6 razones por las que debería evitar los gráficos de barras

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Los errores sistemáticos no son ajenos a los histogramas. El hecho es que son bastante arbitrarios y pueden llevar a conclusiones incorrectas sobre los datos. Si desea visualizar la variable, es mejor elegir un gráfico diferente.

Ya sea que esté en una reunión con la alta gerencia o con científicos de datos, una cosa de la que puede estar seguro es que aparecerá un gráfico de barras en algún momento.

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Excel, R Python, : Excel , R — hist(x), Python — plt.hist().

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| INTERVAL_LEFT | INTERVAL_RIGHT | COUNT         |

|---------------|----------------|---------------|

| 75.0          | 87.0           | 31            |

| 87.0          | 99.0           | 52            |

| 99.0          | 111.0          | 76            |

| ...           | ...            | ...           |

SQL- , . , Google Big Query :

WITH
STATS AS (
  SELECT 
    COUNT(*) AS N,
    APPROX_QUANTILES(VARIABLE_NAME, 4) AS QUARTILES
  FROM
    TABLE_NAME
),
BIN_WIDTH AS (
  SELECT
    -- freedman-diaconis formula for calculating the bin width
    (QUARTILES[OFFSET(4)] — QUARTILES[OFFSET(0)]) / ROUND((QUARTILES[OFFSET(4)] — QUARTILES[OFFSET(0)]) / (2 * (QUARTILES[OFFSET(3)] — QUARTILES[OFFSET(1)]) / POW(N, 1/3)) + .5) AS FD
  FROM 
    STATS
),
HIST AS (
  SELECT 
    FLOOR((TABLE_NAME.VARIABLE_NAME — STATS.QUARTILES[OFFSET(0)]) / BIN_WIDTH.FD) AS INTERVAL_ID,
    COUNT(*) AS COUNT
  FROM 
    TABLE_NAME,
    STATS,
    BIN_WIDTH
  GROUP BY 
    1
)
SELECT 
  STATS.QUARTILES[OFFSET(0)] + BIN_WIDTH.FD * HIST.INTERVAL_ID AS INTERVAL_LEFT,
  STATS.QUARTILES[OFFSET(0)] + BIN_WIDTH.FD * (HIST.INTERVAL_ID + 1) AS INTERVAL_RIGHT,
  HIST.COUNT
FROM 
  HIST, 
  STATS, 
  BIN_WIDTH
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

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— . , CDP :

• x: ( );

  
  
  
  
  

• y: .

  
  
  
  
  

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x = 140 y = 90 (30%). : 140 . , 140 ( 90 , 30% ). , 30% 140 .

, , « » ? «»? . , ( , ). , CDP , , .

CDP . , , « 140 160?» « 180?». CDP, . .

CDP , . , :

1. . , CDP.

2. . CDP, .

3. . - , , , .

4. . (.. ), , .

5. . , , . , y 0 100%, . , , :

6. , . , , , SQL:

SELECT 
  COUNT(*) AS N,
  APPROX_QUANTILES(VARIABLE_NAME, 100) AS PERCENTILES
FROM
  TABLE_NAME
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

Excel, R, Python

Excel . 101 , 0 1. , : =PERCENTILE(DATA, FRAC), DATA - , , FRAC - : 0,00, 0,01, 0,02, 0,03,…, 0,98, 0,99, 1. , x.

R :

plot(ecdf(data))
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

Python:

from statsmodels.distributions.empirical_distribution import ECDF
import matplotlib.pyplot as plt
ecdf = ECDF(data)
plt.plot(ecdf.x, ecdf.y)
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

! , .

. , Linkedin.

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- "Machine Learning. Basic". , .

- "Machine Learning. Basic"

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