Cómo agrupar datos para el tratamiento en Excel

Los objetivos y las estrategias para lograr esos objetivos no significan nada si la responsabilidad no es parte del proceso. La responsabilidad y sus datos asociados requieren procesos y procedimientos claros de recopilación de datos, mantenimiento y informes. Esto se ha vuelto cada vez más evidente con respecto al cambio necesario como parte de la transformación antirracista, pero también para la justicia climática y el mantenimiento de la relación de las partes interesadas.

De hecho, la lección repetida de la presentación de Capacity Interactive fue la urgencia de un procedimiento regular de limpieza y mantenimiento de datos. El ejemplo dado ofreció una comprensión marcada de lo que sucede cuando los datos del comprador de boletos no se monitorean de manera consistente. En un esfuerzo por comprender más profundamente al cliente digital, se distribuyó una encuesta específica a más de 35,000 personas en todas las organizaciones participantes. Estas personas fueron consultadas desde bases de datos de tal manera que deberían haber sido un asistente solo digital y un asistente por primera vez durante la pandemia Covid. Para garantizar la validez de las respuestas, se hizo una pregunta de detección en el camino que confirmó que el encuestador era un cliente solo digital y un comprador por primera vez. Esa pantalla eliminó el 64% de los que recibieron e intentaron responder a la encuesta. Las personas vinieron de todas las organizaciones participantes, lo que indica que pocas organizaciones pudieron administrar nuevas categorías o limpiar datos lo suficientemente bien como para obtener un conjunto de datos sustancial. Si bien he escuchado el argumento de algunos de que los datos y las métricas no son la forma de cultivar relaciones reales, en un mundo digital primero, es la única forma de conectarse con las personas a las que quieren ser alcanzadas.

La conferencia fue robusta en sesiones e información. La clave para los futuros sostenibles para los teatros sin fines de lucro, desde mi perspectiva centrándose en el corazón de las artes, la gestión y la tecnología, significa que el lado comercial de la ecuación exige atención centrada tanto en la estrategia como en los datos. Son el linchpin para hacer cambios y lograr toda la transformación incorporada en la práctica.

Para obtener más información sobre el clima solo futuros, consulte a los líderes del taller en las artes subterráneas y sin sueños diferidos. Para obtener más información sobre los hallazgos de la encuesta de interactivos de capacidad, puede descargarla aquí. Para obtener más información sobre el mantenimiento y la limpieza de datos, lea este artículo.

¿Qué son los datos agrupados y no agrupados?

La agrupación de datos en una tabla de pivote le permite ver un subconjunto de los datos que se analizarán. Por ejemplo, es posible que desee agrupar la lista dada y ahora engorrosa en la tabla de pivote en cuartos y meses

En la tabla de pivote, haga clic con el botón derecho del mouse en un valor y elija el grupo.

En los grupos de ventana, seleccione los cuadros de control que comienzan desde y hacia arriba, luego cambie los valores si es necesario.

En seleccionar un período de tiempo. Para campos numéricos, ingrese un número que especifique el intervalo para cada grupo.

Mantenga presionada CTRL y seleccione dos o más valores.

Haga clic con el botón derecho del mouse y elija el grupo.

Con la agrupación temporal se detectan y agrupan automáticamente las relaciones entre los campos de datos/ahora al agregar una línea de estos campos a las tablas de pivote. Por lo tanto, es posible arrastrar el grupo a la tabla de pivote para iniciar el análisis.

¿Cómo son los datos agrupados?

Este es un proverbio bien conocido que todos hemos escuchado desde que éramos jóvenes. Esto sugiere que los individuos del mismo tipo o con rasgos similares tienden a estar más cerca entre sí.

En la ciencia de datos, este fenómeno natural se conoce como agrupación, y se utiliza para encontrar agrupaciones entre los datos al descubrir varios grupos en los que los objetos son sustancialmente similares a los del mismo grupo en comparación con los objetos en los otros grupos.

La agrupación tiene una variedad de capacidades, incluida la capacidad de generar ideas que no son evidentes a simple vista. Por ejemplo, una aplicación bien conocida es la identificación del punto de acceso del crimen, en el que se puede ubicar el delincuente y/o más delitos previsto mediante la agrupación. Por otro lado, puede ser muy valioso en situaciones en las que puede ayudar a las empresas con tareas como el marketing de objetivos analizando a los consumidores con rasgos similares.

Tiene una amplia variedad de otras aplicaciones en minería de datos, análisis de redes sociales, motores de clúster en línea, análisis de datos biológicos, procesamiento de imágenes, etc. Como puede ver, hay aplicaciones en prácticamente todas las áreas, y comprender esto es bastante valioso.

Puede pensar que agrupar objetos es fácil. Pero ¿lo ha probado de manera metódica para que incluso una máquina pueda hacerlo?

De hace años, los investigadores han creado tantos algoritmos para lograr esto y hay pocos algoritmos de uso muy frecuente como medias k, agrupación aglormativa, etc. El conocimiento sobre estos es muy valioso para un aprendiz de ciencias de datos, un profesional o cualquier persona cuyo en el campo. Esto se debe a que cada algoritmo tiene sus propias ventajas y desventajas, por lo tanto, es necesario una comprensión exhaustiva de ellas al elegir el método de agrupación correcto para una tarea específica.

¿Qué es una tabla de datos agrupados?

Los datos pueden ser discretos o
continuo. Los datos discretos solo pueden tomar valores particulares
(generalmente números enteros) como el número de niños por familia. Los datos continuos pueden tomar
Cualquier valor en un rango dado, por ejemplo, masa, altura, edad y temperatura.

A veces, los datos recopilados pueden ser demasiado numerosos para ser significativos. Necesitamos organizar datos
de alguna manera lógica para darles sentido. Podríamos agrupar datos en
clases. Cada clase se conoce como un
intervalo de clases.

Ejemplo:
Los datos a continuación muestran la masa de 40 estudiantes en una clase. La medición es para el KG más cercano.

Construya una tabla de frecuencia para los datos utilizando una escala apropiada.

Solución: Paso 1: Encuentra el rango.
El rango de un conjunto de números es la diferencia entre
El menor número y el mayor número en el conjunto.

En este ejemplo, la masa más grande es 78 y la masa más pequeña es 48. El rango de las masas
es entonces 78 – 48 = 30. La escala de la tabla de frecuencia debe contener el rango de masas.

Paso 2: Encuentra los intervalos
Los intervalos separan la escala en partes iguales.
Podríamos elegir intervalos de 5. Luego comenzamos la escala con 45 y terminamos con 79

Paso 3: dibuja la tabla de frecuencia utilizando el seleccionado
escala e intervalos.

Ejemplo:
Supongamos que hemos recolectado pesos de 100 sujetos masculinos como parte de un estudio de nutrición.
Para nuestros datos de peso, tenemos valores que van desde un mínimo de 121 libras hasta un máximo de 263 libras,
dando un lapso total de 263 – 121 = 142.

¿Cómo se resuelve Los datos agrupados?

Supongamos que queremos comparar la edad de los estudiantes en dos escuelas y determinar qué escuela tiene más estudiantes mayores. Si comparamos sobre la base de estudiantes individuales, no podemos concluir nada. Sin embargo, si para los datos dados, obtenemos un valor representativo que significa las características de los datos, la comparación se vuelve fácil.

Un cierto valor representativo de los datos completos y lo que significa sus características se denomina promedio de los datos. Tres tipos de promedios son útiles para analizar datos.

En este artículo, estudiaremos tres tipos de promedios para el análisis de los datos.

La media (o promedio) de las observaciones es la suma de los valores de todas las observaciones divididas por el número total de observaciones.

Primero organizamos los valores de datos dados de las observaciones en orden ascendente. Entonces, si N es impar, la mediana es la (n+1/2). Y si N es par, entonces la mediana será el promedio de la observación N/2th y (N/2 +1).

CF = frecuencia acumulativa de la clase que precede a la clase media.

Ejemplo: Calcule la mediana para la siguiente distribución de frecuencia.

Podemos preparar la tabla de frecuencia acumulativa como se da a continuación,

La frecuencia acumulativa solo mayor de 40 es 58 y la clase correspondiente es 24-32.

Deje que se nos entregue una distribución de frecuencia agrupada. En el papel de cuadro, marcamos los límites de clase superior a lo largo del eje X y las frecuencias acumulativas correspondientes a lo largo del eje Y. Al unir estos puntos sucesivamente por segmentos de línea, obtenemos un polígono, llamado polígono de frecuencia acumulativa. Al unir estos puntos sucesivamente por curvas suaves, obtenemos una curva, conocida como ogive.

¿Qué son datos agrupados y ejemplos?

Diferencias entre datos agrupados y datos no agrupados

Los datos agrupados son datos que se han organizado en clases después de su análisis. Los ejemplos incluyen cuántas bolsas de maíz recolectadas durante la temporada de lluvias fueron malas. Por otro lado, los datos no agrupados son datos que no caen dentro de ningún grupo. Todavía son datos aproximados.

Intervalo de clase = Límite de clase superior – Límite de clase inferior. En estadísticas, los datos se organizan en diferentes clases y el ancho de esta clase se llama Intervalo de clase.

¿Cómo podemos convertir datos no agrupados en datos agrupados? El primer paso es determinar cuántas clases desea tener. Posteriormente, resté el valor más bajo en el conjunto de datos con el valor más alto en el conjunto de datos y luego lo divido por la cantidad de clases que desea tener.

Para calcular el promedio de los datos agrupados, el primer paso consiste en determinar el punto promedio de cada intervalo o clase. Estos puntos promedio deben multiplicarse por las frecuencias de las clases correspondientes. La suma de los productos divididos por el número total de valores será el valor del promedio.

La mediana es el valor que ocupa la ubicación central cuando todas las observaciones se organizan en orden en aumento o decreciente. Es un promedio posicional. (Iii) La clase que contiene la frecuencia acumulativa N/2 se llama clase media.

Los diferentes tipos de distribuciones de frecuencia son distribuciones de frecuencia no agrupadas, distribuciones de frecuencia agrupadas, distribuciones de frecuencia acumulativa y distribuciones de frecuencia relativas.

¿Cómo se calcula una tabla de frecuencia con datos agrupados y sus fórmulas?

  • Matrix_dati: una matriz de valores para los cuales desea obtener frecuencias
  • Matrix_classi: una serie de intervalos («contenedores») para agrupar los valores

Puede usar la función de frecuencia de Excel para crear una distribución de frecuencia, una tabla de resumen que muestra la frecuencia (contado) de cada valor en un intervalo. La frecuencia cuenta con qué frecuencia los valores se presentan en un conjunto de datos. Devuelve una matriz vertical de números que representan frecuencias.

Nota: Dado que la frecuencia siempre devuelve una matriz, debe insertarse como una fórmula matricial o con otras funciones que administran las matrices.

Para crear una distribución de frecuencia utilizando la frecuencia:

  • Matrix_dati: una matriz de valores para los cuales desea obtener frecuencias
  • Matrix_classi: una serie de intervalos («contenedores») para agrupar los valores
  • Ingrese los números que representan los contenedores en los que desea agrupar los valores
  • Seleccione un intervalo de células del mismo tamaño que el intervalo que contiene los contenedores
  • Google Analytics es un servicio de análisis web proporcionado por Google Ireland Limited («Google»). Google utiliza datos personales recopilados para rastrear y examinar el uso de esta aplicación, completar informes sobre sus actividades y compartirlos con otros servicios desarrollados por Google. Google puede usar sus datos personales para contextualizar y personalizar los anuncios de su red publicitaria. Esta integración de Google Analytics hace que su dirección IP sea anónima. El anonimato funciona acortando dentro de los límites de los Estados miembros de la Unión Europea o en otros países que se adhieren al acuerdo sobre el espacio económico europeo la dirección IP del usuario. Solo en casos excepcionales, la dirección IP se enviará a los servidores de Google y se abreviará dentro de los Estados Unidos.

    ¿Qué es datos agrupados ejemplos?

    La agrupación de datos juega un papel importante cuando tenemos que lidiar con grandes datos. Esta información también se puede mostrar utilizando una pictografía o un gráfico de barras. Los datos se forman organizando observaciones individuales de una variable en grupos para que una tabla de distribución de frecuencia de estos grupos proporcione una forma conveniente de resumir o analizar los datos. Así es como definimos los datos agrupados.

    En matemáticas, en los datos de agrupación de temas, básicamente aprendemos a definir los datos agrupados matemáticamente. Cuando el número de observaciones es muy grande, podemos condensar los datos en varios grupos, mediante el concepto de agrupación de datos. Registramos la frecuencia de las observaciones que caen en cada uno de los grupos. La presentación de datos en grupos junto con la frecuencia de cada grupo se denomina distribución de frecuencia de los datos agrupados.

    Ayuda a centrarse en subpoblaciones importantes e ignora las irrelevantes.

    La agrupación de datos mejora la precisión/eficiencia de la estimación.

    Para analizar la tabla de distribución de frecuencia para los datos agrupados cuando los datos recopilados son grandes, entonces podemos seguir este enfoque para analizarlo fácilmente.

    Considere las marcas de 50 estudiantes de la Clase VII obtenidos en un examen. La marca máxima del examen es 50.

    Si creamos una tabla de distribución de frecuencia para cada observación, formará una tabla grande. Entonces, para una fácil comprensión, podemos hacer una tabla con un grupo de observaciones, digamos de 0 a 10, 10 a 20, etc.

    ¿Cómo sé si son datos agrupados o no?

    En pocas palabras, las estadísticas implican el proceso de recopilar, clasificar, examinar, interpretar y luego presentar datos de una manera comprensible para que se pueda formar una opinión al respecto y tomar medidas. si es necesario. Ejemplos:

    • Un maestro recolectando las notas de los estudiantes, organizándolas de una manera ascendente o descendente, y calculando las notas promedio de la clase, o encontrando el número de estudiantes que fallaron, informándoles para que comiencen a trabajar duro.
    • Los representantes gubernamentales recopilan datos para el censo y lo comparan con grabaciones anteriores para ver si el crecimiento de la población se domina o no.
    • Analice el número de seguidores de una religión particular de un país.

    Las herramientas estadísticas más populares son:

    • Un maestro recolectando las notas de los estudiantes, organizándolas de una manera ascendente o descendente, y calculando las notas promedio de la clase, o encontrando el número de estudiantes que fallaron, informándoles para que comiencen a trabajar duro.
    • Los representantes gubernamentales recopilan datos para el censo y lo comparan con grabaciones anteriores para ver si el crecimiento de la población se domina o no.
    • Analice el número de seguidores de una religión particular de un país.
  • Aritmética promedio: también llamada promedio, el promedio aritmético de un conjunto dado de datos se calcula agregando los números contenidos en los datos y dividiendo la suma así obtenida por el número de observaciones.
  • Mediana: un valor que separa los valores más altos y más bajos de un conjunto dado de datos estadísticos se denomina mediana.
  • Moda: un valor tal que aparece con mayor frecuencia en una serie dada de datos estadísticos se llama modo.
  • Desviación estándar: un valor que indica en qué medida ciertos valores de una serie estadística tienden a variar o alejarse de su promedio o su mediana se llama desviación estándar.
  • Beach: tal valor representa la diferencia entre los valores más altos y más bajos de una serie.
  • Correlación: tal herramienta estadística que le permite estudiar la relación entre dos variables se llama correlación.
  • Los datos expresados ​​en forma de intervalos de clase y no como una unidad individual se denominan datos de grupo. Como su nombre indica, las observaciones se agrupan para entrenar intervalos, a las que las frecuencias relacionadas con el número de veces que todas las unidades pertenecientes a este intervalo particular aparecen en el conjunto de datos dado. Dichos intervalos facilitan el análisis del conjunto de datos disponible y ayudan a interpretar y comunicarse de manera efectiva y rápida.

    Un maestro responsable de notar la tarea de 60 estudiantes (más de 100 puntos) puede dividir el conjunto de datos en 10 grupos, como los estudiantes que han obtenido un puntaje entre 0 y 10 se colocarían bajo un intervalo de clase de 0 a 10, aquellos que obtuvieron Entre 10 y 20 se colocarían en un intervalo de 10 a 20, y así sucesivamente hasta que el último grupo (intervalo) se convierta en 90 a 100. Esta división se ilustra de la siguiente manera:

    Alternativamente, el maestro podría haber creado intervalos de 5 clases eligiendo un tamaño de clase de 20, que se ilustra a continuación:

    Este método de agrupación de datos facilita en gran medida el cálculo de las medidas de tendencia central, en particular cuando el conjunto de datos es voluminoso, como en el caso anterior. Sería tedioso escribir las notas obtenidas por los 60 estudiantes, clasificarlas en orden ascendente para calcular la mediana o enumerarlas, agregarlas y dividir todo por 60 para calcular el promedio aritmético. En otras palabras, la agrupación reduce un poco el conjunto de datos para que el proceso de cálculo se pueda simplificar y los resultados se calculen de manera efectiva porque existe un riesgo de error en el caso de la gestión de un conjunto de datos no agrupados tan voluminosos.

    ¿Qué se utiliza para datos agrupados?

    • La agrupación de datos ayuda a centrarse en subpoblaciones cruciales al ignorar a otros que no lo son.
    • La agrupación de datos mejora la precisión y la eficiencia.

    Los datos sin procesar, también conocidos como datos no agrupados, son la información recopilada de la observación directa.

    • La agrupación de datos ayuda a centrarse en subpoblaciones cruciales al ignorar a otros que no lo son.
    • La agrupación de datos mejora la precisión y la eficiencia.
  • Ejemplo: considere las marcas de (20 ) estudiantes de una clase en un examen en particular.
  • (40, , 50, , 50, , 56, , 92, , 60, , 70, , 60, , 88, , 76 )
  • (88, , 80, , 70, , 72, , 92, , 36, , 40, , 40, , 70, , 36 )
  • En el ejemplo anterior, el número de estudiantes que obtuvieron el mismo número de marcas se llama frecuencia. Aquí, (3 ) estudiantes obtuvieron (40 ) marcas. Entonces, la frecuencia de (40 ) es (3 ).

    Un histograma es una representación gráfica de un conjunto de datos que se divide en rangos definidos por el usuario. Al igual que un gráfico de barras, el histograma convierte una serie de datos en una visual fácilmente comprensible al agrupar puntos de datos en rangos o contenedores lógicos.

    El histograma está compuesto por una serie de barras (similar a un gráfico de barras), pero estas barras están adyacentes entre sí, y la altura de las barras es proporcional a la frecuencia de las diversas clases. El área de cada rectángulo denotaba la frecuencia de cada clase.

    Todos los rectángulos tienen el mismo ancho, y sus alturas coinciden directamente con las frecuencias de clase cuando los intervalos de clase son iguales.

    Si aumenta la longitud del intervalo de clase apropiado, la altura de un rectángulo debe reducirse proporcionalmente.

    ¿Qué se usa para datos agrupados?

    Como se mencionó anteriormente, los datos agrupados son el tipo de datos clasificados como grupos después de la recopilación. Los datos sin procesar se clasifican en diferentes grupos y se crea una tabla. El objetivo principal de la tabla es mostrar los puntos de datos que aparecen en cada grupo. Por ejemplo, cuando se lleva a cabo una prueba, los resultados son los datos en este escenario y hay muchas formas de agrupar estos datos. Por ejemplo, se puede registrar el número de estudiantes que obtuvieron una nota mayor de 20 puntos.

    Alternativamente, se pueden usar calificaciones. Por ejemplo, un 90-100 hasta F 0-59 con cada categoría que indica el número de estudiantes en cada categoría. Los histogramas y la tabla de frecuencia son los mejor utilizados para mostrar e interpretar los datos del grupo. aquí un ejemplo

    La reagrupación de los datos tiene las siguientes ventajas:

    • Ayuda a mejorar la efectividad de las estimaciones.
    • Le permite equilibrar mejor el poder estadístico de las pruebas de diferencias entre los estratos analizando un número igual de estratos.
    • Se ignoran las subpoblaciones poco inteligentes, mientras que las más importantes están activadas.

    Los datos no superiores, también llamados datos brutos, son datos que no se han colocado en un grupo o categoría después de la recopilación. Los datos se clasifican como figuras o características. En consecuencia, los datos que no se han clasificado en ninguna de las categorías no se agrupan. Por ejemplo, cuando realiza un censo y desea analizar el número de mujeres mayores de 45 años en un área determinada, primero debe saber cuántas personas residen en esta área.

    ¿Qué son los datos agrupados ejemplos?

    Después de agrupar los datos, podemos aplicar aún más un filtro por la condición impuesta con la cláusula de tener.

    Hemos visto en casi todas las lecciones anteriores que la condición impuesta con la cláusula WHERE se aplica para filtrar los datos. Desafortunadamente, las funciones grupales no se pueden usar con la cláusula WHERE, sino solo con la cláusula para tener.

    Una consulta puede contener tanto dónde y tener cláusulas. En esta situación de Oracle, aplicará la condición impuesta con la cláusula WHERE antes de la agrupación de datos, por lo tanto, aplicará la condición impuesta con la cláusula de tener, pero solo después de llevar a cabo la agrupación de datos.

    En el ejemplo, hemos agrupado a los empleados para la identificación del departamento, o calculamos cuántos empleados tiene cada departamento, pero solo mostramos las ID del departamento con un valor mayor o igual a 80.

    En el ejemplo, filtramos a los empleados seleccionando solo aquellos cuyo salario es mayor de 5000. Por lo tanto, de los empleados restantes hemos calculado a quienes trabajan en cada departamento agrupándolos para la identificación del departamento. Finalmente, solo mostramos los departamentos cuya identificación es mayor o igual a 40.

    En este ejemplo, hemos visto cómo la cláusula de tener no se puede usar absolutamente para imponer una condición de filtro en la consulta sin haber implementado primero un grupo de datos con el grupo por cláusula.

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