a statisztika a tudományág, amely különböző eszközöket és analitikai technikákat tesz lehetővé az adatok hatalmas kiterjedésének kezelésére, egyszerűen fogalmazva, ez a tudomány az összeszerelés, osztályozás, elemzés és értelmezés & az adatok numerikus formájának megnyilvánulása a populációra vonatkozó következtetések levonására, a kiválasztott mintaadatokból, amelyeket az üzleti szakértők használhatnak problémáik megoldására.
ezért az adatok rendszerezésére és a jövőbeli tendenciák előrejelzésére irányuló erőfeszítések során sok szervezet nagymértékben támaszkodik a statisztikai elemzésre.
pontosabban, a statisztikai adatok elemzése az adatgyűjtésre, az értelmezésre és a bemutatásra vonatkozik. Az adatok kezelése során bonyolult problémák megoldására lehet megközelíteni. Pontosabban, a statisztikai elemzés jelentőséget tulajdonít a jelentéktelen / irreleváns adatoknak vagy számoknak.
a statisztikai elemzés legfontosabb típusai:
különösen a statisztikai elemzés az adatok különálló mintáinak konszolidálásának és elemzésének folyamata a minták vagy trendek nyilvánosságra hozatala, valamint a jövőbeli események/helyzetek előrejelzése a megfelelő döntések meghozatala érdekében.
a statisztikai elemzésnek a következő típusai vannak, amelyek jelentősen függenek az adattípusoktól.
7 a statisztikai elemzés típusai
1. Leíró statisztikai elemzés
alapvetően az adatok számokkal és grafikonokkal történő rendezésével és összegzésével foglalkozik. Megkönnyíti a hatalmas mennyiségű adatot az érthető értelmezéshez anélkül, hogy következtetéseket vonna le az elemzésen túl, vagy bármilyen hipotézisre reagálna.
az adatok nyers formában történő feldolgozása helyett a leíró statisztikai elemzés lehetővé teszi az adatok hatékonyabb ábrázolását és értelmezését numerikus számításokkal, grafikonokkal vagy táblázatokkal.
az összes szükséges előkészítő lépéstől az elemzés és az értelmezés befejezéséig a leíró statisztikai elemzés különféle folyamatokat foglal magában, mint például a táblázatok, a központi tendencia (átlag, medián, mód), a diszperzió vagy variancia (tartomány, variáció, szórás), a ferdeség mérése és az idősor-elemzés.
Képletdiagram, forrás
leíró elemzés alatt az adatokat táblázatos formában foglaljuk össze, és kezeljük & táblázatok és grafikonok formájában mutatjuk be az adatok összegzésére, feltételezve, hogy az egész sokaságra vonatkoznak.
(leginkább kapcsolódó: Leíró statisztika az R-ben)
ezenkívül segít az adatok különböző jellemzőinek kinyerésében, valamint az adatok alapvető jellemzőinek összefoglalásában és magyarázatában. Mi több, nincs betekintés a nem megfigyelt/mintavételezett csoportokra vonatkozóan.
2. Inferenciális statisztikai elemzés
az inferenciális statisztikai elemzést alapvetően akkor alkalmazzák, amikor az egyes egységek populációból történő ellenőrzése nem érhető el, ezért extrapolálja a kapott információkat a teljes populációra.
egyszerű szavakkal: az inferenciális statisztikai elemzés lehetővé teszi számunkra, hogy teszteljünk egy hipotézist egy mintaadattól függően, amelyből valószínűségek alkalmazásával következtetéseket vonhatunk le, általánosításokat végezhetünk az egész adatról, valamint következtetéseket vonhatunk le a rendelkezésre álló adatokon túlmutató jövőbeli eredményekre vonatkozóan.
ily módon rendkívül előnyös, ha a mintaadatok alapján következtetéseket von le és döntéseket hoz a teljes populációra vonatkozóan. Mint ilyen, ez a módszer magában foglalja a mintavételi elméletet, a szignifikancia különféle tesztjeit, a statisztikai ellenőrzést stb.
leíró vs inferenciális statisztikai elemzés
3. Prediktív elemzés
a prediktív elemzés a jövőbeli események előrejelzésére szolgál, vagy arra, hogy mi várható legközelebb, a jelenlegi és a múltbeli tények és számok alapján.
egyszerűen fogalmazva, a prediktív analitika statisztikai technikákat és gépi tanulási algoritmusokat használ a jövőbeli eredmények, viselkedés és trendek lehetőségének leírására a legutóbbi és korábbi adatok alapján. A prediktív elemzés során széles körben alkalmazott technikák közé tartozik az adatbányászat, az adatmodellezés, a mesterséges intelligencia, a gépi tanulás stb. kényszerítő jóslatok készítése.
a jelenlegi üzleti Rendszerben ezt az elemzést marketingcégek, biztosítási szervezetek, online szolgáltatók, adatvezérelt marketing és pénzügyi vállalatok közelítik meg, azonban bármely vállalkozás kihasználhatja azt egy kiszámíthatatlan jövő tervezésével, például versenyelőny megszerzésével és egy kiszámíthatatlan jövőbeli eseményhez kapcsolódó kockázat szűkítésével.
a prediktív elemzés konvergál a közelgő események előrejelzésével az adatok felhasználásával és az adatok viselkedésének számos tendenciájának valószínűségének megállapításával. Ezért a vállalkozások ezt a megközelítést alkalmazzák a “mi történhet?”ahol az előrejelzések készítésének alapja egy valószínűségi mérték.
4. Előíró elemzés
az előíró elemzés megvizsgálja az adatokat annak érdekében, hogy megtudja, mit kell tenni, széles körben használják az üzleti elemzésben a helyzet lehető legjobb fellépésének azonosítására.
míg más statisztikai elemzés is alkalmazható a kizárások vezetésére, ez biztosítja a tényleges választ. Alapvetően a döntéshozatali folyamat optimális javaslatának felfedezésére összpontosít.
számos, előíró elemzés alatt megvalósított technika a szimuláció, a grafikon elemzés, az algoritmusok, a komplex eseményfeldolgozás, a gépi tanulás, az ajánlómotor, az üzleti szabályok stb.
ez azonban közel áll a leíró és prediktív elemzéshez, ahol a leíró elemzés az adatokat a történtekkel magyarázza, a prediktív elemzés előrejelzi, hogy mi történhet, és itt az előíró elemzés foglalkozik a megfelelő javaslatok nyújtásával a rendelkezésre álló preferenciák között.
5. Feltáró Adatelemzés (Eda)
feltáró Adatelemzés, vagy mint ismeretes, az EDA az inferenciális statisztikák megfelelője, amelyet az adatszakértők nagymértékben megvalósítanak. Ez általában az adatelemzési folyamat első lépése, amelyet bármely más statisztikai elemzési technika előtt hajtanak végre.
az EDA nem csak előrejelzésre vagy általánosításra van telepítve, hanem az adatok előnézetét teszi lehetővé, és segíti a kulcsfontosságú betekintést.
ez a módszer teljes mértékben az adatok mintáinak elemzésére összpontosít a potenciális kapcsolatok felismerése érdekében. Az EDA-t meg lehet közelíteni az adatokon belüli ismeretlen asszociációk felfedezéséhez, az összegyűjtött adatok hiányzó adatainak ellenőrzéséhez és a maximális betekintés megszerzéséhez, feltételezések és hipotézisek vizsgálatához.
6. Ok-okozati elemzés
általánosságban az ok-okozati elemzés segít megérteni és meghatározni azokat az okokat, amelyek a dolgok “miért” fordulnak elő, vagy miért vannak a dolgok olyanok, ahogyan megjelennek.
például a jelenlegi üzleti környezetben sok olyan ötlet vagy vállalkozás létezik, amelyek bizonyos események bekövetkezése miatt kudarcot vallanak, ebben az állapotban az ok-okozati elemzés azonosítja a kudarcok kiváltó okát, vagy egyszerűen az alapvető okot, amiért valami megtörténhet.
az IT-iparban ezt használják bizonyos szoftverek minőségbiztosításának ellenőrzésére, például arra, hogy miért nem sikerült a szoftver, volt-e hiba, adatsértés stb., és megakadályozza a vállalatokat a nagyobb kudarcoktól.
az ok-okozati elemzést akkor tekinthetjük meg, amikor;
- az adatokon belüli jelentős problématerületek azonosítása,
- a probléma vagy hiba kiváltó okainak vizsgálata és azonosítása,
- annak megértése, hogy mi történik egy adott változóval, ha egy másik változó megváltozik.
7. Mechanisztikus elemzés
a fenti statisztikai elemzések közül a mechanisztikus a legkevésbé gyakori típus, azonban érdemes a big data elemzés és a biológiai tudomány folyamatában. Arra használják, hogy megértsék és elmagyarázzák, hogyan történnek a dolgok, nem pedig arra, hogy a konkrét dolgok hogyan fognak végbemenni.
azt a világos fogalmat használja, hogy megérti a változók egyéni változásait, amelyek ennek megfelelően megváltoztatják a többi változót, miközben kizárja a külső hatásokat, és figyelembe veszi azt a feltételezést, hogy az egész rendszert saját belső elemeinek kölcsönhatása befolyásolja.
a mechanisztikus elemzés alapvető célkitűzései a következők;
- megértése a határozott változások, hogy lehet, hogy a változások más változók
- egyértelmű magyarázatot A történik egy múltbeli esemény keretében adatokat, különösen akkor, ha az adott téma/aggodalom foglalkozik konkrét tevékenységek.
például a biológiai tudományban, amikor tanulmányozzák és megvizsgálják, hogy a vírus különböző részeit hogyan befolyásolják az orvostudomány változásai.
a fenti statisztikai elemzési típusok mellett érdemes itt megvitatni, hogy ezek a statisztikai kezelések, vagy statisztikai adatelemzési technikák mélyen támaszkodnak az adatok felhasználásának módjára. Miközben egy adott tanulmány funkciójára és követelményére számítunk, az adatok és a statisztikai elemzések sokféle célra alkalmazhatók, például az orvostudósok különféle statisztikai elemzéseket használhatnak a gyógyszer hatékonyságának vagy hatékonyságának tesztelésére.
mi több, rengeteg rendelkezésre álló adat sok mindent tud tájékoztatni, az adatszakmai szakemberek szeretnék feltárni, ezért a statisztikai elemzés képes informatív eredményeket elérni és következtetéseket levonni. Bizonyos esetekben statisztikai elemzéssel is meg lehet közelíteni az emberek preferenciáira és szokásaikra vonatkozó információk felhalmozását.
például a Facebook és az Instagram Webhelyeken található felhasználói adatokat az elemzők felhasználhatják a felhasználói felfogás megértésére, például arra, hogy mit használnak és mi motiválja őket. Ez az információ előnyös lehet a kereskedelmi hirdetések számára, ahol a felhasználók egy adott csoportját célozzák meg, hogy eladjanak nekik dolgokat. Az alkalmazásfejlesztők számára is hasznos, ha megértik a felhasználók reakcióit és szokásait, és ennek megfelelően módosítják a termékeket.
következtetés
az adatok mélyebb megértése kiszélesítheti a vállalkozás számos lehetőségét, az üzleti elemzések megvalósításával a szervezet elérheti az adatok ellenőrzése közben, például előrejelzések, betekintések vagy következtetések levonására az adatokból, és ez az, amit a statisztikai elemzés megtehet, például;
- adatok összeállítása és manifesztálása grafikonok vagy diagramok formájában a legfontosabb eredmények bemutatására,
- jelentős elemek/ mérések feltárása adatokból, például átlagból, varianciából, ferdeségből stb.,
- több kísérlet hipotézisének tesztelése,
- az elkövetkező előrelátás előrejelzése a múltbeli adatok viselkedése alapján és még sok más.
ezért egy vállalkozás különféle módokon veheti igénybe a statisztikai elemzés előnyeit, például az értékesítés csökkenő teljesítményének meghatározására, az ügyfelek adataiból származó trendek feltárására, pénzügyi ellenőrzések elvégzésére stb.
(nézd meg a másik blogomat a bayesi statisztikákról)