Estatísticas é o ramo da ciência que torna várias ferramentas e técnicas analíticas para lidar com o enorme número de dados, em termos simples, é a ciência de reunir, classificar, analisar e interpretar & manifestando o formato numérico de dados para fazer inferências sobre a população, a partir escolhido de dados de exemplo que pode ser usado por especialistas para resolver seus problemas.Portanto, nos esforços para organizar dados e antecipar tendências futuras, dependendo da informação, muitas organizações dependem fortemente da análise estatística.
mais precisamente, a análise estatística de dados diz respeito à coleta, interpretação e apresentação de dados. Ele pode ser abordado durante o tratamento de dados para resolver problemas complexos. Mais precisamente, a análise estatística fornece significância para dados ou números insignificantes/irrelevantes.
A Chave de tipos de Análise Estatística são
Em particular, a análise estatística é o processo de consolidação e análise de amostras distintas de dados para divulgar padrões ou tendências e de antecipar futuros eventos/situações para tomar as decisões apropriadas.
a análise estatística tem os seguintes tipos que dependem consideravelmente dos tipos de dados.
7 tipos de análise estatística
1. Análise estatística descritiva
fundamentalmente, trata de organizar e resumir dados usando números e gráficos. Facilita as enormes quantidades de dados para interpretação inteligível, mesmo sem formar conclusões além da análise ou responder a quaisquer hipóteses.
em vez de processar dados em sua forma bruta, a análise estatística descritiva nos permite representar e interpretar dados com mais eficiência por meio de cálculos numéricos, gráficos ou tabelas.
de todas as etapas preparatórias necessárias para concluir a análise e interpretação, a análise estatística descritiva envolve vários processos, como tabulação, uma medida de tendência central (média, mediana, modo), uma medida de dispersão ou variância (faixa, variação, desvio padrão), medidas de distorção e análise de séries temporais.
Gráfico de fórmulas, fonte
sob análise descritiva, os dados são resumidos em forma tabular e gerenciados & apresentados nas formas de gráficos e gráficos para resumir Dados, assumindo-os para toda a população.
(mais relacionado: Estatística Descritiva em R)
além disso, ajuda na extração de características distintas dos dados e na síntese e explicação das características essenciais dos dados. Além do mais, não há insights sobre os grupos que não são observados/amostrados.
2. Análise estatística inferencial
a análise estatística inferencial é basicamente usada quando a inspeção de cada unidade da população não é alcançável, portanto, extrapola, as informações obtidas, para a população completa.
em palavras simples, a análise estatística inferencial nos permite testar uma hipótese dependendo de uma amostra de dados a partir da qual podemos extrair inferências aplicando probabilidades e fazer generalizações sobre todos os dados, e também pode tirar conclusões em relação a resultados futuros além dos dados disponíveis.
dessa forma, é altamente preferível tirar conclusões e tomar decisões sobre toda a população com base nos dados da amostra. Como tal, este método envolve a teoria da amostragem, vários testes de significância, controle estatístico etc.
Análise Estatística Descritiva vs inferencial
3. Análise preditiva
a análise preditiva é implementada para fazer uma previsão de eventos futuros, ou o que provavelmente ocorrerá a seguir, com base em fatos e números atuais e passados. Em termos simples, a análise preditiva usa técnicas estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina para descrever a possibilidade de resultados futuros, comportamento e tendências, dependendo de dados recentes e anteriores. As técnicas amplamente utilizadas em análise preditiva incluem mineração de dados, modelagem de dados, inteligência artificial, aprendizado de máquina e etc. fazer previsões imperativas. No atual sistema de Negócios, essa análise é abordada por empresas de marketing, organizações de seguros, provedores de serviços on-line, marketing orientado por dados e corporações financeiras, no entanto, qualquer empresa pode aproveitar isso planejando um futuro imprevisível, como obter a vantagem competitiva e reduzir o risco conectado a um evento futuro imprevisível.
a análise preditiva converge na previsão de eventos futuros usando dados e averiguando a probabilidade de várias tendências no comportamento dos dados. Portanto, as empresas usam essa abordagem para obter a resposta ” o que pode acontecer?”onde a base de fazer previsões é uma medida de probabilidade.
4. Análise prescritiva
a análise prescritiva examina os dados para descobrir o que deve ser feito, é amplamente utilizado na análise de negócios para identificar a melhor ação possível para uma situação.
embora outras análises estatísticas possam ser implantadas para exclusões de direção, ele fornece a resposta real. Basicamente, ele se concentra em descobrir a sugestão ideal para um processo de tomada de decisão.
várias técnicas, implementadas sob análise prescritiva são simulação, análise gráfica, algoritmos, processamento complexo de eventos, aprendizado de máquina, mecanismo de recomendação, regras de negócios, etc.
no entanto, está quase relacionado à análise descritiva e preditiva, onde a análise descritiva explica os dados em termos do que aconteceu, a análise preditiva antecipa o que poderia acontecer, e aqui a análise prescritiva trata de fornecer sugestões apropriadas entre as preferências disponíveis.
5. A análise exploratória de dados (Eda)
a análise exploratória de dados, ou Eda, como é conhecida, é uma contrapartida da estatística inferencial e muito implementada por especialistas em dados. Geralmente é o primeiro passo do processo de análise de dados que é conduzido antes de qualquer outra técnica de análise estatística.
o EDA não é implantado sozinho para prever ou generalizar, ele renderiza uma visualização dos dados e ajuda a obter algumas informações importantes sobre ele.
este método concentra-se totalmente na análise de padrões nos dados para reconhecer relacionamentos potenciais. A EDA pode ser abordada para descobrir associações desconhecidas dentro dos dados, Inspecionar dados ausentes dos dados coletados e obter insights máximos, examinar suposições e hipóteses.
6. Análise Causal
em geral, a análise causal auxilia na compreensão e determinação das razões por trás de “por que” as coisas ocorrem, ou por que as coisas são como tal, como aparecem.
por exemplo, no atual ambiente de negócios, muitas ideias ou empresas estão lá que falham devido a alguns eventos acontecendo, nessa condição, a análise causal identifica a causa raiz das falhas, ou simplesmente a razão básica pela qual algo poderia acontecer.
na indústria de TI, isso é usado para verificar a garantia de qualidade de determinado software, como por que esse software falhou, se houve um bug, uma violação de dados, etc, e impede as empresas de grandes contratempos.
podemos considerar que a análise causal quando;
- a Identificação de um problema significativo-áreas dentro dos dados,
- Analisar e identificar as causas do problema, ou falha,
- Compreender o que vai estar acontecendo para a variável se uma outra variável alterações.
7. Análise mecanicista
entre as análises estatísticas acima, mecanicista é o tipo menos comum, no entanto, é digno no processo de análise de big data e ciência biológica. Ele é implantado para entender e explicar como as coisas acontecem, em vez de como as coisas específicas ocorrerão ulteriorly.
ele usa o conceito claro de compreender mudanças individuais em variáveis que causam mudanças em outras variáveis correspondentemente, excluindo influências externas e considerando a suposição de que todo o sistema é influenciado por meio da interação de seus próprios elementos internos.
os objetivos fundamentais da análise mecanicista envolvem;
- Entendimento definitivo alterações no que poderia fazer alterações em outras variáveis
- Uma explicação clara sobre o acontecimento de um evento passado, no contexto de dados, especialmente quando o assunto particular/preocupação lida com atividades específicas.
por exemplo, na ciência biológica, ao estudar e inspecionar como várias partes do vírus são afetadas fazendo alterações na medicina.
além dos tipos de análise estatística acima, vale a pena discutir aqui que esses tratamentos estatísticos, ou técnicas de análise de dados estatísticos, dependem profundamente do caminho, os dados estão sendo usados. Embora contando com a função e a exigência de um estudo específico, os dados e a análise estatística podem ser empregados para muitos fins, por exemplo, os cientistas médicos podem usar uma variedade de análises estatísticas para testar a eficácia ou a potência do medicamento.Além disso, muitos dados disponíveis podem informar várias coisas, os profissionais de dados querem explorar, portanto, a análise estatística é capaz de obter alguns resultados informativos e fazer algumas inferências. Além disso, em alguns casos, a análise estatística pode ser abordada para acumular informações sobre a preferência das pessoas e seus hábitos. Facebook e Instagram, por exemplo, os dados do usuário, em sites como Facebook e Instagram, podem ser usados por analistas para entender a percepção do usuário, como o que os usos estão fazendo e o que os motiva. Essas informações podem beneficiar anúncios comerciais em que um determinado grupo de usuários é direcionado para vendê-los. Também é útil para os desenvolvedores de aplicativos entender a resposta e os hábitos dos usuários e fazer alterações nos produtos de acordo.
Conclusão
Uma compreensão mais profunda dos dados pode ampliar as inúmeras possibilidades para uma empresa, com a implementação de business analytics, uma organização pode alcançar enquanto examinando os dados, para a condução, por exemplo, previsões, opiniões ou conclusões a partir de dados e é isso que a análise estatística pode fazer, por exemplo;
- Compilar e manifestando-se de dados em forma de gráficos ou gráficos para mostrar as principais descobertas,
- Explorar os elementos significativos/ medições de dados, como média, variância, assimetria, etc,
- Teste de uma hipótese a partir de vários experimentos,
- Antecipando a vinda de prospectiva sobre a base de dados do passado comportamento, e muitos mais.
e, portanto, uma empresa pode aproveitar as vantagens da análise estatística de várias maneiras, por exemplo, para determinar o desempenho de vendas, para descobrir tendências a partir de dados de clientes, realização de auditorias financeiras, etc.
(confira meu outro blog sobre estatísticas Bayesianas)