.mathmap()

heatmaps()

.heatmap()

mathmaps()

.mathmaps()

boxplots()

.boxplots()

.boxplot()

anomalplot()

.anomalplot()

методи прийняття рішень на основі даних

використання алгоритмів машинного навчання, які автоматично знаходять та інтерпретують складні тенденції в даних

глибоке розуміння даних та дозволяє ухвалити обґрунтовані рішення

агрегацію інформації з різноманітних джерел

можливість у обробці і зберіганні даних

комплексний підхід до математичного аналізу наборів даних для отримання достовірних показників у майбутньому

метод виявлення закономірностей у наборах даних

евристичні алгоритми пошуку, що використовуються для розв’язання задач оптимізації і моделювання шляхом випадкового підбору, комбінування і варіації потрібних параметрів з використанням механізмів, аналогічних натуральному відбору у природі

клас методів, що використовують геометричну інформацію, яка вилучається із даних

використання моделей, побудованих на базі статистичного аналізу чи машинного навчання для отримання комплексних прогнозів на основі базових моделей

вуса

медіана

третій квартиль

аномалії та викиди

перший квартиль

середнє значення розміщене в центрі діапазону розподілу

середнє значення зміщене в бік максимального, закон розподілу є спотвореним

середнє значення розміщене в центрі діапазону розподілу, закон розподілу не спотворений

закон розподілу є спотвореним

середнє значення зміщене в бік мінімального, закон розподілу є спотвореним

сукупність методів виявлення у даних раніше невідомих, нетривіальних, практично корисних знань, необхідних для прийняття рішень

можливість ухвалювати обґрунтовані рішення на основі даних

інтеграція різних форматів і джерел в єдину систему для подальшого аналізу

набір технік, що дозволяють інтегрувати різнорідні дані з розмаїття джерел з метою проведення глибинного аналізу

використання моделей, побудованих на базі статистичного аналізу чи машинного навчання для отримання комплексних прогнозів на основі базових моделей