Agregatsioonipõhised

Agregatsioonipõhised viitab meetoditele ja lähenemistele, mille keskmes on andmete koondamine ja koondtulemuste kasutamine analüüsis. Põhimõtteliselt tähendab see, et üksikandmete asemel töödeldakse kogumikke ning rakendatakse koondamisfunktsioone, et saada lihtsamalt tõlgitavaid näitajaid.

Tavapärased agregatsioonifunktsioonid hõlmavad summa (sum), keskmine (average/mean), arv (count), min ja max ning mõnikord mediana või standardhälve. Koondamised toimuvad tavaliselt gruppide või kategooriate alusel ning seejärel rakendatakse funktsioonid iga rühma kohta. Selline lähenemisviis võimaldab tuua esile üldised trendid ja võrdlused suuremates andmekogumites.

Kasutusvaldkonnad hõlmavad väga erinevaid valdkondi, sealhulgas andmebaasid ja andmete varud (data warehouses), ärisuhtlust ja aruandlust, Descriptive statistics ja eelanalüüsi masinõppe ettevalmistust. Agregatsioonipõhiseid omadusi (features) luuakse sageli grupeerimise põhjal, et pakkuda mudelitele lihtsustatud ja informatiivseid sisendit.

Näide SQL-keeles: SELECT osakond, AVG(palk) FROM töötajad GROUP BY osakond. See loob iga osakonna kohta keskmise palga koondtulemuse. Teistes kontekstides võib agregatsioon hõlmata piirkondade, aja või toodete kaupa tehtud koondamisi.

Eelised hõlmavad lihtsust, paremat interpretatsiooni ja skaleeritavust suurtele andmekogudele. Piirangud hõlmavad informatsiooni kadumist detailsetest andmepunktidest ning risk, et valitud agregatsioonitase varjab olulisi mustreid või varieeruvust. Ekoloogiline viga ning sõltuvus kohastatud tasandist on samuti potentsiaalsed probleemid.