Analiza statystyczna
Rozejrzyj się wokół siebie. Statystyka jest wszędzie.
Statystyka wpływa na wiele aspektów naszego życia. Począwszy od codziennych zajęć domowych, a skończywszy na procesach, dzięki którym funkcjonuje świat — efekty stosowania statystyki są widoczne wszędzie.
Definicja analizy statystycznej
Czym jest analiza statystyczna? To nauka zajmująca się zbieraniem, przetwarzaniem i prezentowaniem dużych ilości danych w celu odkrycia zasadniczych wzorców i trendów. Statystyki używa się każdego dnia — w badaniach, w przemyśle, w sektorze publicznym — po to, aby podejmować decyzje w oparciu o wiedzę i konkretne wskazówki. Na przykład:
- Przedsiębiorcy wykorzystują statystykę, by poprawić jakość wytwarzanych tkanin, podnieść poziom usług w lotnictwie, czy też wesprzeć gitarzystów w tworzeniu pięknej muzyki.
- Naukowcy dbają o stan zdrowia dzieci. Używają statystyki do analizy danych dotyczących produkcji szczepionek wirusowych, które zapewniają ich skuteczność i bezpieczeństwo.
- Operatorzy telekomunikacyjni wykorzystują statystykę do uzyskania lepszego wglądu w wymagania abonentów, a dzięki temu do optymalizacji zasobów sieciowych, poprawy jakości usług i zmniejszenia grupy odchodzących klientów.
- Agencje rządowe na całym świecie polegają na statystyce, by lepiej rozumieć funkcjonowanie swoich instytucji oraz potrzeby społeczeństwa.
Rozejrzyj się wokół siebie. Od tubki z pastą do zębów w Twojej łazience do samolotów latających nad naszymi głowami — codziennie widzisz setki produktów i procesów, które zostały ulepszone dzięki wykorzystaniu statystyki.
Analytics Insights
Connect with the latest insights on analytics through related articles and research.
Statystyka jest wyjątkową dziedziną, ponieważ jej zastosowanie ma ogromny zasięg - od badań klinicznych, poprzez analizy marketingowe po żywotność żarówki. Statystyka jest naprawdę pasjonującą dziedziną, ponieważ potrafi odkryć mnóstwo zależności i powiązań.
Besa Smith
President and Senior Scientist
Analydata
Obliczenia statystyczne
Tradycyjne metody analizy statystycznej — od próbkowania danych po interpretacje wyników — były używane przez naukowców przez tysiąclecia. Dostępne dziś ilości danych sprawiają, że statystyka staje się jeszcze bardziej wartościowym i wydajnym narzędziem. Przystępne możliwości magazynowania danych, superwydajne komputery i zaawansowane algorytmy doprowadziły wspólnie do dynamicznego wzrostu wykorzystania statystyki komputerowej.
Gdy pracujesz z dużymi ilościami danych lub przeprowadzasz wielokrotne permutacje swoich wyliczeń, statystyka komputerowa jest podstawowym narzędziem pracy dzisiejszego statystyka. Powszechne zastosowanie statystyki komputerowej obejmuje następujące obszary:
- Programowanie statystyczne –od tradycyjnych analiz wariancji i regresji liniowej do dokładnych metod i technik wizualizacji statystycznej. Programowanie statystyczne jest kluczowym narzędziem do podejmowania opartych na danych decyzji w każdej dziedzinie.
- Ekonometria – modelowanie, przewidywanie i symulacja procesów biznesowych pomagają poprawić planowanie strategiczne i taktyczne. Metoda ta stosuje statystykę w ekonomii, by przewidzieć przyszłe trendy.
- Badania operacyjne – dowiedz się, które działania przyniosą najlepsze rezultaty — w oparciu
o wiele możliwych opcji. Planowanie, symulacja i powiązane procesy modelowania są wykorzystywane do optymalizacji procesów biznesowych i zarządzania wymaganiami. - Programowanie macierzowe – wydajne techniki komputerowe umożliwiające zaimplementowanie Twoich własnych metod statystycznych i analiz poszukiwanych danych
z wykorzystaniem algorytmów operacji na wierszach. - Wizualizacja statystyczna –szybkie, interaktywne analizy statystyczne i możliwości eksploracyjne z graficznym interfejsem mogą być wykorzystywane do lepszego zrozumienia danych i budowy modeli.
- Statystyczna poprawa jakości – matematyczne podejście do oceny jakości i charakterystyk bezpieczeństwa wszystkich aspektów produkcji.
- Statystyka high-performance – realizuje największe wyzwania związane z big data, infrastrukturą in-memory i przetwarzaniem równoległym. Potrafi szybciej dopasować model predykcyjny, przeprowadzić więcej powtórzeń modelowania i wykorzystać bardziej złożone techniki w celu szybszego osiągania wyników.
Kariera w analizie statystycznej
Wszyscy — od publicystów „New York Times’a” do głównego ekonomisty Google’a Hala Variena — twierdzą, że znajomość statystyki umożliwia szybką i udaną karierę zawodową. Nie można się z tym nie zgodzić. Ale dlaczego mówi się tak dużo o karierze w odniesieniu do analizy statystycznej i zawodu data scientist? Czy na świecie brakuje wykwalifikowanych analityków, a może rośnie zapotrzebowanie na obsługę generowanych w zawrotnym tempie wielkich zbiorów danych? Istnieje jeszcze jeden aspekt – praca ta jest naprawdę ekscytującym zajęciem, gdyż przy pomocy reguł matematycznych można zmieniać świat.
Jeśli zapytasz statystyków, dlaczego zainteresowali się analizą statystyczną, usłyszysz wiele historii o zbieraniu kart z wizerunkami sportowców. Albo o używaniu statystyki w celu częstszego wygrywania w gry planszowe. Często to pasje z młodzieńczych lat decydują o wyborze zawodu statystyka. W dorosłym życiu pasje te mogą znaleźć przełożenie na pracę w postaci zamiłowania do analizy i argumentacji. Hobby i zainteresowania statystyków mają zastosowania do wszystkich dziedzin życia — od wywierania wpływu na przyjaciół podczas podejmowania decyzji o zakupach do badania zagrożonych gatunków roślin na całym świecie.
Dowiedz się więcej o znanych statystykach:
- Filmy „Zapytaj statystyka” przedstawiają obecne zastosowania i przyszłe trendy w statystyce.
- SAS loves stats prezentuje profile statystyków pracujących w SAS.
- Święto statystyków upamiętnia znanych statystyków.
Procedury statystyczne SAS – dołącz do naszej społeczności
Dołącz do naszej społeczności specjalistów i ekspertów zajmujących się w codziennej pracy statystyką. Możesz zadawać pytania i dzielić się swoimi doświadczeniami dotyczącymi produktów statystycznych SAS. Procedury statystyczne SAS
Statistical Analysis Resources
Want more insights?
Risk & Fraud
Discover new insights on risk and fraud through research, related articles and much more.
Big Data
Get more insights on big data including articles, research and other hot topics.
