Ein Scatterplot ist etwas, das du siehst, wenn du anfängst, Daten im Detail zu untersuchen. Wie ein Geschichtenerzähler macht es Verbindungen zwischen Dingen auf leicht verständliche Weise sichtbar.
Wie können Streudiagramme also dabei helfen, die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Objekten zu verstehen?
Es ist an der Zeit, das in der Gruppe zu untersuchen!
Was ist der Zweck der Korrelation?
Wir können jetzt damit beginnen, über Korrelation zu sprechen. Sie ist ein Mittel, um die Verbindungen zwischen zwei Gegenständen zu beobachten. Sie zeigt an, ob sie zusammen steigen oder fallen oder ob es überhaupt keine Beziehung gibt.
Das Auffinden von Schlüsselinformationen in Daten und die Interpretation von Streudiagrammen werden einfacher, wenn wir die Korrelation verstehen.
Streuungsdiagramme untersuchen
Angenommen, du hast Informationen über die landwirtschaftliche Produktion und die Niederschlagsmenge. Du kannst feststellen, ob ein Zusammenhang besteht, indem du ein Streudiagramm mit dem Ernteertrag auf der einen Seite und dem Regen auf der anderen Seite erstellst.
Es ist ein guter Zusammenhang, wenn die Mehrheit der Punkte eine aufsteigende Linie bildet.
Es ist ein negativer Zusammenhang, wenn er nach unten abfällt.
Methoden zur Berechnung der Korrelation
Der Korrelationskoeffizient nach Pearson ist ein statistisches Maß für den Grad des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen. Er geht von -1 bis 1 und zeigt an, wie stark der Zusammenhang ist. Je näher an -1 oder 1, desto stärker ist der Zusammenhang zwischen den Dingen, die wir betrachten.
Erstelle ein Streudiagramm, bitte!
Zwei Variablen auswählen, sie aufzeichnen, die Achsen benennen und das Ergebnis betiteln - das sind die Schritte, die zum Erstellen eines Streudiagramms gehören. Um dein Scatterplot interaktiv zu gestalten, kannst du Programme wie Python oder Excel verwenden.
Wann ist die Verwendung von Streudiagrammen sinnvoll
Einmal entdeckte ich bei einer Prüfung einen Fehler in den Finanzunterlagen. Wir lösten das Problem, indem wir die Daten analysierten und mit der Finanzabteilung zusammenarbeiteten. Um verborgene Muster und Erkenntnisse zu finden, sind Streudiagramme in vielen Bereichen hilfreich, z.
B. im Marketing, in der Wissenschaft und im Finanzwesen.
Zusammenfassend
Scatterplots sind ein hervorragendes Werkzeug zur Visualisierung von Datenzusammenhängen.
Wenn du Streudiagramme für eine kluge Datenanalyse verwendest, ist es wichtig, Zusammenhänge zu verstehen, Streudiagramm-Muster zu lesen, Korrelationszahlen zu berechnen und übersichtliche Darstellungen zu erstellen.
