Analyse statistique

L'analyse statistique est la collecte et l'interprétation de données dans le but de découvrir des modèles et des tendances. Elle fait partie de l'analyse des données. Elle peut être utile pour la conception d'enquêtes ou d'études, ainsi que pour l'analyse statistique. Les agences de veille stratégique qui travaillent avec de grandes quantités de données peuvent également trouver l'analyse statistique utile. Dans le contexte de la veille économique (BI), l'analyse statistique consiste à collecter et à examiner minutieusement chaque échantillon de données d'un ensemble d'éléments dont on peut tirer des échantillons. Un échantillon, en statistique, est une sélection représentative tirée d'une population totale. L'objectif de l'analyse statistique est d'identifier les tendances. Un commerce de détail, par exemple, peut utiliser l'analyse statistique pour trouver des tendances dans les données non structurées et semi-structurées des clients, qui peuvent être utilisées pour créer une expérience client plus positive et augmenter les ventes. Étapes de l'analyse statistique Les cinq étapes suivantes peuvent être utilisées pour décomposer l'analyse statistique : Décrire la nature des données à analyser. Explorer la relation entre les données et la population sous-jacente. Créer un modèle pour résumer la compréhension de la relation entre les données et la population sous-jacente. Prouver (ou réfuter) la validité du modèle. L'analyse prédictive peut être utilisée pour créer des scénarios qui guideront les actions futures. Logiciel d'analyse statistique Les logiciels d'analyse statistique permettent généralement aux utilisateurs d'effectuer des analyses plus complexes en incluant des outils supplémentaires pour l'organisation et l'interprétation des ensembles de données, ainsi que pour la présentation de ces données. IBM SPSS Statistics, RMP et Stata sont quelques exemples de logiciels d'analyse statistique. Par exemple, IBM SPSS Statistics couvre une grande partie du processus d'analyse. De la préparation et de la gestion des données à l'analyse et à la création de rapports. Le logiciel comprend une interface personnalisable, et même s'il peut être difficile à utiliser pour quelqu'un, il est relativement facile pour ceux qui ont l'expérience de son fonctionnement. Cet article fait partie de Qu'est-ce que la science des données exactement ? Voici le guide ultime qui comprend également : Que pouvez-vous faire pour améliorer votre storytelling en science des données ? Les principales différences entre un data scientist et un ingénieur de données Les compétences générales les plus importantes pour les emplois de data scientist.