середнє значення набору даних

середнє арифметичне значення набору даних

ту варіанту набору даних, що має найбільшу частоту появи

ту варіанту, яка ділить набір даних на дві (рівні за кількістю варіант) частини

ту варіанту, яка є середнім значенням набору даних

швидкість та легкість опрацювання даних засобами графіки

різні типи даних, які походять із різних джерел і форматів

швидкість зміни контексту даних

швидкість з якою дані генеруються і обробляються, що впливає на прийняття рішень і операційні процеси

кількість даних, що генеруються і зберігаються

набір інформації, що накопичується з різних джерел та постійно оновлюється

дані, які можуть бути організовані у вигляді тегів або ключів зі значеннями, але вони не обов’язково мають однаковий формат для кожного запису

дані з рядками та стовпцями для легкого пошуку та аналізу

набір інформації, що постійно накопичується

набір даних, що накопичується з різних джерел

симетричний графік розподілу варіант набору даних

зміщення вершини і гостроту розподілу варіант набору даних

зміщення вершини розподілу варіант набору даних вліво

зміщення вершини розподілу варіант набору даних вправо

ступінь зосередженості варіант навколо центру розподілу набору даних

медіана розміщена в центрі діапазону розподілу, закон розподілу не спотворений

варіанти зміщені в бік максимального, закон розподілу є спотвореним

закон розподілу є спотвореним

варіанти зміщені в бік мінімального, закон розподілу є спотвореним

медіана розміщена в центрі діапазону розподілу

пункти шкали розміщені у алфавітному порядку

пункти шкали розміщені у порядку зростання

пункти шкали йдуть у певному порядку

один пункт шкали, є більшим або меншим від іншого пункту шкали

пункти шкали розміщені у визначеному порядку

коефіцієнтом кореляції

дисперсією

середнім значенням

стандартним відхиленням

середньо квадратичним відхиленням

можливість ухвалювати обґрунтовані рішення на основі даних

інтеграція різних форматів і джерел в єдину систему для подальшого аналізу

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

метод виявлення закономірностей у наборах даних

класифікація і збагачення даних силами неозначеного кола осіб (на підставі публічної оферти, без укладання трудового договору)

зміщення вершини і гостроту розподілу варіант набору даних

плосковершинність розподілу варіант набору даних

нормальний закон розподілу варіант набору даних

ступінь зосередженості варіант навколо центру розподілу набору даних

гостровершинність розподілу варіант набору даних