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Este hecho ya a nivel de la construcción de un modelo multidimensional permitirá dejar armado un conjunto de medidas que facilitarán los análisis por parte de los usuarios finales.
Recordamos que:
a) VarP = Varianza Poblacional - medida de la variabilidad de los datos en relación al promedio poblacional. La desventaja de la varianza es que su unidad de medida no es la misma unidad que tiene los datos originales, o sea, si los datos originales son el litros, la unidad de medida de la varianza será litros cuadrado, el que ni siempre el la practica tiene sentido.
b) DesvEstP = Desviación Estándar Poblacional - medida de la variación de los datos en relación al promedio poblacional. En la práctica es mas utilizada que la varianza ya que tiene la misma unidad de medida que los datos originales.
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c) DesvEst = Desviación Estándar Muestral = s - mide la variación de los datos en relación al promedio de la muestra.
d) Média Cuadrática
Por ejemplo, el gerente de marketing de la empresa que vende los diversos tipos de vinos pretende lanzar una nueva campaña de marketing con el objetivo de aumentar las ventas de sus productos. Por otro lado el presupuesto que le fue asignado para tal campaña no permite una campaña masiva para todos lo s vinos. Para esto este Gerente necesita de un análisis de las ventas de sus productos que le permita decidir donde poner enfoque en sus próxima campaña.
Para este análisis serán obtenidas las siguientes estadísticas para la cantidad de litros vendidos, para cada uno de los tipos de vinos al largo del tiempo:
1. total de litros vendidos
2. promedio de litros vendidos
3. desviación estándar de los litros vendidos
4. la máximo cantidad de litros vendidos
5. la mínima cantidad de litros vendidos.
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Este conjunto de informaciones permitirá determinar cuales son los tipos de vinos con ventas menos estables el que puede sugerir pensar como siendo posibles candidatos a campañas de marketing.
Figura 2: Resultados obtenidos
Si además de estas estadísticas se quiere agregar por ejemplo la varianza poblacional esto se hace posible definiendo una medida derivada y seleccionando la opción de ESTADISTICAS de esta ventana. Elegimos como TIPO la varianza y como MEDIDA aquella medida que tenemos interés que sea calculada esta estadística. Cabe resaltar que las medidas desplegadas son solo las medidas para las cuales ya fueron definido las desviación estándar, o sea, si hay interés en calcular la varianza y/o la media cuadrática de una de las medidas, necesariamente hay que definir una medida que sea la desviación estándar de esta.
Figura 3: Medida derivada - Varianza o Media Cuadrática
Puede ocurrir también que el usuario necesite hacer un análisis de los datos pero no haya sido pensado en todas las estadísticas básicas en el desarrollo del modelo. O3 Suite Performance permite que a través del módulo Browser el propio usuario construya sus estadísticas básicas utilizando para esto las funciones que se encuentran disponibles.
La diferencia entre esta forma de uso y la opción de dejar implementada medidas con estas funciones como métodos de agregación es que como método de agregación los datos de las ventas individuales (hoja) es que son utilizadas para los cálculos mientras que cuando estas funciones son armadas directamente a nivel del Browser, los datos utilizados para los cálculos son los datos que están siendo desplegados en este momento.
Siendo así, si nuestro interés es estudiar la variabilidad de las ventas del vino Cabernet Sauvignon, Merlot utilizando para esto las funciones de usuarios en Browser, necesitaremos que los datos del cubo tengan el nivel suficiente para esto, o sea, el cubo debe permitir mirar los datos a nivel de las ventas individuales.
Si esto es posible entonces para obtener la desviación estándar poblacional hacemos:
Figura 4 - Desviación Estándar Populacional
Si nuestro interés es estudiar la variabilidad de cada uno de los vinos del tipo corte, la función desviación estándar poblacional deberá ser definida como DesEstP([this]) o DesEstP([group]). De esta forma obtenemos los mismo resultados presentados en la figura (2).
Con la flexibilidad ofrecida por O3 Performance Suite Performance permitiendo trabajar con estas funciones estadísticas a nivel de Browser hace con que los usuarios puedan seguir analizando sus datos desde otras perspectivas.
Por ejemplo, ahora que ya es conocida la dispersión de los datos de ventas de cada uno de los distintos tipos de vinos se puede analizar como es la variabilidad de los grandes tipos de vino, o sea, será que el grupo de vino tipo Corte tiene la misma variabilidad que el tipo Varietal?
Un otro datos interesante que está disponible a partir de la versión 5 de O3 Performance Suite es la posibilidad de obtener el valor de la distribución Normal estándar N(0,1) dado el un punto, o sea, dado el valor de z, determinar cual es el valor de P(Z < z) donde Z ˜ N(0,1)
Observación:
En la figura abajo, se puede observar que los tipos de vino varietal tiene una varianza poblacional correspondiente a 823947,46.
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