통계와 분석: 차이점은 무엇인가요?

통계 분야는 데이터의 수집, 분석, 해석 및 표현과 관련이 있습니다.

분석 분야는 실제 비즈니스 문제에 통계적 방법을 적용하는 것과 관련이 있습니다.

이 두 영역 사이에는 겹치는 부분이 많지만 주요 차이점은 다음과 같습니다.

통계학자는 연구 설계, 가설 검정 , 분산 분석 모델 및 신뢰 구간 이 더 일반적으로 사용되는 임상 또는 연구 환경에서 일할 가능성이 더 높습니다.

분석가는 기술 통계, 데이터 시각화 및 회귀 모델이 더 일반적으로 사용되는 비즈니스 환경에서 일할 가능성이 더 높습니다.

통계학자와 분석가는 일상적인 역할에서 데이터를 다루지만, 통계학자는 통계적 가설을 테스트하는 데 더 중점을 두는 반면, 분석가는 비즈니스 운영을 뒷받침하는 데이터와 패턴을 이해하는 데 더 중점을 두는 경향이 있습니다.

실제 시나리오에서 통계와 분석이 어떻게 사용되는지 알아보려면 계속해서 읽어보세요.

현실 세계에서의 통계 활용

다음은 실제 시나리오에서 통계가 어떻게 사용되는지에 대한 몇 가지 예입니다.

예 1: 가설 테스트

임상 환경에서 일하는 통계학자들은 종종 가설 테스트를 사용하여 신약이 더 나은 환자 결과로 이어지는지 여부를 결정합니다.

예를 들어, 생물통계학자는 한 달 동안 30명의 환자에게 하나의 혈압약을 투여한 다음, 추가로 한 달 동안 동일한 30명의 환자에게 두 번째 혈압약을 투여할 수 있습니다.

그런 다음 쌍표본 t-검정을 수행하여 두 약물 간의 혈압 감소에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인할 수 있습니다.

예 2: 분산 분석 모델

농업 분야에서 일하는 통계학자들은 종종 ANOVA 모델을 사용하여 세 가지 이상의 비료 유형 간에 작물 수확량에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인합니다.

예를 들어 통계학자는 한 달 동안 서로 다른 밭에 세 가지 비료를 적용한 다음 데이터를 수집하여 평균 작물 수확량을 측정할 수 있습니다.

그런 다음 일원 분산 분석을 수행하여 평균 수율 간에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인할 수 있습니다.

예시 3: 신뢰구간

의료 환경에서 일하는 통계학자는 다양한 생체 인식 데이터의 평균 값을 정량화하기 위해 신뢰 구간을 사용하는 경우가 많습니다.

예를 들어, 통계학자는 동일한 혈압약을 사용하는 50명의 환자로부터 혈압 데이터를 수집하여 이 약을 사용하는 일반 인구 집단 환자의 실제 평균 혈압 감소를 포함할 수 있는 값 범위를 설정할 수 있습니다. 약.

현실 세계에서 분석 사용

다음은 실제 시나리오에서 분석이 어떻게 사용되는지에 대한 몇 가지 예입니다.

예 1: 기술통계

비즈니스 분석가는 기술 통계를 사용하여 비즈니스 재무와 관련된 데이터를 요약하는 경우가 많습니다.

예를 들어, 소매 회사에 근무하는 비즈니스 분석가는 사업 분기 동안 다음과 같은 기술 통계를 계산할 수 있습니다.

• 일일 평균 판매량
• 일일 평균 판매량
• 일일 매출의 표준편차
• 총 수입
• 총 비용
• 신규 고객 수의 백분율 변화
• 고객이 반품한 제품의 비율

분석가는 이러한 측정항목을 사용하여 회사의 재무 상태를 이해하고 이러한 측정항목을 이전 분기와 비교하여 시간이 지남에 따라 측정항목이 어떻게 변하는지 이해할 수 있습니다.

그런 다음 이러한 지표를 사용하여 회사의 수익을 늘리거나 비용을 줄이는 데 도움이 되는 개선이 필요할 수 있는 영역에 대해 조직에 알릴 수 있습니다.

예시 2: 데이터 시각화

소매업체에서 근무하는 분석가는 총 매출, 수입, 비용, 환급 등을 시각화하기 위해 선 차트, 막대 차트, 열 지도, 상자 그림, 산점도 및 기타 차트와 같은 데이터 시각화를 만드는 경우가 많습니다. 다양한 활동 분기 동안.

현실 세계에서 많은 분석가는 비즈니스 리더가 다양한 측정항목을 대화형으로 탐색하고 데이터 추세와 패턴을 탐색하여 비즈니스를 더 잘 이해할 수 있도록 Tableau 와 같은 소프트웨어를 사용하여 대화형 대시보드를 만드는 경우가 많습니다. 사업 실적.

예시 3: 회귀 모델

재무 분석가는 회귀 모델을 사용하여 하나 이상의 예측 변수와 반응 변수 간의 관계를 수량화하는 경우가 많습니다.

예를 들어, 분석가는 텔레비전 광고, 온라인 광고에 지출된 총 비용 및 창출된 총 수익에 대한 데이터에 액세스할 수 있습니다.

그런 다음 다음과 같은 다중 선형 회귀 모델을 구성할 수 있습니다.

수익 = 76.4 + 4.6(온라인 광고) + 0.8(TV 광고)

이 모델의 회귀 계수를 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

• 온라인 광고에 추가로 1달러를 지출할 때마다 수익은 평균 4.60달러 증가합니다(TV 광고에 지출된 달러가 일정하다고 가정).
• TV 광고에 추가로 1달러를 지출할 때마다 수익은 평균 0.80달러 증가합니다(온라인 광고에 지출된 달러가 일정하다고 가정).

재무 분석가는 이 모델을 사용하여 온라인 광고에 지출된 비용이 TV 광고에 지출된 비용보다 훨씬 더 높은 평균 수익을 창출한다는 사실을 빠르게 이해할 수 있습니다.

결론

통계와 분석은 겹치는 부분이 많은 두 분야입니다.

그러나 통계학자는 통계적 가설을 테스트하는 데 더 중점을 두는 반면, 분석가는 비즈니스 운영을 뒷받침하는 데이터와 모델을 이해하는 데 더 중점을 두는 경향이 있습니다.

현실 세계에서는 통계학자와 분석가가 나란히 일하는 경우가 많으며, 두 직업이 실제 문제를 해결하기 위해 협력하는 것은 드문 일이 아닙니다.

추가 리소스

다음 기사에서는 다양한 분야에서 통계의 중요성을 설명합니다.

통계는 왜 중요한가요? (통계가 중요한 10가지 이유!)
비즈니스에서 통계의 중요성
교육에서 통계의 중요성
의료에서 통계의 중요성
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