Введение в статистический анализ: методы и приложения

Статистический анализ — это процесс сбора и анализа данных с целью выявления закономерностей и тенденций. Это метод устранения предвзятости при оценке данных с помощью численного анализа. Этот метод полезен для сбора интерпретаций исследований, разработки статистических моделей и планирования опросов и исследований.

Статистический анализ — это научный инструмент в области ИИ и МО, который помогает собирать и анализировать большие объемы данных для выявления общих закономерностей и тенденций, чтобы преобразовать их в значимую информацию. Проще говоря, статистический анализ — это инструмент анализа данных, который помогает делать значимые выводы из необработанных и неструктурированных данных.

Выводы делаются с использованием статистического анализа, облегчающего принятие решений и помогающего компаниям делать будущие прогнозы на основе прошлых тенденций. Его можно определить как науку сбора и анализа данных для выявления тенденций и закономерностей и их представления. Статистический анализ подразумевает работу с числами и используется компаниями и другими учреждениями для использования данных для получения значимой информации.

Типы статистического анализа

Ниже приведены 6 типов статистического анализа:

Описательный статистический анализ включает сбор, интерпретацию, анализ и обобщение данных для представления их в виде диаграмм, графиков и таблиц. Вместо того, чтобы делать выводы, он просто делает сложные данные легкими для чтения и понимания.

Выводной статистический анализ фокусируется на получении значимых выводов на основе проанализированных данных. Он изучает взаимосвязь между различными переменными или делает прогнозы для всей популяции.

Прогнозный статистический анализ — это тип статистического анализа, который анализирует данные для получения прошлых тенденций и прогнозирования будущих событий на их основе. Он использует алгоритмы машинного обучения, интеллектуальный анализ данных, моделирование данных и искусственный интеллект для проведения статистического анализа данных.

Предписывающий анализ проводит анализ данных и предписывает наилучший курс действий на основе результатов. Это тип статистического анализа, который помогает вам принять обоснованное решение.

• Анализ разведывательных данных

Исследовательский анализ похож на инференциальный анализ, но разница в том, что он включает исследование неизвестных ассоциаций данных. Он анализирует потенциальные связи внутри данных.

Причинно-следственный статистический анализ фокусируется на определении причинно-следственной связи между различными переменными в исходных данных. Проще говоря, он определяет, почему что-то происходит и как это влияет на другие переменные. Эта методология может использоваться предприятиями для определения причины неудачи.

Важность статистического анализа

Статистический анализ устраняет ненужную информацию и каталогизирует важные данные простым способом, делая монументальную работу по организации входных данных такой безмятежной. После того, как данные собраны, статистический анализ может быть использован для различных целей. Некоторые из них перечислены ниже:

• Статистический анализ помогает обобщить огромные объемы данных в легко усваиваемые фрагменты.
• Статистический анализ способствует эффективному планированию лабораторных, полевых и обзорных исследований.
• Статистический анализ может помочь в надежном и эффективном планировании по любому предмету обучения.
• Статистический анализ помогает делать широкие обобщения и прогнозировать, в каком объеме что-либо произойдет при определенных условиях.
• Статистические методы, которые являются эффективными инструментами для интерпретации числовых данных, применяются практически в каждой области исследования. Статистические подходы были созданы и все чаще применяются в физических и биологических науках, таких как генетика.
• Статистические подходы используются в работе бизнесмена, производителя и исследователя. Статистические отделы можно найти в банках, страховых компаниях и государственных учреждениях.
• Современный администратор, будь то в государственном или коммерческом секторе, опирается на статистические данные для принятия правильных решений.
• Политики могут использовать статистику для подтверждения и подтверждения своих заявлений, а также для объяснения проблем, которые они затрагивают.

Преимущества статистического анализа

Статистический анализ можно назвать благом для человечества, он имеет множество преимуществ как для отдельных лиц, так и для организаций. Ниже приведены некоторые из причин, по которым вам следует рассмотреть возможность инвестирования в статистический анализ:

• Он поможет вам определить ежемесячные, квартальные и годовые показатели прибыли от продаж и затрат, что облегчит принятие решений.
• Это может помочь вам принять обоснованные и правильные решения.
• Он может помочь вам определить проблему или причину сбоя и внести исправления. Например, он может определить причину увеличения общих затрат и помочь вам сократить непроизводительные расходы.
• Он может помочь вам провести анализ рынка и разработать эффективную стратегию маркетинга и продаж.
• Это помогает повысить эффективность различных процессов.

Процесс статистического анализа

Ниже приведены 5 шагов для проведения статистического анализа, которым следует следовать:

• Шаг 1: Определите и опишите характер данных, которые вам предстоит проанализировать.
• Шаг 2: Следующим шагом является установление связи между анализируемыми данными и выборочной совокупностью, к которой относятся данные.
• Шаг 3: Третий шаг — создание модели, которая наглядно представляет и обобщает взаимосвязь между популяцией и данными.
• Шаг 4: Докажите, верна ли модель.
• Шаг 5: Используйте прогностический анализ для прогнозирования будущих тенденций и вероятных событий.

Методы статистического анализа

Хотя существуют различные методы, используемые для анализа данных, ниже приведены 5 наиболее используемых и популярных методов статистического анализа:

Среднее значение или усредненное среднее значение является одним из самых популярных методов статистического анализа. Среднее значение определяет общую тенденцию данных и очень просто вычисляется. Среднее значение вычисляется путем суммирования чисел в наборе данных и последующего деления на количество точек данных. Несмотря на простоту расчета и его преимущества, не рекомендуется прибегать к среднему значению как к единственному статистическому показателю, поскольку это может привести к принятию неточных решений.

Стандартное отклонение — еще один очень широко используемый статистический инструмент или метод. Он анализирует отклонение различных точек данных от среднего значения всего набора данных. Он определяет, как данные набора данных распределены вокруг среднего значения. Вы можете использовать его, чтобы решить, можно ли обобщить результаты исследования или нет.

Регрессия — это статистический инструмент, помогающий определить причинно-следственную связь между переменными. Он определяет связь между зависимой и независимой переменной. Обычно он используется для прогнозирования будущих тенденций и событий.

Проверка гипотез может использоваться для проверки обоснованности или истинности вывода или аргумента против набора данных. Гипотеза — это предположение, сделанное в начале исследования, и может быть верным или ложным на основе результатов анализа.

• Определение размера выборки

Определение размера выборки или выборка данных — это метод, используемый для получения выборки из всей совокупности, которая является репрезентативной для совокупности. Этот метод используется, когда размер совокупности очень велик. Вы можете выбрать один из различных методов выборки данных, таких как выборка «снежного кома», выборка по удобству и случайная выборка.

Программное обеспечение для статистического анализа

Не все могут выполнять очень сложные статистические вычисления с точностью, что делает статистический анализ трудоемким и дорогостоящим процессом. Статистическое программное обеспечение стало очень важным инструментом для компаний, чтобы выполнять анализ данных. Программное обеспечение использует искусственный интеллект и машинное обучение для выполнения сложных вычислений, выявления тенденций и закономерностей и создания диаграмм, графиков и таблиц точно в течение нескольких минут.

Примеры статистического анализа

Ознакомьтесь с примером расчета стандартного отклонения, приведенным ниже, чтобы лучше понять статистический анализ.

Вес 5 основ для пиццы в см следующий:

Расчет среднего = (9+2+5+4+12)/5 = 32/5 = 6,4

Расчет среднего квадрата среднего отклонения = (6,76+19,36+1,96+5,76+31,36)/5 = 13,04

Дисперсия выборки = 13,04

Стандартное отклонение = √13,04 = 3,611

Карьера в статистическом анализе

Карьерный путь статистического аналитика определяется отраслью, в которой он работает. Любой, кто хочет стать аналитиком данных, обычно может войти в профессию и получить квалификацию на должности аналитика данных начального уровня сразу после окончания средней школы или программы сертификации — потенциально со степенью бакалавра в области статистики, компьютерных наук или математики. Некоторые люди приходят в анализ данных из схожего сектора, такого как бизнес, экономика или даже социальные науки, обычно обновляя свои навыки в середине карьеры с помощью курса статистической аналитики.

Статистический аналитик также является отличным способом начать работу в обычно более сложной области науки о данных. Специалист по данным, как правило, является более старшей ролью, чем аналитик данных, поскольку она более стратегическая по своей природе и требует более развитого набора технических навыков, таких как знание нескольких статистических инструментов, языков программирования и моделей предиктивной аналитики.

Начинающие специалисты по данным и статистические аналитики обычно начинают свою карьеру с изучения языка программирования, например R или SQL. После этого они должны научиться создавать базы данных, выполнять базовый анализ и создавать визуальные эффекты с помощью таких приложений, как Tableau. Однако не каждому статистическому аналитику нужно знать, как делать все эти вещи, но если вы хотите продвинуться в своей профессии, вы должны уметь делать все это.

В зависимости от вашей отрасли и рода деятельности вы можете выбрать изучение Python или R, стать экспертом по очистке данных или сосредоточиться на разработке сложных статистических моделей.

Вы также можете узнать немного обо всем, что может помочь вам занять руководящую должность и продвинуться до должности старшего аналитика данных. Старший статистический аналитик с обширными и глубокими знаниями может занять руководящую должность, возглавляя команду других статистических аналитиков. Статистические аналитики с дополнительной подготовкой к навыкам могут продвинуться до должности специалиста по данным или других более старших должностей в области аналитики данных.

Выберите правильную программу

Усильте свою карьеру в области ИИ и МО с помощью комплексных курсов Simplilearn. Получите навыки и знания, необходимые для преобразования отраслей и раскройте свой истинный потенциал. Зарегистрируйтесь сейчас и откройте безграничные возможности!

Станьте экспертом в статистике сегодня

Надеюсь, эта статья помогла вам понять важность статистического анализа в каждой сфере жизни. Искусственный интеллект (ИИ) может помочь вам выполнять статистический анализ и анализ данных очень эффективно и действенно.

Если вы волшебник науки и вас увлекает статистический анализ, ознакомьтесь с этой потрясающей программой последипломного образования по аналитике данных в сотрудничестве с Purdue. Благодаря всеобъемлющей программе и реальным проектам этот курс является одним из самых популярных и поможет вам со всем, что вам нужно знать об искусственном интеллекте.