ClickHouse による探索的データ分析 - Clickhouse 標準偏差の説明
探索的データ分析 (EDA) とは?
Exploratory Data Analysis (EDA) は、データ セットを分析して主な特性を要約するアプローチであり、多くの場合、視覚的な方法が使用されます。 EDA は、データを理解し、パターンと関係を明らかにし、潜在的な問題や外れ値を特定できるため、データ分析プロセスの重要なステップです。
クリックハウスの標準偏差
EDA の重要な側面の 1 つは、データの分布を理解することです。ここで、中心傾向と分散の測定が行われます。 中心傾向の最も一般的な尺度は「平均」です。これは、データセット内のすべての値の合計を値の数で割ったものです。 ただし、「平均」だけでは、データ分布の全体像を把握することはできません。データ分布では、標準偏差などの分散の尺度が役立ちます。
標準偏差は、一連の値がその一連の値の平均からどれだけずれているかを示す尺度です。 ClickHouse は、大規模なデータセットに対して EDA を実行するのに強力なオープンソースの列型データベースであり、一連の値の 標準偏差 は組み込み関数 stddev( ). この関数は、列名を引数として取り、その列の値の標準偏差を返します。
ClickHouse で列の標準偏差を計算するための構文は次のとおりです。
stddev(column_name)たとえば、「値」という名前の列の値の標準偏差を計算するには、クエリは次のようになります。
stddev(value)stddev() 関数は母集団の標準偏差のみを返し、サンプルの標準偏差は返さないことに注意することが重要です。 サンプル標準偏差が必要な場合は、代わりに sampleStddev() 関数を使用できます。
RATH で ClickHouse データベースを最大限に活用する
自動データ探索とデータ視覚化のために ClickHouse データベースを接続するには、RATH (opens in a new tab) が最適なオープン ソース オプションです。 RATH GitHub にアクセスして、次世代の Auto-EDA ツールを体験してください。 また、データ分析のプレイグラウンドとして RATH オンライン デモをチェックすることもできます。
主な RATH 機能には次のものがあります。
| 機能 | 説明 | プレビュー |
|---|---|---|
| AutoEda | パターン、洞察、因果関係を発見するための拡張分析エンジン。 ワンクリックでデータ セットを探索し、データを視覚化する完全自動化された方法。 |  |
| データの可視化 | 有効性スコアに基づいて多次元データの視覚化を作成します。 |  |
| Data Wrangler | データとデータ変換の概要を生成するための自動化されたデータ ラングラー。 |  |
| データ探索コパイロット | 自動データ探索と手動探索を組み合わせます。 RATH はデータ サイエンスの副操縦士として働き、あなたの興味を学習し、拡張分析エンジンを使用して関連する推奨事項を生成します。 |  |
| Data Painter | さらなる分析機能を使用して、データを直接色付けすることで探索的データ分析を行うためのインタラクティブで直感的かつ強力なツールです。 |  |
| ダッシュボード | 美しいインタラクティブなデータ ダッシュボードを構築します (ダッシュボードに提案を提供できる自動ダッシュボード デザイナーを含む)。 |  |
| 因果分析 | 複雑な関係分析の因果関係の発見と説明を提供します。 |  |
ClickHouse の他に、RATH は 幅広いデータ ソース をサポートしています。 RATH に接続できる主要なデータベース ソリューションの一部を以下に示します: MySQL、ClickHouse、Amazon Athena、Amazon Redshift、Apache Spark SQL、Apache Doris、Apache Hive、Apache Impala、Apache Kylin、Oracle、および PostgreSQL。
FAQ
ClickHouse で列の標準偏差を計算するための構文は何ですか?
ClickHouse で列の標準偏差を計算するための構文は次のとおりです。
stddev(column_name)たとえば、「値」という名前の列の値の標準偏差を計算するには、クエリは次のようになります。
stddev(value)ClickHouse の stddev() 関数と sampleStddev() 関数の違いは何ですか?
stddev() 関数は母集団の標準偏差を計算し、sampleStddev() 関数は標本標準偏差を計算します。 一般に、母集団全体を調査する場合は母標準偏差が使用され、母集団のサンプルのみを調査する場合はサンプル標準偏差が使用されます。
RATH は ClickHouse をどのようにサポートしていますか?
RATH は、データ分析を支援するために設計されたオープンソースの BI プラットフォームです。 自動インサイトや因果分析などの高度な機能が付属しており、ClickHouse データベースに接続できます。 これにより、RATH は ClickHouse の強力な分析機能を活用して大量のデータを処理できます。 RATH は他のデータベース エンジンもサポートしているため、データ分析と意思決定のための汎用的なソリューションとなっています。 さらに、RATH を使用すると、さまざまなソースからデータを簡単にインポートし、ClickHouse をデータ エンジンとして設定して、データ処理を高速化できます。
結論
要約すると、探索的データ分析はデータ分析プロセスの重要なステップであり、ClickHouse は大規模なデータセットでそれを実行するための強力なツールです。 標準偏差はデータ分散の重要な尺度であり、ClickHouse はそれを計算するための組み込みサポートを提供します。 オープンソースの拡張分析ビジネス インテリジェンス プラットフォームである RATH は、ClickHouse をネイティブにサポートし、自動インサイトや因果分析などの高度な機能を提供するため、データ分析やデータ主導の意思決定に最適なオプションとなります。