Типы РаспределенияИнформации Пуассона – это значимая идея прозрения, которая должна быть понята, чтобы эффективно применять фактические оценки к вашей информации и таким образом точно закрывать определенные презумпции о ней. Эта запись в блоге познакомит вас с различными типами информации, которую вы должны знать, чтобы провести соответствующее исследование разведывательной информации (EDA), которая является одной из самых мало-мальски мыслящих частей предприятия по ИИ.

Список по главам:

Пролог к видам информации

Вся информация (Ostensible, Ordinal)

Числовая информация (дискретная, последовательная, промежуточная, пропорциональная)

Почему Типы информации важны?

Фактические методы

Сводка

Пролог к видам информации

Для проведения Исследования Исследовательской Информации (EDA) настоятельно необходимо иметь хорошее представление о различных типах информации, дополнительно называемых оценочными шкалами, так как определенные фактические оценки можно использовать только для однозначных типов информации.

Дополнительно необходимо знать, каким типом информации вы управляете, чтобы подобрать правильную технику представления. Рассматривайте типы информации как подход к сортировке различных видов факторов. Мы поговорим о фундаментальных типах факторов и посмотрим на модель для каждого из них. Время от времени мы будем ссылаться на них как на оценочные шкалы.

Абсолютная информация

Абсолютная информация говорит о качествах. В соответствии с этим, она может говорить с такими вещами, как пол человека, язык и так далее. Вся информация может также принимать численные оценки (Модель: 1 для женщины и 0 для мужчины). Обратите внимание, что эти числа не имеют численного значения.

Показная информация

Показные оценки говорят с дискретными единицами и используются для обозначения факторов, не имеющих количественной ценности. Просто считайте их “метками”. Обратите внимание, что показная информация не имеет организации. Следовательно, при отсутствии шансов, что вы измените запрос на ее качества, значение не изменится. Внизу вы можете увидеть два случая показных ярлыков:

https://miro.medium.com/max/1800/0*KUbI9s0EGs5dXznj.png

Левый компонент, изображающий пол человека, будет называться “дихотомическим”, что представляет собой своего рода показные весы, содержащие всего два класса.

Обычная информация

Обычные уважаемые люди разговаривают с дискретными и запрашиваемыми подразделениями. Таким образом, это эквивалентно показной информации, но опять-таки, на самом деле это запрос вопросов. Вы можете увидеть модель внизу:

https://miro.medium.com/max/1114/0*JaiYvZgwhxiaAXRK.png

Отметим, что различие между начальной и средней школой не совпадает с контрастом между средней школой и школой. Это является фундаментальным ограничением упорядоченной информации, контрасты между качествами общеизвестны. Таким образом, обычные шкалы обычно используются для измерения нечисловых показателей, таких как радость, лояльность потребителей и т.д.

Числовая информация

1. Дискретная информация

Мы говорим о дискретной информации, если ее качества безошибочны и изолированы. Как бы там ни было: Мы говорим о дискретной информации, если она может просто взять на себя определенные качества. Эту информацию невозможно оценить, но она имеет тенденцию к проверке. По сути, речь идёт о данных, которые можно упорядочить по порядку. Модель – это количество головок в 100 монетных переворотах.

Вы можете проверить, спрашивая в сопроводительных двух запросах, управляете ли вы дискретной информацией или нет: Сможете ли Вы ее подсчитать и разделить на части, связанные с личинками, и части, связанные с личинками?

2. Постоянная информация

Постоянная информация говорит об оценках, и таким образом, их качества невозможно оценить, как бы они ни оценивались. Моделью может быть статус человека, который вы можете изобразить, используя промежуточные данные на реальной числовой линии.

Промежуточная информация

Промежуточные оценки говорят с запрашиваемыми подразделениями, имеющими аналогичные различия. Затем мы обсуждаем промежуточную информацию, когда у нас есть переменная, которая содержит запрашиваемые числовые качества и где мы знаем определенные контрасты между качествами. Модель – это элемент, который содержит температуру заданного места, как вы можете видеть ниже:

https://miro.medium.com/max/1786/0*HfJxbqNmzoe2L05_.png

Вопрос с промежуточной информацией о качествах заключается в том, что у них нет “истинного нуля”. Это подразумевает, что в отношении нашей модели нет ничего подобного, как отсутствие температуры. С промежуточной информацией мы можем включать и вычитать, но не можем дублировать, изолировать или устанавливать пропорции. Так как нет очевидного “нуля”, нельзя применить большое количество просветляющих и предпочтительных пропорций.

Пропорциональная информация

Дополнительно запрашиваются единицы, имеющие аналогичное различие. Пропорциональные оценки эквивалентны промежуточным качествам с тем отличием, что они имеют плоскостное нулевое значение. Оригинальные модели – это рост, вес, длина и так далее.

https://miro.medium.com/max/1640/0*148a5xL5-Hr-g4ip.png

Почему Типы информации важны?

Типы данных являются значимой идеей в свете того факта, что измеримые стратегии должны использоваться с конкретными типами информации. Необходимо разбивать постоянную информацию уникальным образом, в отличие от прямой информации, в противном случае это приведет к проверке вне базы данных. Соответственно, знание видов информации, которыми вы управляете, дает вам возможность выбрать правильную стратегию для расследования.

На этот раз мы еще раз рассмотрим каждый тип данных в отношении того, какие измеримые стратегии могут быть применены. Чтобы надлежащим образом увидеть то, о чем мы будем говорить в данный момент, вам необходимо понять зачатки просветления прозрений.

Фактические методы

Показная информация

В тот момент, когда вы управляете показной информацией, вы собираете данные:

Частоты: Периодичность – это скорость, с которой что-то происходит в течение некоторого промежутка времени или внутри набора данных.

Степень: Вы можете без большого отрезка времени определить степень, разбивая повторение на все случаи. (например, как регулярно что-то происходило изолированно от того, как часто это могло произойти).

Скорость.

Стратегии восприятия: Чтобы представить себе показную информацию, можно использовать круговую диаграмму или гистограмму.

https://miro.medium.com/max/1800/0*4mLeITXXwOQnSD9g.png

В программе Information Science можно использовать одноразовое кодирование, чтобы превратить показную информацию в числовую составляющую.

Обычная информация

В тот момент, когда вы управляете обычной информацией, вы можете использовать схожие стратегии, как с показной информацией, однако вы также приближаетесь к некоторым дополнительным устройствам. Таким образом, вы можете сократить вашу обычную информацию с частотой, протяженностью, скоростью. Кроме того, вы можете представить это с помощью пирогов и гистограмм. Кроме того, вы можете использовать процентили, средний, режим и межквартирный диапазон, чтобы конденсировать вашу информацию.

В информатике, вы можете использовать одно название кодирования, чтобы изменить порядковую информацию в числовой компонент.

Постоянная информация

В тот момент, когда вы управляете постоянной информацией, вы можете использовать большинство стратегий для отображения вашей информации. Вы можете конденсировать информацию, используя процентили, средний, межквартильный ход, средний, режим, стандартное отклонение и диапазон.

Стратегии представления:

Чтобы отобразить последовательную информацию, вы можете использовать гистограмму или график ящиков. С помощью гистограммы вы можете проверить наклон очага, изменчивость, методологию и куртосиз передачи. Обратите внимание, что гистограмма не может показать вам случайные аномалии. По этой причине мы дополнительно используем бокс-групповые графики.