统计和分析：有什么区别？

统计学领域涉及数据的收集、分析、解释和呈现。

分析领域涉及统计方法在实际业务问题中的应用。

这两个领域之间有很多重叠之处，但主要区别如下：

统计学家更有可能在临床或研究环境中工作，在这些环境中，研究设计、假设检验、方差分析模型和置信区间更常用。

分析师更有可能在描述性统计、数据可视化和回归模型更常用的业务环境中工作。

统计学家和分析师在日常工作中处理数据，但统计学家倾向于更多地关注测试统计假设，而分析师则倾向于更多地关注支持业务运营的数据和模式。

继续阅读以了解如何在现实场景中使用统计和分析。

统计在现实世界中的应用

以下是如何在现实场景中使用统计数据的一些示例。

示例 1：假设检验

在临床环境中工作的统计学家经常使用假设检验来确定新药是否会带来更好的患者结果。

例如，生物统计学家可能会给 30 名患者服用一种血压药物一个月，然后再给这 30 名患者服用第二种血压药物一个月。

然后他们可以进行配对样本 t 检验，以确定两种药物之间的血压降低是否存在统计学上的显着差异。

示例 2：方差分析模型

从事农业工作的统计学家经常使用方差分析模型来确定三种或多种肥料之间的作物产量是否存在统计上的显着差异。

例如，统计学家可能会在一个月内向不同的田地施用三种不同的肥料，然后收集数据来测量平均作物产量。

然后，他们可以执行单向方差分析，以确定平均收益率之间是否存在统计上的显着差异。

示例 3：置信区间

在医疗环境中工作的统计学家经常使用置信区间来量化不同生物识别数据的平均值。

例如，统计学家可能会收集 50 名都使用相同血压药物的患者的血压数据，以建立一系列值，这些值可能包含使用这种特定药物的一般人群中患者血压的真实平均降低程度药品。

在现实世界中使用分析

以下是如何在现实场景中使用分析的一些示例。

示例 1：描述性统计

业务分析师经常使用描述性统计来总结与业务财务相关的数据。

例如，在零售公司工作的业务分析师可能会在一个业务季度计算以下描述性统计数据：

• 平均每日销售数量
• 日销量中位数
• 日销售额标准差
• 总收入
• 总费用
• 新客户数量百分比变化
• 客户退回产品的百分比

使用这些指标，分析师可以了解公司的财务状况，并将这些指标与前几个季度进行比较，以了解这些指标如何随时间变化。

然后，他们可以使用这些指标来告知组织可能需要改进的领域，以帮助公司增加收入或减少开支。

示例 2：数据可视化

零售公司的分析师经常创建数据可视化，例如折线图、条形图、热图、箱线图、散点图和其他图表，以可视化总销售额、收入、费用、报销等。在不同季度的活动中。

在现实世界中，许多分析师经常使用Tableau等软件创建交互式仪表板，以便业务领导者可以交互式地探索不同的指标并探索数据趋势和模式，以更好地了解业务。经营业绩。

示例 3：回归模型

财务分析师经常使用回归模型来量化一个或多个预测变量与响应变量之间的关系。

例如，分析师可以访问有关电视广告、在线广告花费的总金额以及产生的总收入的数据。

然后他们可以构建以下多元线性回归模型：

收入 = 76.4 + 4.6（在线广告）+ 0.8（电视广告）

以下是如何解释该模型中的回归系数：

• 在线广告上每多花一美元，收入平均增加 4.60 美元（假设电视广告上的花销保持不变）。
• 电视广告上每多花一美元，收入平均增加 0.80 美元（假设在线广告上的花销保持不变）。

使用这个模型，财务分析师可以很快了解到花在在线广告上的钱比花在电视广告上的钱产生的平均收入高得多。

结论

统计和分析是两个有很多重叠的领域。

然而，统计学家倾向于更多地关注测试统计假设，而分析师则倾向于更多地关注理解支持业务运营的数据和模型。

在现实世界中，统计学家和分析师经常并肩工作，这两个职业合作解决现实问题的情况并不罕见。

其他资源

以下文章解释了统计在各个领域的重要性：

为什么统计数据很重要？ （统计数据如此重要的 10 个理由！）
统计在企业中的重要性
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