Statystyka i analityka: jaka jest różnica?

Dziedzina statystyki zajmuje się gromadzeniem, analizą, interpretacją i prezentacją danych.

Dziedzina analityki dotyczy zastosowania metod statystycznych do praktycznych problemów biznesowych.

Te dwa obszary w dużym stopniu się pokrywają, ale oto główna różnica:

Statystyk chętniej pracuje w środowisku klinicznym lub badawczym, w którym częściej stosuje się projektowanie badań, testowanie hipotez , modele ANOVA i przedziały ufności .

Analityk chętniej pracuje w środowisku biznesowym, w którym częściej stosuje się statystyki opisowe, wizualizacje danych i modele regresji.

Statystycy i analitycy na co dzień pracują z danymi, ale statystycy zwykle skupiają się bardziej na testowaniu hipotez statystycznych, podczas gdy analitycy skupiają się bardziej na zrozumieniu danych i wzorców leżących u podstaw operacji biznesowych.

Czytaj dalej, aby zobaczyć, jak statystyki i analizy są wykorzystywane w rzeczywistych scenariuszach.

Wykorzystanie statystyki w świecie rzeczywistym

Oto kilka przykładów wykorzystania statystyk w rzeczywistych scenariuszach.

Przykład 1: Testowanie hipotez

Statystycy pracujący w warunkach klinicznych często korzystają z testowania hipotez, aby określić, czy nowy lek prowadzi do lepszych wyników leczenia pacjentów.

Na przykład biostatystyk może podawać jeden lek na ciśnienie krwi 30 pacjentom przez jeden miesiąc, a następnie podawać drugi lek na ciśnienie krwi tym samym 30 pacjentom przez dodatkowy miesiąc.

Następnie mogą przeprowadzić test t dla par próbek, aby określić, czy istnieje statystycznie istotna różnica w obniżeniu ciśnienia krwi pomiędzy obydwoma lekami.

Przykład 2: Modele ANOVA

Statystycy pracujący w rolnictwie często korzystają z modeli ANOVA w celu ustalenia, czy istnieje statystycznie istotna różnica w plonach pomiędzy trzema lub większą liczbą rodzajów nawozów.

Na przykład statystyk może przez miesiąc stosować trzy różne nawozy na różnych polach, a następnie zbierać dane w celu pomiaru średniego plonu.

Następnie mogliby przeprowadzić jednoczynnikową analizę ANOVA , aby określić, czy istnieje statystycznie istotna różnica między średnim plonem.

Przykład 3: przedziały ufności

Statystycy pracujący w placówkach medycznych często używają przedziałów ufności do ilościowego określenia średniej wartości różnych danych biometrycznych.

Na przykład statystyk może zebrać dane dotyczące ciśnienia krwi od 50 pacjentów, którzy stosują ten sam lek na nadciśnienie, aby ustalić zakres wartości, który może zawierać rzeczywiste średnie obniżenie ciśnienia krwi u pacjentów w populacji ogólnej stosujących ten konkretny lek. medycyna.

Wykorzystanie analityki w świecie rzeczywistym

Oto kilka przykładów wykorzystania analityki w rzeczywistych scenariuszach.

Przykład 1: Statystyka opisowa

Analitycy biznesowi często używają statystyk opisowych do podsumowywania danych związanych z finansami przedsiębiorstw.

Na przykład analityk biznesowy pracujący w firmie zajmującej się sprzedażą detaliczną może obliczyć następujące statystyki opisowe w ciągu kwartału biznesowego:

• Średnia dzienna liczba sprzedaży
• Mediana dziennej sprzedaży
• Odchylenie standardowe dziennej sprzedaży
• Całkowity przychód
• Łączne wydatki
• Procentowa zmiana liczby nowych klientów
• Procent produktów zwróconych przez klientów

Korzystając z tych wskaźników, analityk może zrozumieć sytuację finansową firmy, a także porównać te wskaźniki z poprzednimi kwartałami, aby zrozumieć, jak zmieniają się one w czasie.

Następnie mogą wykorzystać te wskaźniki, aby poinformować organizację o obszarach, które mogą wymagać poprawy, aby pomóc firmie zwiększyć przychody lub zmniejszyć wydatki.

Przykład 2: Wizualizacje danych

Analitycy pracujący dla firm detalicznych często tworzyli wizualizacje danych, takie jak wykresy liniowe, wykresy słupkowe, mapy cieplne, wykresy pudełkowe, wykresy rozrzutu i inne wykresy w celu wizualizacji całkowitej sprzedaży, przychodów, wydatków, zwrotów itp. w różnych kwartałach działalności.

W prawdziwym świecie wielu analityków często tworzy interaktywne dashboardy przy użyciu oprogramowania takiego jak Tableau , dzięki czemu liderzy biznesowi mogą interaktywnie eksplorować różne wskaźniki oraz badać trendy i wzorce danych, aby lepiej zrozumieć biznes. wydajność biznesowa.

Przykład 3: modele regresji

Analitycy finansowi często używają modeli regresji do ilościowego określenia związku między jedną lub większą liczbą zmiennych predykcyjnych azmienną odpowiedzi .

Na przykład analityk może mieć dostęp do danych na temat całkowitych środków wydanych na reklamę telewizyjną i internetową oraz całkowitych wygenerowanych przychodów.

Następnie mogliby skonstruować następujący model regresji liniowej wielokrotnej:

Przychody = 76,4 + 4,6 (reklama internetowa) + 0,8 (reklama telewizyjna)

Oto jak interpretować współczynniki regresji w tym modelu:

• Każdy dodatkowy dolar wydany na reklamę internetową zwiększa przychody średnio o 4,60 dolara (zakładając, że dolary wydane na reklamę telewizyjną pozostają niezmienne).
• Każdy dodatkowy dolar wydany na reklamę telewizyjną zwiększa przychody średnio o 0,80 dolara (zakładając, że dolary wydane na reklamę internetową pozostają niezmienne).

Korzystając z tego modelu, analityk finansowy może szybko zrozumieć, że pieniądze wydane na reklamę w Internecie generują znacznie wyższe średnie przychody niż pieniądze wydane na reklamę telewizyjną.

Wniosek

Statystyka i analityka to dwie dziedziny, które w dużym stopniu się pokrywają.

Jednak statystycy zwykle skupiają się bardziej na testowaniu hipotez statystycznych, podczas gdy analitycy skupiają się bardziej na zrozumieniu danych i modeli leżących u podstaw operacji biznesowych.

W prawdziwym świecie statystycy i analitycy często pracują ramię w ramię i nierzadko zdarza się, że obie profesje współpracują przy rozwiązywaniu problemów w świecie rzeczywistym.

Dodatkowe zasoby

Poniższe artykuły wyjaśniają znaczenie statystyki w różnych dziedzinach:

Dlaczego statystyki są ważne? (10 powodów, dla których statystyki są ważne!)
Znaczenie statystyki w przedsiębiorstwach
Znaczenie statystyki w edukacji
Znaczenie statystyki w ochronie zdrowia
Znaczenie statystyki w finansach