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:數據分析工具很重要,統計分析的方法同樣重要

7天彩票会员登录 www.dibyt.icu 來源:數據分析師 CPDA | 時間:2019-02-18 | 作者:admin

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在信息时代,数据已经变得随处可见,这并不代表数据的价值在贬低,相反它越发的强大。合理的利用数据会让企业和公司迅速做出合理的决策,实现利益最大化。而关键是如何筛选公司和企业可用的大量数据,并正确诠释其含义。要整理所有这些信息,需要正确的统计数据分析工具。

 

随着目前对“大数据”的痴迷,数据分析师已经为大型企业及公司提供了许多花哨的工具和技术。但是,有一些基本的数据分析工具,大多数组织都没有使用......对他们不利。

 

随着目前前对“大数据”的痴迷中,数据分析师为大型企业及公司提供了许多新奇的工具和技术。然而,有时有一些基础的数据分析工具对大多数企业来说利用率太低太低。

 

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所以一些数据分析的方法就变得尤为重要:

 

算数平均值

 

算术平均值,通常称为“平均值”,是数字列表除以列表中项目数的总和。平均值可用于确定数据集的整体趋势或提供数据的快速快照。平均值的另一个优点是计算起来非常简单快捷。

 

单独来看,平均值是一种危险的工具。在一些数据集中,平均值还与模式和中值(接近平均值的另外两个测量值)密切相关。然而,在一个有大量异常值或偏态分布的数据集中,平均值不能提供细致决策所需的准确性。

 

标准偏差

 

标准差,通常用希腊字母表示,是对均值周围数据的一种度量。高标准差表示数据从均值处读取范围更广,低标准差表示数据与均值的对齐范围更广。在数据分析方法的组合中,标准差对于快速确定数据点的分散性非常有用。

 

同均值一样,标准差具有欺骗性。例如,如果数据具有非常奇怪的模式,如非正态曲线或大量的异常值,那么标准偏差就不能提供所需的所有信息。

 

回归

 

回归是对因变量和解释变量之间的关系进行建模,通常用散点图来表示。回归线还指出这些关系是强是弱。回归通常在高中或大学的统计学课程中教授,应用科学或商业来决定一段时间内的趋势。

 

回归并不是很细微。有时,散点图上的异常值(及其原因)非常重要。例如,一个外围数据点可能代表来自最关键的供应商或最畅销的产品的输入,然而,回归线的性质诱使你忽略这些异常值。

 

样本量确定

 

当测量一个大数据集或总体时,比如一个劳动力,并不总是需要从该总体的每个成员收集信息,一个样本也可以很好地完成这项工作。诀窍是使用比例和标准差的方法来确定正确的样本大小,就能够准确地确定正确的样本大小,从而使数据收集具有统计学意义。

 

在研究一个新的或未经测试的总体变量时,比例方程可能需要依赖于某些假设,然而,这些假设可能是完全不准确的。

 

假设检验

 

通常也称为测试,假设测试评估的前提是数据集或总体是真实的。在数据分析和统计中,如果假设检验的结果不是随机发生的,则认为假设检验的结果具有统计学意义。从科学研究到商业和经济的各个领域都在使用假设检验。

 

严格地说,假设检验需要注意常见的错误,如:当参与者错误地期望某个结果然后感知(或实际获得)该结果时,就会发生安慰剂效应。另一个常见的错误是霍桑效应(Hawthorne effect,或观察者效应),当参与者因为知道自己是在研究而歪曲结果时,这种效应就会发生。

 

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总的来说,这些数据分析方法为决策增加了很多洞察力,特别是如果以前从未使用统计数据分析过流程或数据集。

 

 

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