सांख्यिकी और विश्लेषण: क्या अंतर है?

सांख्यिकी का क्षेत्र डेटा के संग्रह, विश्लेषण, व्याख्या और प्रस्तुति से संबंधित है।

एनालिटिक्स का क्षेत्र व्यावहारिक व्यावसायिक समस्याओं के लिए सांख्यिकीय तरीकों के अनुप्रयोग से संबंधित है।

इन दोनों क्षेत्रों के बीच बहुत अधिक ओवरलैप है, लेकिन यहां मुख्य अंतर है:

एक सांख्यिकीविद् के नैदानिक या अनुसंधान वातावरण में काम करने की अधिक संभावना होती है जहां अध्ययन डिजाइन, परिकल्पना परीक्षण , एनोवा मॉडल और आत्मविश्वास अंतराल का अधिक सामान्यतः उपयोग किया जाता है।

एक विश्लेषक के ऐसे कारोबारी माहौल में काम करने की अधिक संभावना होती है जहां वर्णनात्मक आंकड़े, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और प्रतिगमन मॉडल अधिक सामान्यतः उपयोग किए जाते हैं।

सांख्यिकीविद् और विश्लेषक अपनी दैनिक भूमिकाओं में डेटा के साथ काम करते हैं, लेकिन सांख्यिकीविद् सांख्यिकीय परिकल्पनाओं के परीक्षण पर अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं, जबकि विश्लेषक व्यवसाय संचालन को रेखांकित करने वाले डेटा और पैटर्न को समझने पर अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं।

यह देखने के लिए पढ़ते रहें कि वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में सांख्यिकी और विश्लेषण का उपयोग कैसे किया जाता है।

वास्तविक दुनिया में सांख्यिकी का उपयोग

यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं कि वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में आंकड़ों का उपयोग कैसे किया जाता है।

उदाहरण 1: परिकल्पना परीक्षण

नैदानिक सेटिंग्स में काम करने वाले सांख्यिकीविद् अक्सर यह निर्धारित करने के लिए परिकल्पना परीक्षण का उपयोग करते हैं कि क्या एक नई दवा से रोगी को बेहतर परिणाम मिलते हैं।

उदाहरण के लिए, एक बायोस्टैटिस्टिशियन एक महीने के लिए 30 रोगियों को एक रक्तचाप की दवा दे सकता है, फिर उसी 30 रोगियों को एक अतिरिक्त महीने के लिए दूसरी रक्तचाप की दवा दे सकता है।

फिर वे यह निर्धारित करने के लिए एक युग्मित-नमूना टी-परीक्षण कर सकते हैं कि क्या दोनों दवाओं के बीच रक्तचाप में कमी में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर है।

उदाहरण 2: एनोवा मॉडल

कृषि में काम करने वाले सांख्यिकीविद् अक्सर यह निर्धारित करने के लिए एनोवा मॉडल का उपयोग करते हैं कि तीन या अधिक प्रकार के उर्वरकों के बीच फसल की उपज में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर है या नहीं।

उदाहरण के लिए, एक सांख्यिकीविद् एक महीने के लिए अलग-अलग खेतों में तीन अलग-अलग उर्वरक लागू कर सकता है और फिर औसत फसल उपज को मापने के लिए डेटा एकत्र कर सकता है।

फिर वे यह निर्धारित करने के लिए एक-तरफ़ा एनोवा का प्रदर्शन कर सकते हैं कि औसत उपज के बीच सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर है या नहीं।

उदाहरण 3: आत्मविश्वास अंतराल

चिकित्सा सेटिंग्स में काम करने वाले सांख्यिकीविद् अक्सर विभिन्न बायोमेट्रिक डेटा के औसत मूल्य को निर्धारित करने के लिए आत्मविश्वास अंतराल का उपयोग करते हैं।

उदाहरण के लिए, एक सांख्यिकीविद् 50 रोगियों से रक्तचाप डेटा एकत्र कर सकता है जो सभी एक ही रक्तचाप की दवा का उपयोग कर रहे हैं ताकि मूल्यों की एक श्रृंखला स्थापित की जा सके जिसमें सामान्य आबादी के रोगियों के लिए रक्तचाप में वास्तविक औसत कमी हो सकती है जो इस विशेष का उपयोग करते हैं। दवा।

वास्तविक दुनिया में एनालिटिक्स का उपयोग करना

यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं कि वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में एनालिटिक्स का उपयोग कैसे किया जाता है।

उदाहरण 1: वर्णनात्मक आँकड़े

व्यावसायिक विश्लेषक अक्सर व्यावसायिक वित्त से संबंधित डेटा को सारांशित करने के लिए वर्णनात्मक आंकड़ों का उपयोग करते हैं।

उदाहरण के लिए, एक व्यवसाय विश्लेषक जो एक खुदरा कंपनी के लिए काम करता है, वह एक व्यावसायिक तिमाही के दौरान निम्नलिखित वर्णनात्मक आंकड़ों की गणना कर सकता है:

• दैनिक बिक्री की औसत संख्या
• दैनिक बिक्री की औसत संख्या
• दैनिक बिक्री का मानक विचलन
• कुल आय
• कुल खर्च
• नए ग्राहकों की संख्या में प्रतिशत परिवर्तन
• ग्राहकों द्वारा लौटाए गए उत्पादों का प्रतिशत

इन मेट्रिक्स का उपयोग करके, विश्लेषक कंपनी की वित्तीय स्थिति को समझ सकता है और इन मेट्रिक्स की पिछली तिमाहियों से तुलना करके यह भी समझ सकता है कि समय के साथ मेट्रिक्स कैसे बदल रहे हैं।

फिर वे इन मेट्रिक्स का उपयोग संगठन को उन क्षेत्रों के बारे में सूचित करने के लिए कर सकते हैं जिनमें कंपनी को राजस्व बढ़ाने या खर्च कम करने में मदद करने के लिए सुधार की आवश्यकता हो सकती है।

उदाहरण 2: डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

खुदरा कंपनियों के लिए काम करने वाले विश्लेषक अक्सर कुल बिक्री, आय, व्यय, प्रतिपूर्ति आदि की कल्पना करने के लिए लाइन चार्ट, बार चार्ट, हीट मैप, बॉक्स प्लॉट, स्कैटरप्लॉट और अन्य चार्ट जैसे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाते हैं। गतिविधि के विभिन्न तिमाहियों के दौरान.

वास्तविक दुनिया में, कई विश्लेषक अक्सर टेबल्यू जैसे सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके इंटरैक्टिव डैशबोर्ड बनाते हैं ताकि बिजनेस लीडर इंटरैक्टिव रूप से विभिन्न मेट्रिक्स का पता लगा सकें और व्यवसाय को बेहतर ढंग से समझने के लिए डेटा रुझानों और पैटर्न का पता लगा सकें। व्यापार प्रदर्शन।

उदाहरण 3: प्रतिगमन मॉडल

वित्तीय विश्लेषक अक्सर एक या अधिक भविष्यवक्ता चर और एक प्रतिक्रिया चर के बीच संबंध को मापने के लिए प्रतिगमन मॉडल का उपयोग करते हैं।

उदाहरण के लिए, एक विश्लेषक के पास टेलीविजन विज्ञापन, ऑनलाइन विज्ञापन और उत्पन्न कुल राजस्व पर खर्च किए गए कुल धन के डेटा तक पहुंच हो सकती है।

फिर वे निम्नलिखित एकाधिक रैखिक प्रतिगमन मॉडल का निर्माण कर सकते हैं:

राजस्व = 76.4 + 4.6 (ऑनलाइन विज्ञापन) + 0.8 (टीवी विज्ञापन)

इस मॉडल में प्रतिगमन गुणांक की व्याख्या कैसे करें:

• ऑनलाइन विज्ञापन पर खर्च किए गए प्रत्येक अतिरिक्त डॉलर के लिए, राजस्व में औसतन $4.60 की वृद्धि होती है (यह मानते हुए कि टीवी विज्ञापन पर खर्च किए गए डॉलर स्थिर रहते हैं)।
• टीवी विज्ञापन पर खर्च किए गए प्रत्येक अतिरिक्त डॉलर के लिए, राजस्व में औसतन $0.80 की वृद्धि होती है (यह मानते हुए कि ऑनलाइन विज्ञापन पर खर्च किए गए डॉलर स्थिर रहते हैं)।

इस मॉडल का उपयोग करके, एक वित्तीय विश्लेषक जल्दी से समझ सकता है कि ऑनलाइन विज्ञापन पर खर्च किया गया पैसा टेलीविजन विज्ञापन पर खर्च किए गए पैसे की तुलना में बहुत अधिक औसत राजस्व उत्पन्न करता है।

निष्कर्ष

सांख्यिकी और विश्लेषण दो ऐसे क्षेत्र हैं जिनमें बहुत अधिक ओवरलैप है।

हालाँकि, सांख्यिकीविद् सांख्यिकीय परिकल्पनाओं के परीक्षण पर अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं, जबकि विश्लेषक व्यवसाय संचालन को रेखांकित करने वाले डेटा और मॉडल को समझने पर अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं।

वास्तविक दुनिया में, सांख्यिकीविद् और विश्लेषक अक्सर साथ-साथ काम करते हैं, और वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए दोनों व्यवसायों का सहयोग करना असामान्य नहीं है।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित लेख विभिन्न क्षेत्रों में सांख्यिकी के महत्व को समझाते हैं:

आँकड़े क्यों महत्वपूर्ण हैं? (10 कारण क्यों आँकड़े महत्वपूर्ण हैं!)
व्यवसायों में सांख्यिकी का महत्व
शिक्षा में सांख्यिकी का महत्व
स्वास्थ्य देखभाल में सांख्यिकी का महत्व
वित्त में सांख्यिकी का महत्व