Statistik ist der Wissenschaftszweig, der verschiedene Werkzeuge und Analysetechniken bereitstellt, um mit dem riesigen Datenvolumen umzugehen. In einfachen Worten ist es die Wissenschaft, die numerische Form von Daten zu sammeln, zu klassifizieren, zu analysieren und zu interpretieren & Manifestieren der numerischen Form von Daten, um Rückschlüsse auf die Bevölkerung zu ziehen, aus den ausgewählten Beispieldaten, die von Wirtschaftsexperten zur Lösung ihrer Probleme verwendet werden können.
Daher verlassen sich viele Organisationen bei den Bemühungen, Daten zu organisieren und zukünftige Trends in Abhängigkeit von den Informationen zu antizipieren, stark auf statistische Analysen.
Genauer gesagt betrifft die statistische Datenanalyse die Datenerhebung, -interpretation und -präsentation. Es kann beim Umgang mit Daten angegangen werden, um komplexe Probleme zu lösen. Genauer gesagt liefert die statistische Analyse Bedeutung für unbedeutende / irrelevante Daten oder Zahlen.
Die wichtigsten Arten der statistischen Analyse sind
Insbesondere ist die statistische Analyse der Prozess der Konsolidierung und Analyse verschiedener Stichproben von Daten, um Muster oder Trends preiszugeben und zukünftige Ereignisse / Situationen zu antizipieren, um geeignete Entscheidungen zu treffen.
Die statistische Analyse hat die folgenden Typen, die wesentlich von den Datentypen abhängen.
7 arten der statistischen Analyse
1. Deskriptive statistische Analyse
Grundsätzlich geht es um die Organisation und Zusammenfassung von Daten anhand von Zahlen und Grafiken. Es erleichtert die massiven Datenmengen für eine verständliche Interpretation, auch ohne Schlussfolgerungen über die Analyse hinaus zu ziehen oder auf Hypothesen zu reagieren.
Anstatt Daten in ihrer Rohform zu verarbeiten, ermöglicht uns die deskriptive statistische Analyse, Daten durch numerische Berechnungen, Grafiken oder Tabellen effizienter darzustellen und zu interpretieren.
Von allen notwendigen vorbereitenden Schritten bis zur abschließenden Analyse und Interpretation umfasst die deskriptive statistische Analyse verschiedene Prozesse wie die Tabellierung, ein Maß für die zentrale Tendenz (Mittelwert, Median, Modus), ein Maß für die Streuung oder Varianz (Bereich, Variation, Standardabweichung), Schiefe Messungen und Zeitreihenanalyse.
Formeldiagramm, Quelle
Im Rahmen der deskriptiven Analyse werden die Daten in tabellarischer Form zusammengefasst und verwaltet & in Form von Diagrammen und Grafiken zur Zusammenfassung der Daten unter der Annahme der Gesamtbevölkerung dargestellt.
(Am meisten verwandt: Deskriptive Statistik in R)
Darüber hinaus hilft es, unterschiedliche Merkmale von Daten zu extrahieren und die wesentlichen Merkmale von Daten zusammenzufassen und zu erklären. Darüber hinaus werden keine Erkenntnisse über die Gruppen gezogen, die nicht beobachtet / beprobt werden.
2. Inferenzstatistische Analyse
Die inferenzstatistische Analyse wird grundsätzlich verwendet, wenn die Inspektion jeder Einheit aus der Population nicht erreichbar ist, daher extrapoliert sie die erhaltenen Informationen auf die vollständige Population.
In einfachen Worten, die inferentielle statistische Analyse ermöglicht es uns, eine Hypothese in Abhängigkeit von Stichprobendaten zu testen, aus der wir durch Anwendung von Wahrscheinlichkeiten Schlussfolgerungen ziehen und Verallgemeinerungen über die gesamten Daten vornehmen können, und kann auch Rückschlüsse auf zukünftige Ergebnisse über die verfügbaren Daten hinaus ziehen.
Auf diese Weise ist es sehr vorzuziehen, Schlussfolgerungen zu ziehen und Entscheidungen über die gesamte Bevölkerung auf der Grundlage von Stichprobendaten zu treffen. Als solches beinhaltet diese Methode die Stichprobentheorie, verschiedene Signifikanztests, statistische Kontrolle usw.
Deskriptive vs. inferentielle statistische Analyse
3. Predictive Analysis
Predictive Analysis wird implementiert, um eine Vorhersage zukünftiger Ereignisse zu treffen, oder was wahrscheinlich als nächstes stattfinden wird, basierend auf aktuellen und vergangenen Fakten und Zahlen.
In einfachen Worten verwendet Predictive Analytics statistische Techniken und Algorithmen für maschinelles Lernen, um die Möglichkeit zukünftiger Ergebnisse, Verhaltensweisen und Trends in Abhängigkeit von aktuellen und früheren Daten zu beschreiben. Zu den weit verbreiteten Techniken der prädiktiven Analyse gehören Data Mining, Datenmodellierung, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen usw. um zwingende Vorhersagen zu treffen.
Im aktuellen Geschäftssystem wird diese Analyse von Marketingunternehmen, Versicherungsorganisationen, Online-Dienstleistern, datengesteuertem Marketing und Finanzunternehmen angegangen, jedoch kann jedes Unternehmen davon profitieren, indem es für eine unvorhersehbare Zukunft plant, um den Wettbewerbsvorteil zu erlangen und das mit einem unvorhersehbaren zukünftigen Ereignis verbundene Risiko einzugrenzen.
Die prädiktive Analyse konvergiert zur Vorhersage kommender Ereignisse unter Verwendung von Daten und zur Ermittlung der Wahrscheinlichkeit mehrerer Trends im Datenverhalten. Daher verwenden Unternehmen diesen Ansatz, um die Antwort zu erhalten: „Was könnte passieren?“ wo die Grundlage für Vorhersagen ein Wahrscheinlichkeitsmaß ist.
4. Präskriptive Analyse
Die präskriptive Analyse untersucht die Daten, um herauszufinden, was getan werden sollte.
Während andere statistische Analysen für Fahrausschlüsse eingesetzt werden können, liefert sie die eigentliche Antwort. Grundsätzlich geht es darum, den optimalen Vorschlag für einen Entscheidungsprozess zu finden.
Mehrere Techniken, die im Rahmen der präskriptiven Analyse implementiert werden, sind Simulation, Diagrammanalyse, Algorithmen, komplexe Ereignisverarbeitung, maschinelles Lernen, Empfehlungsmaschine, Geschäftsregeln usw.
Es ist jedoch fast mit der deskriptiven und prädiktiven Analyse verwandt, wo die deskriptive Analyse Daten in Bezug auf das, was passiert ist, erklärt, die prädiktive Analyse antizipiert, was passieren könnte, und hier befasst sich die präskriptive Analyse mit der Bereitstellung geeigneter Vorschläge unter den verfügbaren Präferenzen.
5. Explorative Datenanalyse (EDA)
Explorative Datenanalyse, oder EDA, wie es bekannt ist, ist ein Gegenstück zur Inferenzstatistik und wird von Datenexperten stark implementiert. Es ist im Allgemeinen der erste Schritt des Datenanalyseprozesses, der vor anderen statistischen Analysetechniken durchgeführt wird.
EDA wird nicht allein zur Vorhersage oder Verallgemeinerung eingesetzt, sondern bietet eine Vorschau der Daten und hilft dabei, wichtige Einblicke zu erhalten.
Diese Methode konzentriert sich vollständig auf die Analyse von Mustern in den Daten, um mögliche Beziehungen zu erkennen. EDA kann herangezogen werden, um unbekannte Assoziationen innerhalb von Daten zu entdecken, fehlende Daten aus gesammelten Daten zu untersuchen und maximale Einblicke zu erhalten, Annahmen und Hypothesen zu untersuchen.
6. Kausalanalyse
Im Allgemeinen hilft die Kausalanalyse dabei, die Gründe dafür zu verstehen und zu bestimmen, „warum“ Dinge auftreten oder warum Dinge als solche sind, wie sie erscheinen.
In der heutigen Geschäftsumgebung gibt es beispielsweise viele Ideen oder Unternehmen, die aufgrund einiger Ereignisse fehlgeschlagen sind. In diesem Zustand identifiziert die Kausalanalyse die Ursache von Fehlern oder einfach den Grund, warum etwas passieren könnte.
In der IT-Branche wird dies verwendet, um die Qualitätssicherung bestimmter Software zu überprüfen, z. B. warum diese Software fehlgeschlagen ist, ob es einen Fehler, eine Datenverletzung usw. gab, und verhindert, dass Unternehmen größere Rückschläge erleiden.
Wir können die Kausalanalyse betrachten, wenn;
- Identifizieren signifikanter Problembereiche innerhalb der Daten,
- Untersuchen und Identifizieren der Grundursachen des Problems oder Fehlers,
- Verstehen, was mit einer bereitgestellten Variablen passiert, wenn sich eine andere Variable ändert.
7. Mechanistische Analyse
Unter den oben genannten statistischen Analysen ist mechanistisch der am wenigsten verbreitete Typ, wird jedoch im Prozess der Big Data-Analyse und der Biowissenschaften verwendet. Es wird eingesetzt, um zu verstehen und zu erklären, wie Dinge passieren, anstatt wie bestimmte Dinge später stattfinden werden.
Es verwendet das klare Konzept, einzelne Änderungen in Variablen zu verstehen, die Änderungen in anderen Variablen verursachen, während äußere Einflüsse ausgeschlossen werden und die Annahme berücksichtigt wird, dass das gesamte System durch die Interaktion seiner eigenen internen Elemente beeinflusst wird.
Die grundlegenden Ziele der mechanistischen Analyse beinhalten;
- Das Verständnis der eindeutigen Änderungen in diesem könnte Änderungen in anderen Variablen bewirken
- Eine klare Erklärung des Geschehens eines vergangenen Ereignisses im Kontext von Daten, insbesondere wenn sich das jeweilige Thema / Anliegen mit bestimmten Aktivitäten befasst.
Zum Beispiel in der Biologie, wenn untersucht und untersucht wird, wie verschiedene Teile des Virus durch Änderungen in der Medizin beeinflusst werden.
Neben den oben genannten statistischen Analysetypen lohnt es sich, hier zu diskutieren, dass diese statistischen Behandlungen oder statistischen Datenanalysetechniken zutiefst von der Art und Weise abhängen, wie die Daten verwendet werden. Unter Berücksichtigung der Funktion und Anforderung einer bestimmten Studie können Daten und statistische Analysen für viele Zwecke verwendet werden, z. B. können Mediziner eine Vielzahl statistischer Analysen zum Testen der Arzneimittelwirksamkeit oder -wirksamkeit verwenden.
Darüber hinaus können viele verfügbare Daten zahlreiche Dinge informieren, die Datenprofis erforschen möchten, daher ist die statistische Analyse in der Lage, einige informative Ergebnisse zu erhalten und einige Schlussfolgerungen zu ziehen. In einigen Fällen kann auch eine statistische Analyse durchgeführt werden, um Informationen über die Präferenz von Menschen und ihre Gewohnheiten zu sammeln. Facebook Instagram
Zum Beispiel können Benutzerdaten auf Websites wie Facebook und Instagram von Analysten verwendet werden, um die Wahrnehmung der Benutzer zu verstehen, z. B. was sie tun und was sie motiviert. Diese Informationen können kommerziellen Anzeigen zugute kommen, bei denen eine bestimmte Gruppe von Benutzern darauf abzielt, ihnen Dinge zu verkaufen. Es ist auch hilfreich für die Anwendungsentwickler, die Reaktion und Gewohnheiten der Benutzer zu verstehen und entsprechende Änderungen an den Produkten vorzunehmen.
Fazit
Ein tieferes Verständnis von Daten kann die zahlreichen Möglichkeiten für ein Unternehmen erweitern, mit der Implementierung von Business Analytics, Eine Organisation kann bei der Prüfung von Daten erreichen, zum Beispiel Vorhersagen, Erkenntnisse, oder Schlussfolgerungen aus Daten und dies ist, was statistische Analysen tun können, zum Beispiel;
- Kompilieren und Manifestieren von Daten in Form von Grafiken oder Diagrammen, um wichtige Ergebnisse zu zeigen,
- Erkundung signifikanter Elemente / Messungen aus Daten, wie Mittelwert, Varianz, Schiefe usw.,
- Testen einer Hypothese aus mehreren Experimenten,
- Antizipieren der kommenden Voraussicht auf der Grundlage des früheren Datenverhaltens und vieles mehr.
Und daher kann ein Unternehmen die Vorteile der statistischen Analyse auf verschiedene Arten nutzen, um beispielsweise die tatsächliche Leistung des Umsatzes zu bestimmen, Trends aus Kundendaten aufzudecken, Finanzprüfungen durchzuführen usw.
(Schauen Sie sich meinen anderen Blog über Bayes’sche Statistik an)