Руководство по статистике для бизнеса
22 февраля 2021 г.
Статистика — это научная и математическая дисциплина, которая может применяться во многих различных отраслях и профессиях. Статистики, исследователи, математики и ученые — это несколько профессий, которые регулярно полагаются на статистику. Кроме того, математический язык вероятности в отношении статистики может применяться для решения многих различных типов задач, от прогнозирования годового дохода до прогнозирования доходов от инвестиций. В этой статье мы дадим определение статистике, более подробно рассмотрим профессионалов, которые используют статистику, и изучим различные аспекты статистики.
Что такое статистика?
Статистика — это область математики, которая фокусируется на сборе, организации и интерпретации данных. При работе со статистикой нередко представляют данные визуально, отображая их в виде диаграмм, графиков и других представлений.
Многие отрасли применяют статистику для решения проблем, поиска решений и реализации операций и бизнес-процессов, которые помогают достичь целей, которые могут повлиять на успех бизнеса в своей отрасли.
Кто использует статистику?
Есть много профессий и отраслевых приложений для статистики. Некоторые из профессий и отраслей, в которых можно активно использовать статистику, включают:
Продажи и маркетинг
Расчеты спроса и предложения
Переписные обследования
Финансовое планирование
Медицина и фармацевтика
Разработка программного обеспечения
Приложения для кибербезопасности
Сельскохозяйственные приложения и процессы
Химическая инженерия
Информационные технологии и информатика
По сути, профессиональные области, в которых может использоваться статистика, обычно включают научные области и отрасли, основанные на исследованиях, такие как экологические исследования, информационные технологии или разработка продуктов. Статистические данные также могут использоваться в экономических и рыночных отраслях, таких как недвижимость, городское планирование и других областях, которые зависят от опросов населения и данных переписи населения.
Например, агентство недвижимости может собирать и систематизировать данные о среднем диапазоне цен за определенный период на дома в этом районе. Брокеры по недвижимости могут затем отображать данные для интерпретации и анализа того, как средняя цена дома изменилась за это время. Использование статистических данных таким образом может позволить агентству недвижимости определить, как определить стоимость своих услуг.
Типы статистики
Существует два основных типа статистики. Описательная статистика — это дисциплина, которая обобщает выборочные данные с использованием среднего или стандартного отклонения. Логическая статистика фокусируется на выводе выборочных данных, которые могут демонстрировать случайные вариации. Эти два метода могут применяться для анализа и оценки данных, собранных из выборки, такой как демографическое обследование.
Описательная статистика
Описательная статистика фокусируется на использовании аспектов анализа данных для описания выборки или набора данных. Используя описательную статистику, исследователи, статистики и ученые могут описывать характеристики и закономерности набора данных. Например, аналитик переписи может найти среднее значение, диапазон распределения, изменчивость и центральную тенденцию заданного набора данных, касающихся групп доходов домохозяйств. Описательная статистика является наиболее часто используемым методом сбора, организации и отображения данных.
Например, демограф опрашивает население из 500 домовладельцев, чтобы узнать среднее количество людей, проживающих в одном домашнем хозяйстве. На вопрос, сколько человек живет в доме, среднее значение набора данных дало четыре человека на домохозяйство. Стандартное отклонение выборки составило 190, что означает, что из 500 домовладельцев 310 имеют в среднем по четыре человека на домохозяйство. Результаты стандартного отклонения могут показать демографу, насколько далеко выборка колеблется от среднего или насколько близко к среднему находится население.
Выведенный статистика
Логическая статистика больше фокусируется на вероятности результатов после конкретных тестов данных, чтобы сделать вывод о данной выборке данных. Статистики используют статистику логического вывода, чтобы делать обобщения относительно данной совокупности или вероятности данной совокупности по отношению к запросу.
Например, демографический опросник может использовать логическую статистику при опросе выборки из 100 человек о том, каких розничных продавцов они чаще всего покупают. Проанализировав данные, они могут сделать вывод, что 40% опрошенного населения предпочитает одного ритейлера другому. Основываясь на этом выводе, исследователь мог затем сделать прогноз (вероятность) результатов, если задать тот же вопрос опроса новой выборочной группе.
Подробнее: Аналитические навыки: определения и примеры
Неопределенность, вероятность и вариация в статистике
Статистика, по сути, стремится измерять и интерпретировать данные, чтобы помочь делать прогнозы относительно данного результата. Однако некоторые факторы могут повлиять на результат любого данного исследования, и эти факторы могут способствовать взаимосвязи между гипотезой и фактическими результатами. Неопределенность и изменчивость в статистике относятся к тому, как набор данных используется для прогнозирования результатов, а вероятность фокусируется на создании гипотезы для проверки набора данных.
Вариативность и неопределенность в статистике
Во многих различных событиях исход может быть неопределенным. Например, метеоролог анализирует колебания температуры воздуха, движения ветра и уровня влажности, чтобы предсказать результат, который еще не определен. Метеоролог в этом случае использует информацию об изменении погодных условий, чтобы сделать выводы о неопределенности дождливой погоды на следующий день. Вариативность и неопределенность — это аспекты статистики, которые приводят к вероятности результата.
Статистика и вероятность
Вероятность в статистике фокусируется на использовании данной информации о выборке данных, чтобы сделать выводы о вероятности результата. В случае метеоролога вывод, к которому он приходит при использовании вариации (определенные предыдущие погодные условия) и неопределенности (неопределенная погода на следующий день), может дать им достаточно математической информации для определения вероятности дождливой погоды на следующий день.
Подробнее: Навыки решения проблем: определения и примеры