Z 分数可视化：如何使用 BigQuery 识别热点

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这篇文章可能描述旧版本的功能。在此处了解最新的云原生版本。大多数数据科学家和分析师都知道可视化数据集可能是用户处理数据的重要方式。了解某个地点的家庭收入中位数可以促使用户找到结论性的答案。但业务分析师仅仅一次关注一个变量他们正在寻找多种方法来快速轻松地测量和可视化统计数据。指数分数或分数经常用于地理空间分析以衡量一个位置与其他位置的比较情况并对其进行排名。地方政府和市政府已经能够利用指数评分让观众了解一些可行的见解例如路面状况指数和股票指数评分。医疗保健官员正在通过组合和加权许多变量来确定风险最高的领域以确定特定人群的脆弱性。此外零售行业正在使用指数评分来更深入地了解客户细分或消费习惯。每个行业在使用指数分数方面都有自己的优势本文将展示数据科学家和分析师如何为其分析用例创建这些分数。



在开始可视化指数分数之前这里简要概述了我计算指数分数的方法。步骤标准化功能数据变量通常通过另一种类型的统计聚合呈现给我们。如果我们要将两种同的统计数据合并 印度 电话号码数据库 为一个分数中位数平均值总百分比等可能会出现一些复杂情况。虽然可以对标准化与标准化提出许多争论但本文将更深入地讨论标准化。分数使我们能够了解给定数据点的平均值之上或之下有多少标准差。计算本身相当简单。这是一个简单的分数=平均值标准差。进一步细分是您正在计算分数的特定数据点是数据集中所有观测值的平均值是数据集中所有观测值的标准差计算分数是可用于缩放机器学习中的变量的一种选项。对于用户的标准缩放器是分数计算以及标准缩放器。的标准缩放器将这一点提升到了一个全新的水平特别是如果您正在处理大数据这将比在数据框中执行要快得多。本文将主要关注的使用。







标准缩放它是什么？规模—更改数据集的规模意味着更改数据集的值范围。例如可以将年龄范围[–]缩小到[–]范围。通常更改比例或缩放会改变数据分布的形状。标准化—标准化通常意味着更改数据值使数据的标准差=称为单位方差。这通常与删除分布的均值设置均值=同时发生。这往往会使数据的形状转向正态分布的形状。数据在标准化时通常会隐式缩放。每个函数都可以非常简单示例=_=___=_=_=__的函数______`_`步骤加权加权可以是一个可选选择但对于许多业务用户来说这可能是一个关键组成部分。权重象征着特征的重要性。最简单的加权形式是将变量乘以数值。虽然每个用户都有自己独特的加权指数得分的秘密武器但我发现乘以到可以非常有效。例如如果您的变量重要性为我会将该数字乘以______`_`步骤封盖我发现很多数据科学家有很多方法来识别和消除异常值。