Как можно использовать частотные распределения для анализа больших массивов данных?

Частотные распределения можно использовать для анализа больших массивов данных следующим образом:

1. Построить частотное распределение. fin-accounting.ru Для этого нужно отсортировать данные в порядке возрастания, рассчитать размах данных (размах = максимальное значение - минимальное значение), определить количество интервалов в частотном распределении и их ширину, последовательно определить интервалы, последовательно добавляя ширину интервала к минимальному значению, чтобы определить конечные точки интервалов. fin-accounting.ru Последним будет интервал, включающий максимальное значение. fin-accounting.ru Затем нужно подсчитать количество наблюдений, попадающих в каждый интервал, и составить таблицу полученных интервалов от наименьшего до наибольшего, в которой показано количество наблюдений, попадающих в каждый интервал. fin-accounting.ru
2. Рассчитать относительную частоту. begemot.ai Относительная частота определяется как отношение абсолютной частоты к общему количеству элементов выборки. begemot.ai
3. Построить графики для визуализации распределения. begemot.ai Для этого используют столбчатые диаграммы, гистограммы и круговые диаграммы, которые строят на основе ранее рассчитанных абсолютных и относительных частот. begemot.ai
4. Провести анализ на основе полученных данных. begemot.ai Полученные визуализации используют для выявления закономерностей или аномалий в распределении значений. begemot.ai

Также частотный анализ массива данных можно выполнить с помощью сводной таблицы. vk.com Для этого нужно построить по массиву данных сводную таблицу, перенести столбец в строки полей сводной таблицы, а столбец — в значения, а затем сгруппировать данные в строках. vk.com