Hedefler belirleyin. Histogram oluşturulduktan sonra, süreçteki ortalama ve aşırı varyasyonu azaltmayı, süreci mevcut veya yeni gereksinimlere uygun hale getirmeyi seçebilirsiniz. Proses kapasitesini göster. Müşterinin gereksinimleri mevcutsa, ürünün, hizmetin veya test puanlarının gereksinimleri karşılamadığını göstermek için histogramda çizilebilir. Verileri katmanlaştırın. Faktörler, varyasyona neden olduğu düşünülen verileri (ne, ne zaman, nerede ve kim) katmanlaştırdığında, farkın ana nedenleri daha tespit edilebilir hale gelir.
Sonuçları onaylayın. Karşı önlemler uygulanmadan önce ve uygulandıktan sonra histogramları karşılaştırarak, veri dağılımındaki bir değişiklik, sorunun temel nedenlerine saldırmadaki etkinliği gösterebilir. Sonuçları karşılaştırın. Aynı makineyi farklı vardiyalarda kullanan iki operatörün veya farklı hasta taburculuk oranlarına sahip iki doktorun üretkenlik oranlarını veya iki farklı bakım ekibinin ekipman güvenilirliğini karşılaştırarak, histogramlar bize önemli sorunu tanımlamamız için gereken bilgileri verebilir.
Histogramlar hemen hemen tüm modern görüntü düzenleme yazılımlarında bulunabilir. Mevcut dijital kameraların çoğu histogramları da görüntüleyebiliyor hatta bazıları LCD ekranınızı kullanarak daha canlı çekim yapıyor.
Fotoğraf ile uğraşanların, özellikle de dijital fotoğraf çeken profesyonel veya amatör fotoğrafçılar için vazgeçilmemesi gereken histogram terimi nedense fazla önemsenmiyor veya hiç kullanılmıyor. Histogramlar ilk başta oldukça karmaşık görünebilir, bu yüzden önemsemiyor olabilirsiniz. Doğrusu, sanıldığı kadar karmaşık değildir.
Kısaca anlatmak gerekirse; histogram, görüntünüzün ton değerlerinin grafiksel bir temsilidir. Başka bir deyişle, siyahtan (%0 parlaklık) beyaza (%100 parlaklık) kadar fotoğrafınızda bulunan belirli parlaklık tonlarının miktarını gösterir.
Tüm bu piksellerin ışık değerleri ile Yatay eksende (x ekseninde) ve dikey eksende (y ekseninde) pikseller ile oluşturulmuş grafiğini görebilirsiniz. Histogramın sol tarafında koyu tonlar görüntülenirken, sağa doğru gidildikçe tonlar açılır. Orta kısmı, ne karanlık ne de açık olan orta tonları temsil eder. Bir histogramın dikey ekseni, o belirli açıklığın tonlarının miktarını gösterir.
Çubuk grafik ve histogram arasındaki en büyük fark; çubuk grafikler, sıralı ve nominal veri kümeleri dahil olmak üzere çok sayıda başka değişken türü için kullanılabilir.
Öte yandan histogram yanlıca 'Bin’ler adı verilen sınıflara bölünmüş, sürekli veri kümesindeki puan oluşumlarının sıklığını çizmek için kullanılır.
Bir histogramda, her bin için oluşum sıklığını gösteren çubuğun alanıdır. Bu, çubuğun yüksekliğinin, her bir bölmede kaç tane puan oluşumu olduğunu göstermediği anlamına gelir. Bu bölme içindeki oluşumların sıklığını gösteren bölmenin genişliğiyle çarpılan yüksekliğin ürünüdür.
Çubukların yüksekliğinin genellikle yanlış bir şekilde çubuğun alanını değil de frekansı belirten olarak değerlendirilmesinin nedenlerinden biri, birçok histogramın genellikle eşit aralıklı çubuklara (kutulara) sahip olması ve bu koşullar altında yüksekliğin kutunun frekansı yansıtır.
Genel olarak, çeşitli aralıklarda belirli sayısal verilerin dağılımının bir karşılaştırmasını görüntülemeye ihtiyaç duyulduğunda bir histogram kullanılabilir. Histogram örnekleri, bir izleyicinin büyük miktarda veri ile ilgili temel anlamları ve kalıpları hızlı ve kolay bir şekilde görmesine ve anlamasına yardımcı olabilir. Bir şirketin veya kuruluşun çeşitli departmanlarda karar verme sürecine fayda sağlayabilirler.
Yaygın bir model, "normal dağılım" olarak bilinen çan şeklindeki eğridir. Normal veya "tipik" bir dağılımda, puanların ortalamanın bir tarafında, diğer tarafında olduğu kadar olasıdır. Diğer dağılımların normal dağılıma benzediğini unutmayın.
Normal bir dağılımı kanıtlamak için istatistiksel hesaplamalar kullanılmalıdır. Normal ifadesinin belirli bir süreç için tipik dağılımı ifade ettiğini belirtmek önemlidir. Örneğin, birçok işlemin bir tarafında doğal bir sınırı vardır ve çarpık dağılımlar üretecektir. Bu, dağılım normal olarak kabul edilmese bile, bu süreçler için normaldir, yani tipiktir.
Çarpık dağılım asimetriktir çünkü doğal bir sınır bir tarafta sonuçları engeller. Dağılımın zirvesi merkezden sınıra doğru uzakta ve ondan uzağa bir kuyruk uzanıyor. Örneğin, çok saf bir ürünün analizlerinin dağılımı çarpık olacaktır, çünkü ürün yüzde 100'den fazla saf olamaz.
Doğal limitlerin diğer örnekleri, matkap ucunun çapından daha küçük olamayacak delikler veya sıfırdan küçük olamayacak çağrı işleme süreleridir. Bu dağılımlar kuyruğun yönüne göre sağa veya sola çarpık olarak adlandırılır.
Bimodal dağılım, iki hörgüçlü bir devenin sırtına benziyor. Farklı dağılımlara sahip iki sürecin sonuçları tek bir veri setinde birleştirilir. Örneğin, her vardiya farklı bir sonuç dağılımı üretiyorsa, iki vardiyalı bir operasyondan elde edilen üretim verilerinin dağılımı iki modlu olabilir.
Tabakalaşma genellikle bu sorunu ortaya çıkarır.
Bir histogramın basitliği ve çok yönlülüğü ana avantajıdır. Frekans dağılımına anlayışlı bir bakış sunmak için birçok farklı durumda kullanılabilir. Örneğin, en etkili fiyatlandırma planlarını ve pazarlama kampanyalarını geliştirmek için satış ve pazarlamada kullanılabilir.
Histogram, değişkenlik gösteren verilerin, merkezi değerini ve merkezi değerin her etrafındaki dağılımın şeklini ve boyutunu gösterir. Dağılımın şekli ve boyutu, gizli değişkenlik kaynaklarının belirlenmesine yardımcı olur. Sonuçta kullanılan bu veriler, bir süreçte çıktı üretme kabiliyeti konusunda bize fikir verir.