Як вимірюється центральність даних?

Середнє, медіана та мода відомі як міри центральності: мета визначити середину в наборі даних за допомогою статистичних засобів. Кожен робить це дещо іншим способом і може дати різну відповідь, якщо набір даних є перекошеним (асиметричним) розподілом (див. схему нижче).

Є чотири добре відомі міри центральності: ступінь, проміжність, близькість і власний вектор – у кожного свої сильні та слабкі сторони.

Середній є найбільш часто використовуваним показником центральної тенденції, оскільки він використовує всі значення в наборі даних, щоб отримати середнє значення. Для даних із нерівними розподілами медіана краща за середнє, оскільки на неї не впливають надзвичайно великі значення.

Середній зазвичай вважається найкращим показником центральної тенденції та найбільш часто використовуваним. Однак є деякі ситуації, коли перевагу надають іншим показникам центральної тенденції. У розподілі небагато екстремальних балів. Деякі бали мають невизначені значення.

Стандартне відхилення є одним із показників дисперсії це не означає центральність розподілу.

Визначення: центральність між вузлами вимірює кількість разів, коли вузол лежить на найкоротшому шляху між іншими вузлами. Що це нам говорить: цей показник показує, які вузли є «мостами» між вузлами в мережі. Він робить це шляхом визначення всіх найкоротших шляхів, а потім підрахунок, скільки разів кожен вузол потрапляє на один.

Концепція «центральності даних» закликає підприємства визначати, класифікувати та пріоритезувати типи даних і пов’язані набори даних, щоб оптимізувати операції та сформулювати більш обґрунтовані стратегії (навколо моделювання даних, архітектури, управління тощо).