. Nehmen Sie sich Zeit, um die Box zu verstehen

Anhand des Kastens in der Mitte des Diagramms k枚nnen Sie mehrere Elemente des Datensatzes erkennen. Der Kasten stellt die mittleren zwei Quartile der Daten dar, d. h. die mittleren 50 Prozent der Daten. Die L盲nge des Kastens ist der Interquartilsbereich (IQR).聽

Die obere Linie des Kastens stellt das 75. Perzentil der Daten dar (Quartil 3 oder Q3), was bedeutet, dass 75 Prozent der Werte im Datensatz unter diesen Wert fallen. Entsprechend stellt die untere Linie des Kastens das 25. Perzentil der Daten dar (Quartil 1 oder Q1), wobei 25 Prozent der Daten unter diese Linie fallen.聽

Wie bereits erw盲hnt, steht ein l盲ngerer Kasten 蹿眉谤 eine gr枚脽ere 痴补谤颈补产颈濒颈迟盲迟 in Ihren Daten und zeigt, dass die mittleren 50 Prozent der Daten breit gestreut sind. Ein k眉rzeres K盲stchen zeigt, dass die mittleren 50 Prozent der Daten nahe beieinander liegen und eine geringere Streuung aufweisen.

Der Median ist Ihr Ma脽 蹿眉谤 die zentrale Tendenz und zeigt den Punkt an, an dem 50 Prozent der Daten dar眉ber und 50 Prozent darunter liegen.聽

2. Untersuchen Sie die Whisker

Sie finden die Whisker, die von den R盲ndern der Box ausgehen. Diese Whisker erstrecken sich auf den kleinsten und gr枚脽ten Wert in Ihrem Datensatz innerhalb des 1,5-fachen IQR. Dies zeigt den Bereich Ihrer Daten, ohne Ausrei脽er.聽

3. Suchen Sie nach Ausrei脽ern

Jenseits der Whisker k枚nnen Sie einzelne Datenpunkte mit einem Punkt oder einer anderen Markierung in Ihrem Diagramm darstellen. Dies zeigt, welche Werte innerhalb Ihres Datensatzes erheblich von den typischen Werten abweichen. Sie sollten sich Ihre Ausrei脽er genau ansehen, um sicherzustellen, dass sie keine Fehler in Ihrem Datensatz sind und tats盲chliche, unverzerrte Daten darstellen.

Vor- und Nachteile von Boxplots

Wenn Sie sich 蹿眉谤 die Verwendung eines Boxdiagramms entscheiden, sollten Sie sich der Vor- und Nachteile bewusst sein. Je nach Art Ihrer Daten und Ihren Bed眉rfnissen k枚nnen verschiedene Vor- und Nachteile 蹿眉谤 Sie von gr枚脽erer Bedeutung sein.聽

Vorteile von Boxplots

Einfacher Vergleich zwischen Datens盲tzen: Mit Boxplots k枚nnen Sie numerische Datens盲tze nebeneinander darstellen, um zu sehen, wie sie sich in Bezug auf Zentralit盲t, Verteilung und 痴补谤颈补产颈濒颈迟盲迟 unterscheiden.聽

• Visualisierung von Verzerrungen: Durch die Untersuchung der Quartile und des Medians sowie der Whiskers k枚nnen Sie feststellen, ob Ihr Datensatz eine bestimmte Schiefe oder Tendenz aufweist.

• Kann gro脽e Datens盲tze darstellen: Da nur bestimmte Ma脽e des Datensatzes in einem Boxplot dargestellt werden (z. B. Median, Quartile), k枚nnen Sie gro脽e Datens盲tze einfach darstellen. Auf diese Weise kann einem allgemeinen Publikum ein 脺berblick auf hohem Niveau gegeben werden.

Nachteile von Boxplots

Einfacher 脺berblick 眉ber die Daten: Sie k枚nnen keine genaueren Angaben zu den Daten machen, z. B. ob es in Ihrer Verteilung mehrere Cluster gibt.

• Nicht 蹿眉谤 alle Datens盲tze geeignet: Wenn Sie Daten haben, die nicht numerisch sind, nur wenige Datenpunkte haben oder nur einen kleinen Wertebereich darstellen, ist ein Boxdiagramm m枚glicherweise nicht die richtige Wahl.

• Kann bei bestimmter Software eingeschr盲nkt sein: Bestimmte Softwarepakete k枚nnen Ausrei脽er ausschlie脽en oder die Daten auf andere Weise falsch darstellen, wenn Ihre Daten ungew枚hnliche Datenpunkte enthalten. In diesem Fall k枚nnten Sie bestimmte Aspekte Ihrer Daten 眉bersehen.

Erstellen Sie Ihr eigenes Boxplot.

Die Erstellung eines eigenen Boxplots umfasst mehrere Schritte, einschlie脽lich Berechnungen und Datenvisualisierung. Gehen Sie folgenderma脽en vor, um ein Boxdiagramm zu erstellen:

1. Sammeln Sie Ihre Daten: Vergewissern Sie sich, dass Ihr Datensatz vollst盲ndig ist und gen眉gend Datenpunkte in einem numerischen Bereich enth盲lt, um effektiv dargestellt werden zu k枚nnen. Um Ihre Daten in Viertel zu unterteilen, sollten Sie sie in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge ordnen.

2. Berechnen Sie Ihre wichtigsten Box-Statistiken: Sie sollten den Median, Q1, Q3 und IQR berechnen.

3. Berechnen Sie Ihre wichtigsten Whisker-Statistiken: Bestimmen Sie die untere und obere Grenze 蹿眉谤 potenzielle Ausrei脽er mithilfe des IQR. Die untere Grenze ist gleich Q1 - 1,5 * IQR, w盲hrend die obere Grenze gleich Q3 + 1,5 * IQR ist.

4. Identifizieren Sie Ihre Ausrei脽er: Nachdem Sie Ihre Whisker-Statistiken berechnet haben, werden Datenpunkte, die au脽erhalb dieses Bereichs liegen, in der Regel als Ausrei脽er eingestuft.

5. Erstellen Sie Ihr Boxplot: Sie k枚nnen dies in einer Software wie R oder Excel oder per Hand tun. Wenn Sie das Diagramm von Hand erstellen, gehen Sie wie folgt vor:

• Zeichnen Sie eine Zahlenlinie (vertikal oder horizontal) 蹿眉谤 Ihre Achse.

• Zeichnen Sie einen Kasten mit Q1 als unterem und Q3 als oberem Rand.

• Zeichnen Sie Ihre Whisker.

• Zeichnen Sie alle potenziellen Ausrei脽er als einzelne Datenpunkte jenseits der Whisker ein.

Verwandte Begriffe

• UX-Designer

• Computergrafik

• Datenbank-Administrator

• Salesforce-Administrator

• Projektplan

Erfahren Sie mehr auf 糖心vlog官网观看.

Sie k枚nnen Ihre F盲higkeiten zur Datenvisualisierung auf 糖心vlog官网观看 weiter ausbauen. Als Anf盲nger sollten Sie sich einen 脺berblick 眉ber die Kurse verschaffen, die von f眉hrenden Universit盲ten und Organisationen angeboten werden, wie z. B. Datenvisualisierung mit erweitertem Excel oder Datenvisualisierung und Kommunikation mit Tableau.