Что является первым шагом в любом статистическом анализе?

Первым шагом в любом процессе анализа данных является определение вашей цели. На жаргоне аналитики данных это иногда называют «постановкой проблемы». Определить цель означает выдвинуть гипотезу и придумать, как ее проверить.

НЕКОТОРЫЕ ОБЩИЕ ПРАВИЛА

1. Будь проще.
2. Сначала общее, потом конкретное.
3. Данные должны отвечать на исследовательские вопросы, поставленные ранее.
4. Оставьте процесс сбора данных в разделе методов.
5. Всегда используйте прошедшее время при описании результатов.
6. Текст, таблицы или графики?

Методы представления статистических данных | Статистика |…

• Таблицы. Таблицы — это устройства для представления данных просто из массива статистических данных.
• Диаграммы и диаграммы. Это полезные методы представления простых статистических данных.
• Статистические карты:
• Статистические средние значения:
• Меры дисперсии:
• Выборка:
• Тесты значимости:

Чтобы улучшить свои навыки анализа данных и упростить принятие решений, выполните следующие пять шагов в процессе анализа данных:

1. Шаг 1: Определите свои вопросы.
2. Шаг 2. Установите четкие приоритеты измерений.
3. Шаг 3: Сбор данных.
4. Шаг 4: Анализ данных.
5. Шаг 5: Интерпретация результатов.

Важные типы методов анализа данных

• Описательный анализ. Описательный анализ является важным первым шагом для проведения статистического анализа.
• Регрессивный анализ.
• Дисперсионный анализ.
• Факторный анализ.
• Временная последовательность.
• Деревья решений.
• Нейронные сети.
• Эволюционные алгоритмы.

10 лучших инструментов анализа данных

• R-программирование. R — ведущий аналитический инструмент в отрасли, широко используемый для статистики и моделирования данных.
• Таблица Публикация:
• САС:
• Апач Спарк.
• Эксель.
• РапидМайнер:
• КНИМЕ.
• QlikView.

Analysis ToolPak — это надстройка Excel, предоставляющая инструменты анализа финансовых, статистических и инженерных данных.

Использование операторов SQL в Excel позволяет подключаться к внешнему источнику данных, анализировать содержимое поля или таблицы и импортировать данные — и все это без необходимости вводить данные вручную. Импортировав внешние данные с помощью операторов SQL, вы сможете сортировать их, анализировать или выполнять любые вычисления, которые могут вам понадобиться.

Выучить SQL не так уж и сложно. SQL — это не язык программирования, это язык запросов. Это также английский язык, поэтому любой, кто владеет английским языком на базовом уровне, может легко написать SQL-запрос. Хорошей новостью является то, что большинство механизмов БД совместимы со всем кодом SQL.

В широком смысле качества хорошего аналитика данных являются одновременно аналитическими и абстрактными. Человек должен понимать вопрос, ответ и средства, чтобы добраться до ответа. Эффективный аналитик — это тот, кто понимает, как лучше всего извлечь несовершенные данные, используя тактику, позволяющую сделать информацию максимально объективной.

Аналитики ищут факты и вдохновляют вас, стараясь при этом тратить как можно меньше своего (и вашего!) времени. Чтобы получить максимальную отдачу от времени на вдохновение, им необходимо освоить множество различных форм скорости, в том числе: Скорость получения многообещающих и актуальных данных. (Навыки визуализации данных.)

Что делает хорошего аналитика данных? – 8 пунктов, которые хороший аналитик должен стремиться развивать

1. Уметь рассказать историю, но сделать ее простой.
2. Обратите внимание на детали.
3. Будьте коммерчески подкованы.
4. Будьте изобретательны с данными.
5. Будьте человеком.
6. Продолжайте изучать новые инструменты и навыки.
7. Не бойтесь совершать ошибки, учитесь на них.
8. Знайте, когда остановиться.