Métodos de análisis estadístico utilizados habitualmente

Los analistas de datos pueden crear varios modelos de datos específicos basados ​​en diferentes problemas comerciales y utilizar varios métodos de análisis para analizar problemas y explorar datos. A continuación se presentan los tres métodos de análisis más utilizados, con la esperanza de que sean útiles para su trabajo.

Todos los gráficos visuales de este artículo fueron producidos por las herramientas de análisis de datos de DataFocus.

1. Análisis de correlación

El análisis de correlación muestra la relación entre una variable y otra variable. Por ejemplo, muestra si el pago por pieza conduce a una mayor productividad.

2. Análisis de regresión

El análisis de regresión es una predicción cuantitativa de la diferencia entre el valor de una variable y el valor de otra variable. La regresión modela la relación entre una variable dependiente y una variable explicativa, generalmente representada en un diagrama de dispersión. También puedes utilizar líneas de regresión para mostrar si estas relaciones son fuertes o débiles.

También es importante tener en cuenta los valores atípicos en el diagrama de dispersión. Por ejemplo, los puntos de datos periféricos pueden representar información de los proveedores más importantes o de los productos más vendidos de una empresa. Sin embargo, la naturaleza del Trópico de Cáncer generalmente permite ignorar estos valores atípicos.

3. Prueba de hipótesis

La prueba de hipótesis es un método de análisis estadístico basado en ciertos supuestos, desde estadísticas de muestra hasta estadísticas de población. El objetivo principal es resolver problemas y proponer algunas ideas sobre la investigación general. Normalmente, se comparan dos conjuntos de datos estadísticos, o se compara un conjunto de datos obtenidos mediante muestreo con un conjunto de datos sintéticos derivado de un modelo idealizado. Se propone una hipótesis de una relación estadística entre los dos conjuntos de datos y se utiliza como sustituto de la hipótesis nula idealizada. Esto indica que no existe relación entre los dos conjuntos de datos.

Después de dominar los gráficos básicos y los métodos de análisis del análisis de datos, los analistas de datos creen que es necesario prestar atención a: "No comience el análisis de datos hasta que confirme cómo expresar el problema que desea resolver". ”En pocas palabras, si no puede utilizar el análisis de datos para explicar el problema empresarial que está intentando resolver, ningún análisis de datos resolverá el problema.