Statistiche è la branca della scienza che rende i vari strumenti e tecniche di analisi per affrontare l’enorme estensione dei dati, in termini semplici, è la scienza di montaggio, la classificazione, l’analisi e l’interpretazione & manifestando il modulo numerico di dati per fare inferenze sulla popolazione, dalla scelta del campione di dati che può essere utilizzato da esperti di business per risolvere i loro problemi.
Pertanto, negli sforzi per organizzare i dati e anticipare le tendenze future, a seconda delle informazioni, molte organizzazioni si affidano pesantemente all’analisi statistica.
Più precisamente, l’analisi statistica dei dati riguarda la raccolta, l’interpretazione e la presentazione dei dati. Può essere affrontato durante la gestione dei dati per risolvere problemi complessi. Più precisamente, l’analisi statistica fornisce significato a dati o numeri insignificanti/irrilevanti.
I tipi chiave di analisi statistica sono
In particolare, l’analisi statistica è il processo di consolidamento e analisi di campioni distinti di dati per divulgare modelli o tendenze e anticipare eventi/situazioni future per prendere decisioni appropriate.
L’analisi statistica ha i seguenti tipi che dipendono considerevolmente dai tipi di dati.
7 tipi di analisi statistica
1. Analisi statistica descrittiva
Fondamentalmente, si occupa di organizzare e riassumere i dati utilizzando numeri e grafici. Rende facile l’enorme quantità di dati per l’interpretazione intelligibile anche senza formare conclusioni al di là dell’analisi o rispondere a qualsiasi ipotesi.
Invece di elaborare i dati nella loro forma grezza, l’analisi statistica descrittiva ci consente di rappresentare e interpretare i dati in modo più efficiente attraverso calcoli numerici, grafici o tabelle.
Da tutte le fasi preparatorie necessarie alla conclusione dell’analisi e dell’interpretazione, l’analisi statistica descrittiva coinvolge vari processi come la tabulazione, una misura della tendenza centrale (media, mediana, modalità), una misura della dispersione o della varianza (intervallo, variazione, deviazione standard), misure di asimmetria e analisi delle serie temporali.
Grafico formula, fonte
Sotto analisi descrittiva, i dati sono riassunti in forma tabellare e gestiti & presentati sotto forma di grafici e grafici per riassumere i dati, assumendoli per l’intera popolazione.
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Inoltre, aiuta a estrarre caratteristiche distinte dei dati e a riassumere e spiegare le caratteristiche essenziali dei dati. Inoltre, non vengono tratte informazioni sui gruppi che non vengono osservati/campionati.
2. Analisi statistica inferenziale
L’analisi statistica inferenziale viene utilizzata fondamentalmente quando l’ispezione di ciascuna unità dalla popolazione non è realizzabile, quindi estrapola, le informazioni ottenute, alla popolazione completa.
In parole semplici, l’analisi statistica inferenziale ci consente di testare un’ipotesi a seconda di un campione di dati da cui possiamo estrarre inferenze applicando le probabilità e fare generalizzazioni sull’intero dato, e può anche trarre conclusioni rispetto ai risultati futuri oltre i dati disponibili.
In questo modo, è altamente preferibile trarre conclusioni e prendere decisioni sull’intera popolazione sulla base di dati campione. In quanto tale, questo metodo comporta la teoria del campionamento, vari test di significatività, controllo statistico ecc.
Analisi statistica descrittiva vs inferenziale
3. Analisi predittiva
L’analisi predittiva è implementata per fare una previsione di eventi futuri, o ciò che è probabile che avvenga dopo, sulla base di fatti e cifre attuali e passati.
In termini semplici, l’analisi predittiva utilizza tecniche statistiche e algoritmi di apprendimento automatico per descrivere la possibilità di risultati futuri, comportamenti e tendenze in base ai dati recenti e precedenti. Le tecniche ampiamente utilizzate nell’ambito dell’analisi predittiva includono il data mining, la modellazione dei dati, l’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e così via. per fare previsioni imperative.
Nell’attuale sistema aziendale, questa analisi viene affrontata da società di marketing, organizzazioni assicurative, fornitori di servizi online, marketing basato sui dati e società finanziarie, tuttavia, qualsiasi azienda può trarne vantaggio pianificando un futuro imprevedibile, tale da ottenere il vantaggio competitivo e ridurre il rischio connesso a un evento futuro imprevedibile.
L’analisi predittiva converge sulla previsione di eventi imminenti utilizzando i dati e accertando la probabilità di diverse tendenze nel comportamento dei dati. Pertanto, le aziende utilizzano questo approccio per ottenere la risposta ” cosa potrebbe accadere?”dove la base per fare previsioni è una misura di probabilità.
4. Analisi prescrittiva
L’analisi prescrittiva esamina i dati Al fine di scoprire cosa dovrebbe essere fatto, è ampiamente utilizzato nell’analisi aziendale per identificare la migliore azione possibile per una situazione.
Mentre altre analisi statistiche potrebbero essere implementate per le esclusioni di guida, fornisce la risposta effettiva. Fondamentalmente, si concentra sulla scoperta del suggerimento ottimale per un processo decisionale.
Diverse tecniche, implementate nell’ambito dell’analisi prescrittiva sono simulazione, analisi del grafico, algoritmi, elaborazione di eventi complessi, apprendimento automatico, motore di raccomandazione, regole aziendali, ecc.
Tuttavia, è quasi legato all’analisi descrittiva e predittiva, dove l’analisi descrittiva spiega i dati in termini di ciò che è accaduto, l’analisi predittiva anticipa ciò che potrebbe accadere, e qui l’analisi prescrittiva si occupa di fornire suggerimenti appropriati tra le preferenze disponibili.
5. Exploratory Data Analysis (EDA)
Exploratory Data analysis, o EDA come è noto, è una controparte delle statistiche inferenziali e notevolmente implementata dagli esperti di dati. È generalmente il primo passo del processo di analisi dei dati che viene condotto prima di qualsiasi altra tecnica di analisi statistica.
EDA non viene distribuito da solo per predire o generalizzare, rende un’anteprima dei dati e aiuta a ottenere alcune informazioni chiave in esso.
Questo metodo si concentra completamente sull’analisi dei modelli nei dati per riconoscere le potenziali relazioni. EDA può essere affrontato per scoprire associazioni sconosciute all’interno dei dati, ispezionare i dati mancanti dai dati raccolti e ottenere la massima comprensione, esaminando ipotesi e ipotesi.
6. Analisi causale
In generale, l’analisi causale aiuta a comprendere e determinare le ragioni dietro “perché” le cose si verificano, o perché le cose sono come tali, come appaiono.
Ad esempio, nell’attuale ambiente aziendale, ci sono molte idee o aziende che falliscono a causa di alcuni eventi, in quella condizione, l’analisi causale identifica la causa principale dei fallimenti, o semplicemente il motivo di base per cui qualcosa potrebbe accadere.
Nel settore IT, questo viene utilizzato per verificare la garanzia della qualità di un particolare software, come il motivo per cui quel software non è riuscito, se c’è stato un bug, una violazione dei dati, ecc.
Possiamo considerare l’analisi causale quando;
- Identificare le aree problematiche significative all’interno dei dati,
- Esaminare e identificare le cause alla radice del problema, o errore,
- Capire cosa accadrà a una variabile fornita se l’una cambia l’altra variabile.
7. Analisi meccanicistica
Tra le analisi statistiche di cui sopra, la meccanicistica è il tipo meno comune, tuttavia, è degna nel processo di analisi dei big data e della scienza biologica. È distribuito per capire e spiegare come accadono le cose piuttosto che come le cose specifiche si svolgeranno ulteriormente.
Utilizza il chiaro concetto di comprensione dei singoli cambiamenti nelle variabili che causano cambiamenti in altre variabili in modo corrispondente, escludendo le influenze esterne e considerando l’ipotesi che l’intero sistema venga influenzato attraverso l’interazione dei propri elementi interni.
Gli obiettivi fondamentali dell’analisi meccanicistica riguardano;
- Comprendere i cambiamenti definiti in che potrebbero apportare cambiamenti in altre variabili
- Una chiara spiegazione dell’accaduto di un evento passato nel contesto dei dati, specialmente quando il particolare argomento/preoccupazione riguarda attività specifiche.
Ad esempio, nella scienza biologica, quando si studia e si ispeziona come le varie parti del virus sono influenzate dai cambiamenti nella medicina.
Oltre ai tipi di analisi statistica di cui sopra, vale la pena discutere qui che questi trattamenti statistici, o tecniche di analisi dei dati statistici, si basano profondamente sul modo in cui i dati vengono utilizzati. Pur contando sulla funzione e il requisito di un particolare studio, i dati e l’analisi statistica possono essere impiegati per molti scopi, ad esempio, gli scienziati medici possono utilizzare una varietà di analisi statistiche per testare l’efficacia del farmaco o la potenza.
Inoltre, molti dati disponibili possono informare numerose cose, i professionisti dei dati vogliono esplorare, quindi l’analisi statistica è in grado di ottenere alcuni risultati informativi e fare alcune inferenze. Inoltre, in alcuni casi, l’analisi statistica può essere affrontata per accumulare informazioni riguardanti le preferenze delle persone e le loro abitudini.
Ad esempio, i dati degli utenti, su siti come Facebook e Instagram, possono essere utilizzati dagli analisti per comprendere la percezione degli utenti, come ciò che gli usi stanno facendo e cosa li motiva. Queste informazioni possono beneficiare di annunci commerciali in cui un particolare gruppo di utenti sono mirati a vendere loro le cose. È anche utile per gli sviluppatori di applicazioni comprendere la risposta e le abitudini degli utenti e apportare modifiche ai prodotti di conseguenza.
Conclusione
Una più profonda comprensione dei dati, può ampliare le numerose opportunità di business, con l’implementazione della business analytics, un’organizzazione può ottenere mentre scrutare dati, per la guida, per esempio, le previsioni, opinioni o conclusioni da dati e questo è ciò che l’analisi statistica può fare, per esempio;
- Compilare e manifestare dati sotto forma di grafici o grafici per mostrare risultati chiave,
- Esplorare elementi/ misurazioni significativi da dati, come media, varianza, asimmetria, ecc.,
- Testare un’ipotesi da più esperimenti,
- Anticipare la previsione in arrivo sulla base del comportamento dei dati passati e molti altri.
E quindi, un’azienda può trarre vantaggio dall’analisi statistica in vari modi, ad esempio per determinare l’andamento delle vendite, per scoprire le tendenze dai dati dei clienti, condurre audit finanziari, ecc.
(Controlla il mio altro blog sulle statistiche bayesiane)