Введение в статистический анализ: методы и приложения

Статистический анализ — это процесс сбора и анализа данных с целью выявления закономерностей и тенденций. Это метод устранения систематической ошибки 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 искусственного интеллекта и машинного обучения, который помогает собирать и анализировать большие объемы данных для выявления общих закономерностей и тенденций и преобразования их в значимую информацию. Проще говоря, статистический анализ — это инструмент анализа данных, который помогает делать значимые выводы на основе необработанных и неструктурированных данных.

Выводы сделаны с использованием статистического анализа, который облегчает принятие решений и помогает предприятиям делать прогнозы на будущее на основе прошлых тенденций. Ее можно определить как науку о сборе и анализе данных для выявления тенденций и закономерностей и их представления. Статистический анализ предполагает работу с числами и используется предприятиями и другими учреждениями для использования данных для получения значимой информации.

Виды 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 упрощает чтение и понимание сложных данных.

Инференциальный статистический анализ направлен на получение значимых выводов на основе проанализированных данных. Он изучает взаимосвязь между различными переменными или делает прогнозы для всей совокупности.

Прогнозный статистический анализ — это тип статистического анализа, который анализирует данные для выявления прошлых тенденций и прогнозирования будущих событий на их основе. Он использует алгоритмы машинного обучения, интеллектуального анализа данных, моделирования данных и искусственного интеллекта для проведения статистического анализа данных.

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

• Исследовательский анализ данных

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

Причинно-следственный анализ фокусируется на определении причинно-следственных связей между различными переменными в необработанных данных. Проще говоря, он определяет, почему что-то происходит, и его влияние на другие переменные. Эта методология может использоваться предприятиями для определения причины неудачи.

Важность статистического анализа

Статистический анализ устраняет ненужную информацию и легко каталогизирует важные данные, благодаря чему монументальная работа по организации исходных данных выглядит такой безмятежной. После сбора данных 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 помогает эффективно планировать лабораторные, полевые и обзорные исследования.
• Статистический анализ может помочь в четком и эффективном планировании любого предмета обучения.
• Статистический анализ помогает сделать широкие обобщения и спрогнозировать, какая часть чего-либо произойдет при определенных условиях.
• Статистические методы, являющиеся эффективным инструментом интерпретации числовых данных, применяются практически во всех областях исследований. Статистические подходы были созданы и все шире 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, полагается на статистические данные для принятия правильных решений.
• Политики могут использовать статистику для поддержки и подтверждения своих утверждений, а также для объяснения проблем, которые они решают.

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 причины, по которым вам следует рассмотреть возможность инвестирования в статистический анализ:

• Это может помочь вам определить ежемесячные, квартальные и годовые показатели прибыли от продаж и затрат, что облегчит принятие решений.
• Это может помочь вам принимать обоснованные и правильные решения.
• Это может помочь вам определить проблему или причину сбоя и внести исправления. Например, он может определить причину увеличения общих затрат и помочь вам сократить ненужные расходы.
• Это может помочь вам провести исследование или 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 вы должны следовать:

• Шаг 1. Определите и опишите характер данных, которые вам предстоит анализировать.
• Шаг 2. Следующим шагом является установление связи между анализируемыми данными и выборочной совокупностью, к которой принадлежат данные.
• Шаг 3. Третий шаг — создать модель, которая четко представляет и обобщает взаимосвязь между совокупностью и данными.
• Шаг 4: Докажите, действительна ли модель или нет.
• Шаг 5. Используйте прогнозный анализ, чтобы предсказать будущие тенденции и события, которые могут произойти.

Методы статистического анализа

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

Среднее или среднее значение — один из самых популярных методов статистического анализа. Среднее значение определяет общую тенденцию данных и его очень просто рассчитать. Среднее значение рассчитывается путем суммирования чисел в наборе данных и последующего деления его на количество точек данных. Несмотря на простоту расчета и его преимущества, не рекомендуется использовать среднее значение в качестве единственного статистического показателя, 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 распределяются вокруг среднего значения. Вы можете использовать его, чтобы решить, можно ли обобщать результаты исследования или нет.

Регрессия — это статистический инструмент, который помогает определить причинно-следственную связь между переменными. Он определяет связь между зависимой и независимой переменной. Обычно его используют для прогнозирования будущих тенденций и событий.

Проверка гипотез может использоваться для проверки достоверности или истинности вывода или аргумента на основе набора данных. Гипотеза — это предположение, сделанное в начале исследования, которое может быть верным или ложным в зависимости от 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 популяции очень велик. Вы можете выбирать из различных методов выборки данных, таких как выборка снежным комом, удобная выборка и случайная выборка.

Программное обеспечение для статистического анализа

Не каждый может выполнить очень сложные статистические расчеты с точностью, что делает статистический анализ трудоемким и дорогостоящим процессом. Статистическое программное обеспечение стало для компаний очень важным инструментом для анализа данных. Программное обеспечение использует искусственный интеллект и машинное обучение для выполнения сложных вычислений, выявления тенденций и закономерностей, а также точного создания диаграмм, графиков и таблиц за считанные минуты.

Примеры статистического анализа

Посмотрите пример расчета стандартного отклонения, приведенный ниже, чтобы больше понять о статистическом анализе.

Вес 5 основ пиццы в см следующий:

Расчет среднего значения = (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

Выборочная дисперсия = 13,04.

Стандартное отклонение = √13,04 = 3,611

Карьера в статистическом анализе

Карьерный путь статистического аналитика определяется отраслью, в которой он работает. Любой, кто заинтересован в том, чтобы стать аналитиком данных, обычно может войти в профессию и претендовать на должности аналитика данных начального уровня сразу после окончания средней школы или программы сертификации — возможно, со степенью бакалавра в области статистики, информатики или математики. Некоторые люди занимаются анализом данных из аналогичного сектора, такого как бизнес, экономика или даже социальные науки, обычно обновляя свои навыки в середине карьеры с помощью курса статистического анализа.

Статистический аналитик также является отличным способом начать работу в обычно более сложной области науки о данных. Специалист по данным, как правило, занимает более высокую должность, чем аналитик данных, поскольку она носит более стратегический характер и требует более развитого набора технических способностей, таких как знание множества статистических инструментов, языков программирования и моделей прогнозного анализа.

Начинающие специалисты по данным и статистические аналитики обычно начинают свою карьеру с изучения языка программирования, такого как 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 необходимо 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 работы вы можете изучить Python или R, стать экспертом в очистке данных или сосредоточиться на разработке сложных статистических моделей.

Вы также можете узнать всего понемногу, что может помочь вам взять на себя руководящую роль и продвинуться до должности старшего аналитика данных. Старший статистический аналитик с обширными и глубокими знаниями может взять на себя руководящую роль, возглавляя команду других статистических аналитиков. Статистические аналитики, прошедшие дополнительную подготовку, могут получить должность специалиста по данным или других более старших должностей в области анализа данных.

Выберите правильную программу

Улучшите свою карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью комплексных курсов Simplilearn. Получите навыки и знания, которые помогут преобразовать отрасли и раскрыть свой истинный потенциал. Зарегистрируйтесь сейчас и откройте безграничные возможности!

Станьте экспертом в статистике сегодня

Надеюсь, эта статья помогла вам понять важность статистического анализа во всех сферах жизни. Искусственный интеллект (ИИ) может помочь вам очень эффективно и результативно выполнять статистический анализ и анализ данных.

Если вы волшебник науки и увлечены статистическим анализом, ознакомьтесь с этой замечательной программой последипломного образования по аналитике данных, разработанной в сотрудничестве с Purdue. Благодаря обширной программе и реальным проектам этот курс является одним из самых популярных курсов и поможет вам узнать все, что вам нужно знать об искусственном интеллекте.