統計分析

統計分析

數據解釋、數據驗證和統計數據分析是主要的方法論不同統計操作。例如,小心定量檢查努力評估信息和利用幾種統計分析。這裏,定量數據通常包含描述性數據調查數據和觀測數據。

對於業務應用程序,這是一個非常重要的商業智能戰略聯係需要使用巨大的數據量。

統計數據分析的根本目的是為了識別模式。例如,在零售行業,這種策略可以靠近揭示非結構化設計,稍有條理解決更多的買家信息,可以利用非凡的選擇升級客戶的經驗和發展銷售。

統計數據分析的重要性

1. 數據包括單變量或多變量因素,取決於許多因素,專家執行一些統計技術。

2. 數據有兩種、持久數據和離散的信息。不間斷的數據無法統計和長期變化,例如,光的強度,一個房間的溫度,等等。離散數據可以清點,有特定數量的品質,例如,燈泡的數量,個體的數量在一個聚會,等等。

3. 常量數據流傳下分散的工作一致,否則稱為概率密度函數,離散數據是分散在一個離散的分布函數,另外命名為概率質量函數。

4. 數據可以是定量或定性。

5. 根據統計數據分析,橫截麵和時間序列數據具有重要意義。

類型的統計分析

通常有兩種利用統計策略下的統計數據分析過程:

1. 描述性統計:這是一個類型的數據分析,從根本上是用來描述,顯示或總結的數據真正的一個例子。例如,意思是,中間,標準差和方差。在簡單的詞語,描述性統計試圖代表變量樣本之間的聯係或人口和給出了一個概要的意思是,中間,和模式。

2. 推論統計:這種技術是利用從數據樣本進行結論利用零接觸隨機變化和替代假說。在基本詞彙,推論統計雇傭了一個不規則的數據從一個人口和澄清推斷整個人口。

統計分析的基本方法

分析任何問題利用統計數據分析包括四個基本階段;

1。定義問題

問題的精確和保險精算的意義是基本完成精確的數據有關。它是很難收集數據不知道的具體定義/地址的問題。

2。積累的數據

解決特定問題後,設計多種方法綜合數據是一個重要的任務在統計數據分析。數據可以來自真正的來源或可以被觀察,獲得與實驗研究得到新的數據。

在實驗研究中,識別的重要變量定義的問題。然後,在這一點上,至少一個組件控製研究中獲得的數據有關這些組件是什麼意思不同的因素。

在一項觀察性研究,沒有初步執行控製或影響的重要變量。例如,一個領導的薩裏是常見的一種觀察性研究的一個例子。

3所示。分析數據

根據統計數據分析,分離分析技術分為兩類:

• 探索性方法,這種策略是弄清楚的轉達了數據發現通過利用簡單的架構和easy-drawing圖/描述,總之,這些數據。

• 確認方法,該方法包含從概率論思想和概念試圖回答特定的問題。

概率是非常基本的決策,因為它給出了一個估計的方法,代表,解釋的可能性與即將到來的事件有關。

4所示。報告結果

通過幹擾、估計或測試,聲稱是人口的素質可以從一個例子。這些結果可以計入一個表,一個圖,或一組的百分比。

隻是一小部分數據以來檢查,因此顯示的結果可以描述一些漏洞通過聲明和間隔的概率值。

的協助下統計數據分析,專家可以從數據圖和預期未來的觀點。通過理解信息有效地訪問和使用它可能會導致適當的決策。

統計分析工具

在統計數據分析,統計分析工具是排練,外行不能管理沒有具體的統計知識。不同軟件程序可執行統計數據分析,和這個軟件包含統計分析係統(SAS),對社會科學統計軟件包(SPSS),統計軟件,和更多。這些工具允許廣泛的數據處理能力和多種統計分析方法可以檢查一小塊非常全麵的統計數據。

然而,電腦填寫統計數據分析的一個重要元素,可以援助的輪廓數據。統計數據分析側重於驅動歸納推理結果的解釋和預測。

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