Analisi Statistica

Che cos'è l'analisi statistica?

L'analisi statistica è il processo di analisi e interpretazione dei dati per identificare schemi e guidare decisioni informate.

Software di analisi statistica sono strumenti specializzati che permettono agli utenti di eseguire analisi statistiche complesse. Questi prodotti forniscono tipicamente strumenti per organizzare, interpretare e presentare set di dati selezionati.

Le capacità di analisi statistica facilitano varie metodologie di analisi, tra cui, ma non solo, l'analisi di regressione, l'analisi predittiva e la modellazione statistica.

Tipi di analisi statistica

L'analisi statistica si presenta in molte forme, ciascuna appropriata o vantaggiosa per diversi casi d'uso. Sebbene ci siano molti metodi, l'obiettivo finale dell'analisi è suddiviso in tre tipi: descrittivo, prescrittivo e predittivo.

L'analisi descrittiva guarda semplicemente ai dati così come sono, ma non si riferisce né raccomanda alcun risultato futuro. L'analisi prescrittiva utilizza dati storici per raccomandare un particolare risultato. Infine, l'analisi predittiva utilizza dati storici per prevedere dati o risultati futuri.

A parte questi metodi generali, il software di analisi statistica può eseguire i seguenti tipi di analisi:

• Analisi di regressione: Questo tipo di analisi consente di condurre vari metodi di regressione come i minimi quadrati ordinari (OLS), i minimi quadrati ponderati (WLS) o il modello lineare generalizzato (GLM).
• Analisi predittiva: Analisi predittiva estrae e analizza i modelli di dati storici per prevedere risultati futuri estraendo informazioni dai set di dati per determinare schemi e tendenze. Utilizzando una gamma di analisi statistiche e algoritmi, gli analisti utilizzano prodotti di analisi predittiva per costruire modelli decisionali che i manager aziendali utilizzano per pianificare il miglior risultato possibile.
• Analisi delle serie temporali: Intelligenza delle serie temporali o analisi consente agli utenti di identificare schemi all'interno di enormi set di dati di serie temporali continue per eseguire reportistica, previsione e analisi predittiva.

Vantaggi dell'uso dell'analisi statistica

Indipendentemente dal tipo di manipolazione o analisi complessa dei dati che viene eseguita, gli strumenti di analisi statistica consentono a statistici o professionisti aziendali di trovare facilmente correlazioni, regressioni, analisi della varianza e altro ancora.

Con queste intuizioni, le aziende possono dare un senso ai loro dati e prendere decisioni informate. Questi strumenti aiutano a identificare duplicati e casi insoliti che possono sorgere durante la pulizia e la cura dei dati e ottenere rapporti di analisi dei dati dettagliati.

• Gestire grandi volumi di dati: Il software di analisi statistica consente agli utenti di preparare, combinare e analizzare facilmente i dati aziendali utilizzando un flusso di lavoro ripetibile, quindi distribuire e condividere analisi su larga scala per approfondimenti più profondi.
• Ottenere informazioni sui dati aziendali: Attraverso il data mining e l'analisi statistica, specialmente quando combinati con altre tecnologie come il machine learning, i professionisti dei dati possono ottenere informazioni sui dati.
• Comprendere meglio i potenziali risultati e scenari: Con l'analisi statistica, specialmente di tipo predittivo, le aziende comprendono meglio come le diverse variabili le influenzeranno e possono pianificare di conseguenza.

Impatto dell'uso dell'analisi statistica

Nell'era digitale, i dati sono onnipresenti. Che si tratti di istruzione superiore o del settore sanitario, è probabile che siano coinvolti molti dati. Gli strumenti di analisi statistica sono tipicamente utilizzati da scienziati dei dati e matematici, ma possono fornire funzionalità specifiche per l'industria.

• Istruzione superiore: Gli utenti del settore dell'istruzione superiore utilizzano strumenti di analisi statistica per analizzare i dati, ottenere rapidamente intuizioni e trovare tendenze rilevanti nei dati.
• Società di ricerca di mercato: I ricercatori si rivolgono all'analisi statistica per risolvere problemi di ricerca complessi. Possono utilizzare questi strumenti per approfondire i loro risultati di ricerca e trovare tendenze storiche. Con il software di analisi statistica, i ricercatori di mercato possono gestire un grande volume di dati in più formati.
• Sanità: Per i professionisti della sanità, il tempo non è solo denaro, significa anche la differenza tra la vita e la morte. Questi lavoratori si rivolgono agli strumenti di analisi statistica per comprendere meglio i dati relativi alla salute, migliorare l'efficienza negli ospedali, gestire e contenere le malattie e molto altro.

Elementi di base dell'analisi statistica

Gli strumenti di analisi statistica consentono agli utenti di estrarre e analizzare dati strutturati o non strutturati. Set di dati e visualizzazioni sono creati dai dati compilati attraverso il processo di analisi.

• Preparazione dei dati: Per analizzare i dati, devono essere adeguatamente puliti e di alta qualità. Questa preparazione consiste nella deduplicazione, pulizia e aggiunta dei dati per l'analisi statistica. Non tutta l'analisi è raggiunta in superficie. Invece, strumenti di analisi statistica robusti estraggono dati dai database e li preparano per l'analisi.
• Campionamento dei dati: Il campionamento dei dati consente agli utenti di selezionare campioni di dati per procedure definite.
• Modellazione statistica: La modellazione statistica implica la creazione di un modello matematico che incorpora un insieme di ipotesi statistiche riguardanti la creazione di dati campione, che può essere utilizzato per comprendere meglio la composizione e la distribuzione dei dati.

Migliori pratiche per l'analisi statistica

Per far funzionare l'analisi statistica, segui queste migliori pratiche:

• Necessità di personale qualificato: Il software di analisi statistica non è necessariamente semplice. Spesso, questi strumenti richiedono un amministratore dedicato per supportare l'implementazione e assistere gli altri nell'adozione.
  Tuttavia, c'è una carenza di scienziati dei dati e analisti qualificati per impostare tali soluzioni. Gli stessi scienziati dei dati saranno anche incaricati di derivare intuizioni azionabili dai dati.
• Organizzazione dei dati: Per ottenere il massimo dalle soluzioni di analisi, i dati devono essere organizzati. Ciò significa che i database devono essere impostati e integrati correttamente. Questo può richiedere la costruzione di un data warehouse per memorizzare dati da varie applicazioni e database in una posizione centrale.

Scopri come i metodi di analisi statistica portano i dati a un nuovo livello nel 2023.

Modificato da Jigmee Bhutia