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O3 Performance Suite continúa con la política de agregar nuevas técnicas de análisis de datos. El objetivo es potenciar aún más el poder de análisis de este producto contemplando las solicitudes de nuestro nuestros clientes. Es así que se podrán realizar nuevos cálculos estadísticos, algunos de ellos definiendo medidas con nuevos métodos de agregación y otros agregando cálculos a la grilla utilizando las nuevas expresiones estadísticas desde el O3Browser.
Sin deternos en este momento a diferenciar la forma de utilización de cada una de las nuevas funciones, presentamos en la siguiente lista las nuevas funciones estadísticas inlcuidas en la versión:
Función | Nombre Español | Nombre Inglés |
|---|---|---|
Desviación Estándar Muestral | DesvEst | StDev |
Desviación Estándar Poblacional | DesvEstP | StDevP |
Varianza Muestral | Var | Var |
Varianza Poblacional | VarP | VarP |
Media Cuadrática | MediaCuad | QuadMean |
Covarianza Muestral | Covar | Covar |
Covarianza Poblacional | CovarP | CovarP |
Coeficiente de Correlación | Pearson | Pearson |
Distribución Normal | Normal | Normal |
Inversa de la Distribución Normal | InvNormal | InvNormal |
Regresión Lineal | se ofrece como nuevo tipo de gráfico | se ofrece como nuevo tipo de gráfico |
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Presentaremos a continuación cómo pueden ser especificadas al momento de definir el modelo multidimensional, es decir desde el componente O3Studio, lo que permite armar un conjunto de medidas que facilitarán el análisis por parte de los usuarios finales.
Definición de las funciones estadísticas
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Consideramos oportuno repasar cómo es la definición de estas funciones estadísticas y con qué fines suelen ser utilizadas:
Varianza Poblacional | VarP | 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 la de los datos originales, o sea, si los datos originales se expresan en litros, la unidad de medida de la varianza será litros cuadrado cuadrados | |
Desviación Estándar Poblacional | DesvEstP | medida de la variación de los datos en relación a su promedio poblacional. En la práctica es mas utilizada que la varianza ya que tiene la misma unidad de medida que los datos originales | |
Desviación Estándar Muestral | DesvEst | mide la variación de los datos en relación al promedio de la muestra | |
Media Cuadrática | MediaCuad | |
Cómo se define la desviación estándar desde O3Studio
| Anchor | ||||
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Para definir la desviación estándar O3 Performance Suite ofrece un nuevo método de agregación de medidas tal como se muestra en la siguiente figura.
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La diferencia entre utilizar estas nuevas funciones a nivel del O3Browser e implementarlas como métodos de agregación en O3Studio es que como método de agregación, los datos de las ventas individuales (hojadatos de entrada al modelo) serán utilizadas en los cálculos mientras que cuando estas funciones son definidas directamente en O3Browser, los datos utilizados para los cálculos son los datos que están siendo desplegados en dicho momento.
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Con la flexibilidad ofrecida por O3 Performance Suite de permitir agregar funciones estadísticas dentro del conjunto d de expresiones calculadas en el Browser, los usuarios pueden continuar el análisis de sus datos desde otras perspectivas.
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Observando esta gráfica (Figura 7) vemos que la hipótesis planteada no se se cumple.Ya , ya que la tendencia es claramente una función lineal se puede ajustar por una recta este conjunto de datos
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Para que sean mostrados los parámetros de la recta ajustada utilizamos la opción "Mostrar Correlación" obteniendo así la figura abajo:
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Figura 9: Mostrar los parámetros valores de la reta recta ajustada |
Las características propias de herramientas OLAP como es el caso de O3 Perfomance Suite para hacer análisis sobre distintas perspectivas nos permite continuar 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 sobre este mismo conjunto de datos.
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σ = 907,72 entonces σ2 = (907,72)2= 823955,5984
o sea, encontramos una diferencia.
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σ = 907,7155 entonces σ2 = (907,7155)2= 823947,4289