La statistique est la branche de la science qui rend divers outils et techniques analytiques afin de traiter l’énorme étendue des données, en termes simples, c’est la science de l’assemblage, de la classification, de l’analyse et de l’interprétation & manifestant la forme numérique des données pour faire des inférences sur la population, à partir des données d’échantillon choisies qui peuvent être utilisées par les experts en affaires pour résoudre leurs problèmes.
Par conséquent, dans les efforts visant à organiser les données et à anticiper les tendances futures, en fonction des informations, de nombreuses organisations s’appuient fortement sur l’analyse statistique.
Plus précisément, l’analyse des données statistiques concerne la collecte, l’interprétation et la présentation des données. Il peut être abordé tout en manipulant des données pour résoudre des problèmes complexes. Plus précisément, l’analyse statistique donne de l’importance à des données ou des nombres insignifiants /non pertinents.
Les principaux types d’analyse statistique sont
En particulier, l’analyse statistique est le processus de consolidation et d’analyse d’échantillons distincts de données pour divulguer des modèles ou des tendances et anticiper les événements / situations futurs pour prendre des décisions appropriées.
L’analyse statistique a les types suivants qui dépendent considérablement des types de données.
7 types d’analyse statistique
1. Analyse statistique descriptive
Fondamentalement, elle traite de l’organisation et de la synthèse des données à l’aide de chiffres et de graphiques. Il facilite les quantités massives de données pour une interprétation intelligible même sans tirer de conclusions au-delà de l’analyse ou répondre à des hypothèses.
Au lieu de traiter les données sous leur forme brute, l’analyse statistique descriptive nous permet de représenter et d’interpréter les données plus efficacement grâce à des calculs numériques, des graphiques ou des tableaux.
De toutes les étapes préparatoires nécessaires à l’analyse et à l’interprétation finales, l’analyse statistique descriptive implique divers processus tels que la tabulation, une mesure de tendance centrale (moyenne, médiane, mode), une mesure de dispersion ou de variance (plage, variation, écart-type), des mesures d’asymétrie et une analyse de séries chronologiques.
Diagramme de formule, source
Sous analyse descriptive, les données sont résumées sous forme de tableaux et gérées & présentées sous forme de tableaux et de graphiques pour résumer les données, en les supposant pour l’ensemble de la population.
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De plus, il aide à extraire des caractéristiques distinctes des données et à résumer et expliquer les caractéristiques essentielles des données. De plus, aucune idée n’est tirée concernant les groupes qui ne sont pas observés / échantillonnés.
2. Analyse statistique inférentielle
L’analyse statistique inférentielle est essentiellement utilisée lorsque l’inspection de chaque unité de la population n’est pas réalisable, par conséquent, elle extrapole les informations obtenues à la population complète.
En termes simples, l’analyse statistique inférentielle nous permet de tester une hypothèse en fonction d’un échantillon de données à partir duquel nous pouvons extraire des inférences en appliquant des probabilités et faire des généralisations sur l’ensemble des données, et peut également tirer des conclusions concernant des résultats futurs au-delà des données disponibles.
De cette façon, il est hautement préférable de tirer des conclusions et de prendre des décisions concernant l’ensemble de la population sur la base de données d’échantillons. En tant que telle, cette méthode implique la théorie de l’échantillonnage, divers tests de signification, le contrôle statistique, etc.
Analyse statistique descriptive vs inférentielle
3. Analyse prédictive
L’analyse prédictive est mise en œuvre pour faire une prédiction d’événements futurs, ou de ce qui est susceptible de se produire ensuite, sur la base de faits et de chiffres actuels et passés.
En termes simples, l’analyse prédictive utilise des techniques statistiques et des algorithmes d’apprentissage automatique pour décrire la possibilité de résultats futurs, de comportements et de tendances en fonction de données récentes et antérieures. Les techniques largement utilisées en analyse prédictive comprennent l’exploration de données, la modélisation de données, l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique, etc. pour faire des prédictions impératives.
Dans le système commercial actuel, cette analyse est abordée par les sociétés de marketing, les organismes d’assurance, les fournisseurs de services en ligne, le marketing axé sur les données et les sociétés financières. Cependant, toute entreprise peut en profiter en planifiant un avenir imprévisible, par exemple pour obtenir un avantage concurrentiel et réduire le risque lié à un événement futur imprévisible.
L’analyse prédictive converge vers la prévision des événements à venir à l’aide de données et la détermination de la probabilité de plusieurs tendances dans le comportement des données. Par conséquent, les entreprises utilisent cette approche pour obtenir la réponse « que pourrait-il se passer? »où la base de la prédiction est une mesure de probabilité.
4. Analyse prescriptive
L’analyse prescriptive examine les données Afin de savoir ce qui doit être fait, elle est largement utilisée dans l’analyse métier pour identifier la meilleure action possible pour une situation.
Bien qu’une autre analyse statistique puisse être déployée pour générer des exclusions, elle fournit la réponse réelle. Fondamentalement, il se concentre sur la découverte de la suggestion optimale pour un processus de prise de décision.
Plusieurs techniques, mises en œuvre sous analyse normative sont la simulation, l’analyse de graphes, les algorithmes, le traitement d’événements complexes, l’apprentissage automatique, le moteur de recommandation, les règles métier, etc.
Cependant, elle est presque liée à l’analyse descriptive et prédictive, où l’analyse descriptive explique les données en termes de ce qui s’est passé, l’analyse prédictive anticipe ce qui pourrait arriver, et ici l’analyse prescriptive traite de fournir des suggestions appropriées parmi les préférences disponibles.
5. Analyse exploratoire des données (EDA)
L’analyse exploratoire des données, ou EDA comme on l’appelle, est une contrepartie des statistiques inférentielles, et largement mise en œuvre par des experts en données. C’est généralement la première étape du processus d’analyse des données qui est menée avant toute autre technique d’analyse statistique.
EDA n’est pas déployé seul pour prédire ou généraliser, il donne un aperçu des données et aide à en obtenir des informations clés.
Cette méthode se concentre entièrement sur l’analyse des modèles dans les données pour reconnaître les relations potentielles. L’EDA peut être approché pour découvrir des associations inconnues dans les données, inspecter les données manquantes à partir des données collectées et obtenir un maximum d’informations, examiner les hypothèses et les hypothèses.
6. Analyse causale
En général, l’analyse causale aide à comprendre et à déterminer les raisons du « pourquoi » des choses se produisent, ou pourquoi les choses sont en tant que telles, telles qu’elles apparaissent.
Par exemple, dans l’environnement commercial actuel, de nombreuses idées ou entreprises échouent en raison de la survenance de certains événements, dans cette condition, l’analyse causale identifie la cause profonde des échecs, ou simplement la raison fondamentale pour laquelle quelque chose pourrait arriver.
Dans l’industrie informatique, ceci est utilisé pour vérifier l’assurance qualité d’un logiciel particulier, comme la raison pour laquelle ce logiciel a échoué, s’il y a eu un bogue, une violation de données, etc., et empêche les entreprises de subir des revers majeurs.
On peut considérer l’analyse causale lorsque;
- Identifier les zones à problèmes importantes à l’intérieur des données,
- Examiner et identifier les causes profondes du problème ou de l’échec,
- Comprendre ce qui arrivera à une variable fournie si une autre variable change.
7. Analyse mécaniste
Parmi l’analyse statistique ci-dessus, la mécaniste est le type le moins courant, cependant, elle est digne dans le processus d’analyse de Big Data et de science biologique. Il est déployé pour comprendre et expliquer comment les choses se passent plutôt que comment des choses spécifiques se dérouleront ultérieurement.
Il utilise le concept clair de comprendre les changements individuels dans les variables qui provoquent des changements dans d’autres variables en conséquence tout en excluant les influences externes et en considérant l’hypothèse que l’ensemble du système est influencé par l’interaction de ses propres éléments internes.
Les objectifs fondamentaux de l’analyse mécaniste impliquent;
- Comprendre les changements précis qui pourraient apporter des changements à d’autres variables
- Une explication claire de la survenance d’un événement passé dans le contexte des données, en particulier lorsque le sujet / préoccupation particulier traite d’activités spécifiques.
Par exemple, en sciences biologiques, lors de l’étude et de l’inspection de la façon dont diverses parties du virus sont affectées par les changements apportés à la médecine.
Outre les types d’analyse statistique ci-dessus, il convient de discuter ici que ces traitements statistiques, ou techniques d’analyse de données statistiques, dépendent profondément de la manière dont les données sont utilisées. Tout en comptant sur la fonction et les exigences d’une étude particulière, les données et l’analyse statistique peuvent être utilisées à de nombreuses fins, par exemple, les scientifiques médicaux peuvent utiliser une variété d’analyses statistiques pour tester l’efficacité ou la puissance du médicament.
De plus, beaucoup de données disponibles peuvent éclairer de nombreuses choses, les professionnels des données veulent explorer, donc l’analyse statistique est capable d’obtenir des résultats informatifs et de faire des inférences. En outre, dans certains cas, l’analyse statistique peut être abordée pour accumuler des informations sur les préférences des personnes et leurs habitudes. Facebook Instagram, par exemple, peut être utilisé par les analystes pour comprendre la perception des utilisateurs, comme ce que les utilisations font et ce qui les motive. Ces informations peuvent bénéficier aux annonces commerciales où un groupe particulier d’utilisateurs est ciblé pour leur vendre des choses. Il est également utile pour les développeurs d’applications de comprendre la réponse et les habitudes des utilisateurs et d’apporter des modifications aux produits en conséquence.
Conclusion
Une compréhension plus approfondie des données peut élargir les nombreuses opportunités pour une entreprise, avec la mise en œuvre d’analyses commerciales, une organisation peut réaliser tout en examinant les données, pour conduire, par exemple, des prédictions, des idées ou des conclusions à partir de données et c’est ce que l’analyse statistique peut faire, par exemple;
- Compiler et manifester des données sous forme de graphiques ou de tableaux pour montrer les résultats clés,
- Explorer des éléments / mesures significatifs à partir de données, comme la moyenne, la variance, l’asymétrie, etc.,
- Tester une hypothèse à partir de plusieurs expériences,
- Anticiper la prospective à venir sur la base du comportement des données passées, et bien d’autres.
Et par conséquent, une entreprise peut tirer parti de l’analyse statistique de différentes manières, par exemple pour déterminer la baisse des ventes, pour découvrir les tendances à partir des données des clients, effectuer des audits financiers, etc.
(Consultez mon autre blog sur les statistiques bayésiennes)