Begriff Graph typischerweise auf die Darstellung von Verbindungen zwischen Entitäten und auf die zugrunde liegende Datenstruktur. In der Statistik wird der Begriff Graph verwendet, um sich auf eine Vielzahl von Darstellungen und Visualisierungen zu beziehen, nicht nur von Verbindungen zwischen Entitäten. Zudem bezieht er sich ausschließlich auf die Visualisierung und nicht auf die Datenstruktur.
Kernideen
Die grundlegende Datenstruktur in der Data Science ist eine rechteckige Matrix, in der die Zeilen den Beobachtungen entsprechen und die Spalten den Variablen (Merkmalen).
Die Terminologie kann verwirrend sein; es gibt eine Vielzahl von Synonymen, die sich aus den verschiedenen Disziplinen ergeben, die zur Data Science beitragen (Statistik, Informatik und Informationstechnologie).
Weiterführende Literatur
Dokumentation zu Data Frames in R (https://oreil.ly/NsONR)
Dokumentation zu Data Frames in Python (https://oreil.ly/oxDKQ)
Lagemaße
Variablen für Mess- oder Zähldaten können Tausende von unterschiedlichen Werten haben. Ein grundlegender Schritt bei der Erkundung Ihrer Daten ist die Ermittlung eines »typischen Werts« für jedes Merkmal (Variable) – ein sogenanntes Lagemaß (engl. Estimates of Location): eine Schätzung darüber, wo sich die Mehrheit der Daten konzentriert (d.h. ihre zentrale Tendenz).
Schlüsselbegriffe zu Lagemaßen
Mittelwert
Die Summe aller Werte dividiert durch die Anzahl der Werte.
Synonyme
arithmetisches Mittel, Durchschnitt
Gewichteter Mittelwert
Die Summe aller Werte, die jeweils mit einem Gewicht bzw. einem Gewichtungsfaktor multipliziert werden, geteilt durch die Summe aller Gewichte.
Synonym
gewichteter Durchschnitt
Median
Der Wert, bei dem die Hälfte der Daten oberhalb und die andere Hälfte unterhalb dieses Werts liegt.
Synonym
50%-Perzentil
Perzentil
Der Wert, bei dem P % der Daten unterhalb dieses Werts liegen.
Synonym
Quantil
Gewichteter Median
Der Wert, bei dem die Summe der Gewichte der sortierten Daten exakt die Hälfte beträgt und der die Daten so einteilt, dass sie entweder oberhalb oder unterhalb diesen Werts liegen.
Getrimmter Mittelwert
Der Mittelwert aller Werte, nachdem eine vorgegebene Anzahl von Ausreißern entfernt wurde.
Synonym
gestutzter Mittelwert
Robust
Nicht sensibel gegenüber Ausreißern.
Ausreißer
Ein Datenwert, der sich stark von den übrigen Daten unterscheidet.
Synonym
Extremwert
Auf den ersten Blick mag für Sie die Ermittlung einer zusammenfassenden Größe, die Aufschluss über einen vorliegenden Datensatz gibt, ziemlich trivial erscheinen: Sie nehmen einfach den Mittelwert, der sich für den Datensatz ergibt. Tatsächlich ist der Mittelwert zwar leicht zu berechnen und relativ zweckmäßig, aber er ist nicht immer das beste Maß zur Bestimmung eines Zentralwerts. Aus diesem Grund haben Statistiker mehrere alternative Schätzer zum Mittelwert entwickelt und befürwortet.
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Metriken und Schätzwerte Statistiker verwenden oft den Begriff Schätzwert für einen aus den vorliegenden Daten berechneten Wert, um zwischen dem, was wir aus den Daten ziehen, und der theoretisch wahren oder tatsächlichen Sachlage zu unterscheiden. Data Scientists und Geschäftsanalysten sprechen bei einem solchen Wert von einer Metrik. Der Unterschied spiegelt den Ansatz der Statistik im Vergleich zur Datenwissenschaft wider: Die Berücksichtigung von Unsicherheit steht im Mittelpunkt der statistischen Disziplin, währnd in der Datenwissenschaft konkrete geschäftliche oder organisatorische Ziele im Fokus stehen. Daher kann man sagen, dass Statistiker Schätzungen durchführen und Data Scientists Messungen vornehmen. |
Mittelwert
Das grundlegendste Lagemaß ist der Mittelwert (genauer, das arithmetische Mittel) oder auch der Durchschnitt. Der Mittelwert entspricht der Summe aller Werte dividiert durch die Anzahl von Werten. Betrachten Sie die folgende Zahlenfolge: {3 5 1 2}. Der Mittelwert beträgt (3 + 5 + 1 + 2) / 4 = 11 / 4 = 2,75. Sie werden auf das Symbol
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N (oder n) bezieht sich auf die Gesamtzahl aller Einträge bzw. Beobachtungen. In der Statistik wird es großgeschrieben, wenn es sich auf eine Grundgesamtheit bezieht, und kleingeschrieben, wenn es auf eine Stichprobe aus einer Grundgesamtheit abzielt. In der Data Science ist diese Unterscheidung nicht von Relevanz, weshalb
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