Аналитика данных – это процесс сбора, обработки, анализа и интерпретации данных с целью извлечения полезной информации и поддержки эффективного принятия решений. В этом процессе используются различные статистические методы, которые помогают определить закономерности, зависимости, аномалии и тенденции. В этой статье мы рассмотрим некоторые из наиболее используемых статистических методов в аналитике данных.
Освоить профессию «Аналитик данных» можно на курсе онлайн-университета Skypro с нуля за 12 месяцев. Вы изучите Excel, SQL и основы Python, отработаете знания на практических задачах и выйдете на рынок труда уверенным младшим специалистом. В процессе учебы будут помогать кураторы и наставники, а специалисты центра карьеры научат составлять резюме и проходить собеседования.
Описательная статистика
Описательная статистика используется для обобщения и описания основных характеристик данных. Она включает в себя такие показатели, как среднее, медиана, мода, дисперсия, стандартное отклонение и коэффициент корреляции. Эти показатели помогают получить представление о форме, разбросе и направлении данных.
Пример: Вычисление среднего значения продаж для каждого продукта в течение определенного периода времени.
Инференциальная статистика
Инференциальная статистика используется для выводов о генеральной совокупности на основе анализа выборки. Она позволяет оценить параметры совокупности, проверить гипотезы и построить прогнозы. Инференциальная статистика включает методы, такие как статистический тест, доверительные интервалы и регрессионный анализ.
Пример: Проверка гипотезы о равенстве средних значений продаж двух групп продуктов.
Регрессионный анализ
Регрессионный анализ – это метод, который используется для определения взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Регрессионный анализ может быть линейным или нелинейным, и он позволяет прогнозировать значения зависимой переменной на основе значений независимых переменных.
Пример: Прогнозирование объема продаж на основе цены продукта и рекламных расходов.
Кластерный анализ
Кластерный анализ – это метод группирования объектов на основе их сходства по определенным характеристикам. Этот метод используется для выявления структуры данных, выделения групп и определения их особенностей.
Пример: Сегментация клиентов на основе их демографических характеристик и покупательского поведения.
Стать аналитиком данных можно за 12 месяцев на курсе Skypro. Вы научитесь работать в Excel, SQL, Google Sheets и Python, а еще сможете обрабатывать большие массивы данных, визуализировать их и делать выводы для развития бизнеса. В программе — только нужные навыки, которые вы будете использовать в реальной работе аналитиком. Специалисты центра карьеры помогут составить резюме, портфолио и научат проходить собеседования.
Анализ временных рядов
Анализ временных рядов используется для анализа данных, собранных в разные моменты времени, с целью выявления тенденций, сезонных колебаний и циклов. Этот метод позволяет прогнозировать будущие значения временного ряда и определить факторы, влияющие на его изменение.
Пример: Прогнозирование продаж на следующий квартал на основе исторических данных о продажах.
💡 Использование статистических методов в аналитике данных позволяет извлечь полезную информацию из данных, выявить закономерности и зависимости, а также принимать обоснованные решения. Овладение этими методами является важной составляющей процесса обучения аналитиков данных.
Добавить комментарий