۷ نوع تکنیک تحلیل آماری (و مراحل فرآیند)

تجزیه و تحلیل آماری ابزار قدرتمندی است که کسب و کارها و سازمان ها برای درک داده ها و هدایت تصمیم گیری خود از آن استفاده می کنند. انواع مختلفی از تکنیک های تجزیه و تحلیل آماری وجود دارد که می تواند در طیف گسترده ای از داده ها، صنایع و برنامه ها اعمال شود. دانستن روش های مختلف تجزیه و تحلیل آماری و نحوه استفاده از آنها می تواند به شما در کشف داده ها، یافتن الگوها و کشف روندها در بازار کمک کند.

در این مقاله از ایوسی، به تعریف تحلیل آماری می پردازیم و انواع مختلف آن را با مثال هایی مورد بحث قرار می دهیم.

تحلیل آماری چیست؟

تجزیه و تحلیل آماری یا آمار شامل جمع آوری، سازماندهی و تجزیه و تحلیل داده ها بر اساس اصول تعیین شده برای شناسایی الگوها و روندها است. این یک رشته گسترده با کاربرد در دانشگاه، تجارت، علوم اجتماعی، ژنتیک، مطالعات جمعیت، مهندسی و چندین زمینه دیگر است. تجزیه و تحلیل آماری چندین کارکرد دارد. می‌توانید از آن برای پیش‌بینی، انجام شبیه‌سازی، ایجاد مدل‌ها، کاهش ریسک و شناسایی روندها استفاده کنید.

به لطف بهبود فناوری، بسیاری از سازمان‌ها در حال حاضر حجم وسیعی از داده‌ها را در مورد هر جنبه‌ای از عملیات و بازار خود دارند. برای درک این داده ها، کسب و کارها برای سازماندهی داده های خود و تبدیل این اطلاعات به ابزارهایی برای تصمیم گیری دقیق و پیش بینی های بلندمدت، به تکنیک های تجزیه و تحلیل آماری تکیه می کنند. تجزیه و تحلیل آماری به صاحبان داده ها اجازه می دهد تا عملکردهای هوش تجاری را انجام دهند که مزیت رقابتی آنها را تقویت می کند، کارایی را بهبود می بخشد و منابع را برای حداکثر بازده سرمایه گذاری بهینه می کند.

انواع اصلی تجزیه و تحلیل آماری

سه نوع عمده تحلیل آماری وجود دارد:

تجزیه و تحلیل آماری توصیفی

آمار توصیفی ساده ترین شکل تحلیل آماری است که از اعداد برای توصیف کیفیات یک مجموعه داده استفاده می کند. این به کاهش مجموعه داده های بزرگ به اشکال ساده و فشرده تر برای تفسیر آسان کمک می کند. می‌توانید از آمار توصیفی برای خلاصه کردن داده‌های یک نمونه استفاده کنید یا یک نمونه کامل را در یک جامعه پژوهشی نشان دهید. آمار توصیفی از ابزارهای تجسم داده‌ها مانند جداول، نمودارها و گراف‌ها برای آسان‌تر کردن تحلیل و تفسیر استفاده می‌کند. اما آمار توصیفی برای نتیجه گیری مناسب نیست. این فقط می تواند داده ها را نشان دهد بنابراین شما می توانید ابزارهای تحلیل آماری پیچیده تری را برای استنتاج استفاده کنید.

آمار توصیفی می تواند از معیارهای گرایش مرکزی استفاده کند که از یک مقدار واحد برای توصیف یک گروه استفاده می کند. میانگین، میانه و حالت برای به دست آوردن مقدار مرکزی برای یک مجموعه داده معین استفاده می شود. به عنوان مثال، می توانید از تجزیه و تحلیل آماری توصیفی برای یافتن میانگین سنی رانندگان دارای بلیت در شهرداری استفاده کنید. آمار توصیفی نیز می تواند اندازه گیری پراکندگی را پیدا کند. به عنوان مثال، شما می توانید محدوده سنی رانندگان با DUI و تصادفات رانندگی در یک استان را پیدا کنید. تکنیک های مورد استفاده برای یافتن اندازه گیری پراکندگی شامل محدوده، تنوع و انحراف استاندارد است.

تجزیه و تحلیل آماری استنباطی

تجزیه و تحلیل آماری استنباطی برای استنباط یا نتیجه‌گیری در مورد یک جمعیت بزرگتر بر اساس یافته‌های یک گروه نمونه در آن استفاده می‌شود. این می تواند به محققان کمک کند تا تمایز بین گروه های حاضر در یک نمونه را پیدا کنند. از آمار استنباطی نیز برای تأیید تعمیم‌های انجام شده در مورد یک جامعه از یک نمونه استفاده می‌شود، زیرا توانایی آن در محاسبه خطاها در نتیجه‌گیری در مورد بخشی از یک گروه بزرگ‌تر است.

برای انجام تجزیه و تحلیل آماری استنباطی، محققان پارامترهای جامعه را از نمونه تخمین می زنند. آنها همچنین می توانند یک آزمون فرضیه های آماری را انجام دهند تا به فاصله اطمینانی برسند که تعمیم های انجام شده از نمونه را تأیید یا رد کند.

تجزیه و تحلیل آماری انجمنی

آمار انجمنی ابزاری است که محققان برای پیش‌بینی و یافتن علت استفاده می‌کنند. آنها از آن برای یافتن روابط بین چندین متغیر استفاده می کنند. همچنین برای تعیین اینکه آیا محققین می توانند استنباط و پیش بینی در مورد یک مجموعه داده از ویژگی های مجموعه دیگری از داده ها داشته باشند یا خیر استفاده می شود. آمار انجمنی پیشرفته ترین نوع تجزیه و تحلیل آماری است و به ابزارهای نرم افزاری پیچیده برای انجام محاسبات ریاضی سطح بالا نیاز دارد. برای اندازه گیری ارتباط، محققان از طیف وسیعی از ضرایب تغییرات، از جمله تحلیل همبستگی و رگرسیون استفاده می کنند.

انواع دیگر تحلیل های آماری

در زیر چهار نوع دیگر از تجزیه و تحلیل آماری وجود دارد:

تحلیل پیش بینی

تحلیل پیش‌بینی‌کننده از الگوریتم‌های آماری قدرتمند و ابزارهای یادگیری ماشین برای پیش‌بینی رویدادها و رفتارهای آینده بر اساس روندهای داده‌های جدید و تاریخی استفاده می‌کند. برای حدس زدن آنچه در آینده ممکن است اتفاق بیفتد، بر طیف وسیعی از تکنیک‌های احتمالاتی مانند داده‌کاوی، داده‌های بزرگ، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، هوش مصنوعی و شبیه‌سازی متکی است.

تجزیه و تحلیل پیشگو شاخه ای از هوش تجاری است زیرا بسیاری از سازمان ها با فعالیت در بازاریابی، فروش، بیمه و خدمات مالی برای انجام برنامه های بلندمدت به داده ها متکی هستند. توجه به این نکته مهم است که تحلیل پیش‌بینی‌کننده فقط می‌تواند پیش‌بینی‌های فرضی انجام دهد و کیفیت پیش‌بینی‌ها به دقت مجموعه داده‌های زیربنایی بستگی دارد.

تحلیل تجویزی

تجزیه و تحلیل تجویزی به سازمان ها کمک می کند تا از داده ها برای هدایت فرآیند تصمیم گیری خود استفاده کنند. شرکت ها می توانند از ابزارهایی مانند تجزیه و تحلیل گراف، الگوریتم ها، یادگیری ماشینی و شبیه سازی برای این نوع تحلیل استفاده کنند. تجزیه و تحلیل تجویزی به کسب و کارها کمک می کند تا بهترین انتخاب را از چندین دوره اقدام جایگزین داشته باشند.

تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی

تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی تکنیکی است که دانشمندان داده برای شناسایی الگوها و روندها در یک مجموعه داده استفاده می کنند. آنها همچنین می توانند از آن برای تعیین روابط بین نمونه ها در یک جامعه، اعتبار سنجی مفروضات، آزمون فرضیه ها و یافتن نقاط داده از دست رفته استفاده کنند. شرکت ها می توانند از تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی برای ایجاد بینش بر اساس داده ها و اعتبارسنجی داده ها برای خطاها استفاده کنند.

مطالب مرتبط: تجزیه و تحلیل داده ها: هدف و تکنیک ها

تحلیل علّی

تحلیل علّی از داده ها برای تعیین علت یا علت اتفاق افتادن چیزها به روشی که انجام می دهند استفاده می کند. این بخشی جدایی ناپذیر از تضمین کیفیت، بررسی حادثه و سایر فعالیت‌هایی است که هدف آن یافتن عوامل زمینه‌ای است که منجر به یک رویداد شده است. شرکت ها می توانند از تحلیل علی برای درک دلایل یک رویداد استفاده کنند و از این درک برای هدایت تصمیمات آینده استفاده کنند.

فرآیند تحلیل آماری

پنج مرحله اصلی در فرآیند تجزیه و تحلیل آماری وجود دارد:

۱. جمع آوری داده ها

اولین گام در تجزیه و تحلیل آماری جمع آوری داده ها است. شما می توانید داده ها را از طریق منابع اولیه یا ثانویه مانند نظرسنجی ها، نرم افزار مدیریت ارتباط با مشتری، آزمون های آنلاین، گزارش های مالی و ابزارهای اتوماسیون بازاریابی جمع آوری کنید. برای اطمینان از دوام بودن داده ها، می توانید داده هایی را از نمونه ای انتخاب کنید که نماینده یک جامعه است. به عنوان مثال، یک شرکت ممکن است داده های مشتریان قبلی را برای درک رفتارهای خریدار جمع آوری کند.

مرتبط: مدیریت داده چیست؟

۲. سازماندهی داده ها

مرحله بعدی پس از جمع آوری داده ها، سازماندهی داده ها است. همچنین به عنوان پاکسازی داده ها شناخته می شود، این مرحله شامل شناسایی و حذف داده های تکراری و ناسازگاری هایی است که ممکن است شما را از دستیابی به تجزیه و تحلیل دقیق باز دارد. این مرحله مهم است زیرا می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا از صحت داده‌ها و نتایجی که از تجزیه و تحلیل می‌گیرند اطمینان حاصل کنند.

۳. ارائه داده ها

ارائه داده ها گسترش پاکسازی داده ها است، زیرا شامل مرتب کردن داده ها برای تجزیه و تحلیل آسان است. در اینجا می توانید از ابزارهای آمار توصیفی برای خلاصه کردن داده ها استفاده کنید. ارائه داده ها همچنین می تواند به شما در تعیین بهترین راه برای ارائه داده ها بر اساس ترتیب آن کمک کند.

۴. تجزیه و تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها شامل دستکاری مجموعه داده ها برای شناسایی الگوها، روندها و روابط با استفاده از تکنیک های آماری، مانند تجزیه و تحلیل آماری استنباطی و تداعی است. شما می توانید از نرم افزارهای کامپیوتری مانند صفحات گسترده برای خودکارسازی این فرآیند و کاهش احتمال خطای انسانی در فرآیند تحلیل آماری استفاده کنید. این می تواند به شما امکان تجزیه و تحلیل کارآمد داده ها را بدهد.

مطالب مرتبط: تجزیه و تحلیل داده چیست؟

۵. تفسیر داده ها

آخرین مرحله تفسیر داده ها است که نتایج قطعی در مورد هدف تجزیه و تحلیل ارائه می دهد. پس از تجزیه و تحلیل، می توانید نتیجه را به صورت نمودار، گزارش، کارت امتیازی و داشبورد ارائه دهید تا برای افراد غیرحرفه ای قابل دسترسی باشد. به عنوان مثال، تفسیر تجزیه و تحلیل تأثیر یک کارخانه ۶۰۰۰ کارگری بر میزان جرم و جنایت در یک شهر کوچک با جمعیت ۱۳۰۰۰ نفر می تواند نرخ رو به کاهشی از فعالیت های مجرمانه را نشان دهد. برای نمایش این کاهش می توانید از نمودار خطی استفاده کنید.

۴ روش رایج تجزیه و تحلیل آماری

در اینجا چهار روش رایج برای انجام تجزیه و تحلیل آماری وجود دارد:

منظور داشتن

شما می توانید میانگین یا میانگین را با یافتن مجموع لیستی از اعداد و سپس تقسیم پاسخ بر تعداد موارد موجود در لیست محاسبه کنید. این ساده ترین شکل تحلیل آماری است که به کاربر امکان می دهد نقطه مرکزی یک مجموعه داده را تعیین کند. فرمول محاسبه میانگین به صورت زیر است:

میانگین = مجموعه اعداد / تعداد آیتم های مجموعه

مثال: می توانید میانگین اعداد ۱، ۲، ۳، ۴، ۵ و ۶ را با جمع کردن اعداد با هم و سپس تقسیم پاسخ مرحله اول بر تعداد ارقام لیست که ۶ می شود، پیدا کنید. میانگین اعداد ۳.۵ است.

انحراف معیار

انحراف استاندارد (SD) برای تعیین پراکندگی نقاط داده استفاده می شود. این یک روش تجزیه و تحلیل آماری است که به تعیین چگونگی انتشار داده ها در اطراف میانگین کمک می کند. انحراف استاندارد بالا به این معنی است که داده ها به طور گسترده ای از میانگین پراکنده می شوند. یک انحراف استاندارد پایین نشان می دهد که بیشتر داده ها به میانگین نزدیکتر هستند.

یک کاربرد SD برای آزمایش این است که آیا شرکت کنندگان در یک نظرسنجی سؤالات مشابهی داده اند یا خیر. اگر درصد زیادی از پاسخ‌دهندگان مشابه باشند، به این معنی است که شما انحراف معیار پایینی دارید و می‌توانید پاسخ‌های آن‌ها را برای جمعیت بزرگ‌تری اعمال کنید. برای محاسبه انحراف معیار از این فرمول استفاده کنید:

σ۲ = Σ(x – μ)۲/n

• σ نشان دهنده انحراف معیار است

• Σ نشان دهنده مجموع داده ها است

• x نشان دهنده مقدار مجموعه داده است

• μ نشان دهنده میانگین داده ها است

• n نشان دهنده تعداد نقاط داده در جامعه است

مثال: می توانید انحراف استاندارد مجموعه داده های مورد استفاده در محاسبه میانگین را محاسبه کنید. اولین گام، یافتن واریانس مجموعه داده است. برای یافتن واریانس، هر مقدار در مجموعه داده را از میانگین کم کنید، جواب را مربع کنید، همه چیز را با هم جمع کنید و بر تعداد نقاط داده تقسیم کنید.

واریانس = ((۳.۵-۱)² + (۳.۵-۲) ² + (۳.۵-۳) ² + (۳.۵-۴) ² + (۳.۵-۵) ² + (۳.۵-۶) ​​²) / ۶

واریانس = (۶.۲۵ + ۲.۲۵ + ۰.۲۵ + ۰.۲۵ + ۲.۲۵ + ۶.۲۵) / ۶

واریانس = ۱۷.۲۵/۶ = ۲.۸۷۵

در مرحله بعد، می توانید جذر واریانس را محاسبه کنید تا انحراف معیار داده ها را بیابید.

انحراف معیار = √۲.۸۷۵ = ۱.۶۹۵

پسرفت

رگرسیون یک تکنیک آماری است که برای یافتن رابطه بین یک متغیر وابسته و یک متغیر مستقل استفاده می شود. این به ردیابی اینکه چگونه تغییرات در یک متغیر بر تغییرات متغیر دیگر یا تأثیر یکی بر دیگری تأثیر می گذارد کمک می کند. رگرسیون می تواند نشان دهد که آیا رابطه بین دو متغیر ضعیف، قوی است یا در یک بازه زمانی تغییر می کند. فرمول رگرسیون این است:

Y = a + b(x)

• Y نشان دهنده متغیر مستقل یا داده های مورد استفاده برای پیش بینی متغیر وابسته است

• x نشان دهنده متغیر وابسته است که متغیری است که می خواهید اندازه گیری کنید

• a نشان دهنده نقطه ی y یا مقدار y زمانی است که x برابر با صفر باشد

• b نشان دهنده شیب نمودار رگرسیون است

مثال: در صورتی که هزینه تعمیر و نگهداری بدون مسافت پیموده شده روی ماشین ۱۰۰ هزار تومان باشد، هزینه هزار تومانی نگهداری خودروی ۴۰۰۰۰ کیلومتری را پیدا کنید. b را ۰.۰۲ در نظر بگیرید، بنابراین هزینه تعمیر و نگهداری به ازای هر واحد افزایش در مایل ها ۰.۰۲ هزار تومان افزایش می یابد.

• Y = هزینه نگهداری خودرو
• X = 40000 کیلومتر
• a = 100 هزار تومان
• b = 0.02 هزار تومان
• Y = 100 هزار تومان + ۰.۰۲ (۴۰۰۰۰)
• Y = 900 هزار تومان

این نشان می دهد که مسافت پیموده شده بر هزینه های تعمیر و نگهداری خودرو تأثیر می گذارد.

تست فرضیه

آزمون فرضیه برای آزمایش اینکه آیا نتیجه گیری برای یک مجموعه داده خاص با مقایسه داده ها در برابر یک فرض خاص معتبر است یا خیر، استفاده می شود. نتیجه آزمون می تواند فرضیه را باطل کند، جایی که به آن فرضیه صفر یا فرضیه ۰ می گویند. هر چیزی که فرضیه صفر را نقض کند، فرضیه اول یا فرضیه ۱ نامیده می شود.

مثال: از محاسبه رگرسیون بالا، می خواهید این فرضیه را آزمایش کنید که مسافت پیموده شده بر هزینه های تعمیر و نگهداری خودرو تأثیر می گذارد. برای آزمایش این فرضیه، شما ادعا می کنید مسافت پیموده شده بر هزینه های تعمیر و نگهداری خودرو تأثیر می گذارد. در اینجا، ما فرضیه صفر را رد می کنیم زیرا رگرسیون بالا نشان می دهد که مسافت پیموده شده بر هزینه های تعمیر و نگهداری خودرو تأثیر می گذارد.