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En la versión 5 destacamos que para el módulo de Designer nuevas funciones estadísticas están disponibles en método de agregación, entre ellas, se encuentran la desviación estándar poblacional, la varianza poblacional y la media cuadrática.
Figura 1. Métodos de agregación
Este hecho a nivel de la construcción de un modelo multidimensional permite armar 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 a su 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.
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Figura 3: Medida derivada - Varianza y Media Cuadrática
Algunas de estas nuevas funciones también están implementadas en el módulo Browser o sea, O3 Performance Suite permite que a través del módulo Browser el propio usuario construya sus estadísticas básicas.
La diferencia entre utilizar estas nuevas funciones a nivel del Browser y la opción de dejar implementada medidas con estas funciones como métodos de agregación en el Designer es que como método de agregación los datos de las ventas individuales (hoja) es que serán utilizadas en 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.
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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 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?
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Figura 8: Ajuste de una función lineal
Para que sean mostrados los parámetro de la reta ajustada utilizamos la opción "Mostrar Correlación" obteniendo así la figura abajo:
Figura 9: Mostrar los parámetros de la reta ajustada
Las características propias de herramientas OLAP como es el caso de O3 Perfomance Suite para hacer análisis sobre distintas perspectivas nos permite seguir analizando este conjunto de datos de una forma muy amigable.Por ejemplo si nuestro interés además de los análisis de los datos a nivel de trimestres, hay interés en saber si estas mismas tendencias sobre las ventas de los vinos se mantienen a nivel a largo de los meses, es suficiente cambiar el nivel de análisis de la dimensión fecha. Así podríamos seguir los con análisis intentando contestar varias inquietudes a cerca de este mismo conjunto de datos.
Vale la pena resaltar que por mas que O3 Perfomance Suite no sea un producto especifico para "limpieza de datos" puede nos ayudar en esta tarea ya que dispone de una gran variedad de tipos de gráficas, que en determinados casos ayudan a identificar posibles puntos extremos y/o outliers, como es lo que ocurre con el tipo de vino "Pinot Noir, Merlot, Malbec".
Figura 10: Posible punto extremo
Si estuviéramos trabajando a nivel de la grilla se podría solicitar entonces el calculo de la correlación lineal seria hecho utilizando para esto la opción "Agregar una fila calculada" y seleccionando la función "Pearson" dentro del grupo de funciones Estadísticas.
Figura xx 11 : Correlación lineal de Pearson
Este En este grupo de funciones estadísticas hace parte de las nuevas funcionalidades incorporadas a O3 Performance Suite a partir de la versión 5. Además , además de la función de correlación lineal de Pearson, se puede por encontrar por ejemplo calcular la covarianza (populacional o muestral),
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