Big data analytics: differenze tra le versioni
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{{cita pubblicazione|url=http://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/626/1/012005/pdf|autore1=Mario Rasetti|autore2=Emanuela Merelli|titolo=The Topological Field Theory of Data: a program towards a novel strategy for data mining through data language|editore=IOP Publishing Ltd|rivista=Journal of Physics: Conference Series|volume=626|città=Torino|anno=2015|doi=10.1088/1742-6596/626/1/012005|accesso=2017-06-25}}</ref>
L'autore Jonathan Koomey ha raccomandato una serie di buone pratiche per comprendere i dati quantitativi. Questi includono:
Per le variabili in esame, gli analisti in genere ottengono per esse statistiche descrittive, come media (media), mediana e deviazione standard. Possono anche analizzare la distribuzione delle variabili chiave per vedere come i singoli valori si raggruppano attorno alla media.▼
*Verificare la presenza di anomalie nei dati grezzi prima di eseguire un'analisi;
*Eseguire nuovamente calcoli importanti, come la verifica di colonne di dati basate su formule;
*Confermare che i totali principali sono la somma dei subtotali;
*Controlla le relazioni tra i numeri che dovrebbero essere correlati in modo prevedibile, come i rapporti nel tempo;
*Normalizzare i numeri per facilitare i confronti, come analizzare gli importi per persona o relativi al PIL o come valore dell'indice relativo a un anno base;
*Suddividi i problemi in parti componenti analizzando i fattori che hanno portato ai risultati, come l'analisi DuPont del rendimento del capitale.
▲Per le variabili in esame, gli analisti in genere ottengono per esse statistiche descrittive, come media (media), mediana e deviazione standard. Possono anche analizzare la distribuzione delle variabili chiave per vedere come i singoli valori si raggruppano attorno alla media.<ref>{{cite book|title=Python Data Science Handbook|author=Jake VanderPlas|url=https://python.engineering/python-data-science-handbook/|ISBN=978-1491912058|date=2016|publisher=O'Reilly Media}}</ref>
== Note ==
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