Какие основные агрегации используются для анализа больших объемов данных?

Некоторые основные агрегации, которые используются для анализа больших объёмов данных:

• Простое агрегирование. investfuture.ru Объединение данных без применения каких-либо весов. investfuture.ru Пример — подсчёт среднего значения из набора чисел. investfuture.ru Этот метод используют, когда все элементы данных считаются равнозначными. investfuture.ru
• Взвешенное агрегирование. investfuture.ru Объединение данных с учётом их значимости или веса. investfuture.ru Например, при расчёте индекса цен потребительской корзины каждому товару присваивают определённый вес в зависимости от его доли в общей структуре потребления. investfuture.ru
• Категорийное агрегирование. investfuture.ru Группировка данных по категориям, таким как отрасли экономики или возрастные группы населения. investfuture.ru Это упрощает анализ данных в рамках конкретных категорий и позволяет создавать обобщённые показатели для каждой из них. investfuture.ru
• Агрегирование по времени. investfuture.ru Объединение данных за определённые временные периоды, например, для расчёта среднегодовых показателей или квартальных трендов. investfuture.ru Этот метод помогает выявлять сезонные и долгосрочные изменения, что делает его незаменимым инструментом в прогнозировании и анализе динамики данных. investfuture.ru

Агрегация реализуется через применение математических функций к группам данных. sky.pro Наиболее распространённые функции агрегации включают суммирование (SUM), усреднение (AVG), нахождение минимумов и максимумов (MIN/MAX), подсчёт элементов (COUNT) и определение медианы (MEDIAN). sky.pro