Análisis estadístico

Mire a su alrededor. Estadísticas en todas partes.

El campo de la estadística toca nuestras vidas en muchas formas. Desde las rutinas diarias en nuestros hogares hasta el negocio de hacer funcionar las ciudades más grandiosas, los efectos de la estadística están por todas partes.

Definición del análisis estadístico

¿Qué es el análisis estadístico? Es la ciencia de reunir, explorar y presentar grandes cantidades de datos para descubrir patrones y tendencias implícitos. Las estadísticas se aplican todos los días en la investigación, la industria y el gobierno para volvernos más científicos acerca de las decisiones que necesitan tomarse. Por ejemplo:

  • Los fabricantes utilizan la estadística para bordar calidad en telas preciosas, para elevar a la industria de las líneas aéreas y para ayudar a los guitarristas a hacer música hermosa.
  • Los investigadores mantienen a los niños sanos utilizando estadísticas para analizar datos de la producción de vacunas virales, lo que garantiza consistencia y seguridad.
  • Las compañías de comunicación utilizan estadísticas para optimizar recursos de la red, mejorar el servicio y reducir la pérdida de clientes obteniendo información más relevante sobre los requisitos de sus suscriptores.
  • Dependencias de gobierno de todo el mundo recurren a las estadísticas para tener un claro entendimiento de sus países, sus empresas y su gente.

Mire a su alrededor. Desde la pasta dental en su baño hasta los aviones que surcan los cielos, usted ve cientos de productos y procesos cada día que han sido mejorados mediante el uso de las estadísticas.

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“La estadística es tan única porque puede ir de la investigación de resultados de salud al análisis de marketing a la longevidad de un foco. Es un campo divertido porque en realidad puede hacer muchas cosas con ella”.

Besa Smith
Presidente y científico sénior
Analydata

Cómputo estadístico

Los métodos tradicionales del análisis estadístico, del muestreo de datos a la interpretación de resultados, han sido utilizados por científicos por miles de años. Pero los volúmenes de datos de la actualidad hacen las estadísticas aún más valiosas y poderosas. Almacenaje accesible, computadoras poderosas y algoritmos avanzados nos han llevado a un mayor uso de la estadística computacional.

Ya sea que trabaje con grandes volúmenes de datos o realice múltiples permutaciones de sus cálculos, la computación estadística se ha vuelto esencial para el estadístico moderno. Entre las prácticas de cómputo estadístico populares se cuentan:

  • Programación estadística – Del análisis tradicional de la varianza y la regresión lineal a métodos exactos y técnicas de visualización estadística, la programación estadística es esencial para tomar decisiones basadas en datos en todos los campos.
  • Econometría – Modelado, pronóstico y simulación de procesos de negocios para mejorar la planeación estratégica y táctica. Este método aplica la estadística a la economía para proyectar tendencias futuras.
  • Investigación de operaciones – Identifique las acciones que producirán los mejores resultados (con base en muchas opciones y resultados posibles). Se utilizan procesos de programación, simulación y modelado relacionados para optimizar procesos de negocios y retos de administración.
  • Programación de matriz – Poderosas técnicas computacionales para implementar sus propios métodos estadísticos y análisis de datos exploratorios utilizando algoritmos de operaciones por filas.
  • Visualización estadística – e pueden utilizar el análisis estadístico rápido e interactivo y capacidades exploratorias en una interfaz visual para entender datos y construir modelos.
  • Mejoramiento de la calidad estadística – Enfoque matemático de la revisión de la calidad y las características de seguridad de todos los aspectos de la producción.
  • Estadística de alto desempeño – Para hacer frente a los mayores retos de Big Data, las infraestructuras en memoria y el procesamiento paralelo pueden ajustar modelos predictivos en menos tiempo, realizar más iteraciones de modelado y utilizar técnicas complejas para obtener resultados más rápido.

Carreras en análisis estadístico

Con todos desde The New York Times hasta el principal economista de Google Hal Varien proclamando que la estadística es la carrera más asediada de los últimos tiempos, ¿quiénes somos nosotros para discutirlo? ¿Pero por qué se habla tanto sobre carreras en análisis estadístico y ciencia de datos? Podría ser la escasez de pensadores analíticos calificados. O bien podría ser la demanda de la gestión de las más recientes variedades de Big Data. O tal vez es la emoción de aplicar conceptos matemáticos para hacer una diferencia en el mundo.

Si habla con estadísticos acerca de lo que les llamó la atención primero del análisis estadístico, escuchará muchas historias sobre coleccionar tarjetas de jugadores de béisbol en la niñez. O aplicar la estadística para ganar más juegos de Axis and Allies. A menudo son estas pasiones iniciales las que empujaron a los estadísticos a seguir esta carrera. Ya de adultos, esas pasiones se pueden trasladar a la fuerza laboral como un amor por el análisis y el razonamiento, donde sus pasiones se aplican a todo, desde la influencia de amigos en decisiones de compra hasta el estudio de especies amenazadas alrededor del mundo.

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