<\/p>\n
Dziedzina statystyki<\/strong> zajmuje si\u0119 gromadzeniem, analiz\u0105, interpretacj\u0105 i prezentacj\u0105 danych.<\/span><\/p>\n Dziedzina analityki<\/strong> dotyczy zastosowania metod statystycznych do praktycznych problem\u00f3w biznesowych.<\/span><\/p>\n Te dwa obszary w du\u017cym stopniu si\u0119 pokrywaj\u0105, ale oto g\u0142\u00f3wna r\u00f3\u017cnica:<\/span><\/p>\n Statystyk<\/strong> ch\u0119tniej pracuje w \u015brodowisku klinicznym lub badawczym, w kt\u00f3rym cz\u0119\u015bciej stosuje si\u0119 projektowanie bada\u0144, testowanie hipotez<\/a> , modele ANOVA<\/a> i przedzia\u0142y ufno\u015bci<\/a> .<\/span><\/p>\n Analityk<\/strong> ch\u0119tniej pracuje w \u015brodowisku biznesowym, w kt\u00f3rym cz\u0119\u015bciej stosuje si\u0119 statystyki opisowe, wizualizacje danych i modele regresji.<\/span><\/p>\n Statystycy i analitycy na co dzie\u0144 pracuj\u0105 z danymi, ale statystycy zwykle skupiaj\u0105 si\u0119 bardziej na testowaniu hipotez statystycznych, podczas gdy analitycy skupiaj\u0105 si\u0119 bardziej na zrozumieniu danych i wzorc\u00f3w le\u017c\u0105cych u podstaw operacji biznesowych.<\/span><\/p>\n Czytaj dalej, aby zobaczy\u0107, jak statystyki i analizy s\u0105 wykorzystywane w rzeczywistych scenariuszach.<\/span><\/p>\n Oto kilka przyk\u0142ad\u00f3w wykorzystania statystyk w rzeczywistych scenariuszach.<\/span><\/p>\n Statystycy pracuj\u0105cy w warunkach klinicznych cz\u0119sto korzystaj\u0105 z testowania hipotez, aby okre\u015bli\u0107, czy nowy lek prowadzi do lepszych wynik\u00f3w leczenia pacjent\u00f3w.<\/span><\/p>\n Na przyk\u0142ad biostatystyk mo\u017ce podawa\u0107 jeden lek na ci\u015bnienie krwi 30 pacjentom przez jeden miesi\u0105c, a nast\u0119pnie podawa\u0107 drugi lek na ci\u015bnienie krwi tym samym 30 pacjentom przez dodatkowy miesi\u0105c.<\/span><\/p>\n Nast\u0119pnie mog\u0105 przeprowadzi\u0107 test t dla par pr\u00f3bek,<\/a> aby okre\u015bli\u0107, czy istnieje statystycznie istotna r\u00f3\u017cnica w obni\u017ceniu ci\u015bnienia krwi pomi\u0119dzy obydwoma lekami.<\/span><\/p>\n Statystycy pracuj\u0105cy w rolnictwie cz\u0119sto korzystaj\u0105 z modeli ANOVA w celu ustalenia, czy istnieje statystycznie istotna r\u00f3\u017cnica w plonach pomi\u0119dzy trzema lub wi\u0119ksz\u0105 liczb\u0105 rodzaj\u00f3w nawoz\u00f3w.<\/span><\/p>\n Na przyk\u0142ad statystyk mo\u017ce przez miesi\u0105c stosowa\u0107 trzy r\u00f3\u017cne nawozy na r\u00f3\u017cnych polach, a nast\u0119pnie zbiera\u0107 dane w celu pomiaru \u015bredniego plonu.<\/span><\/p>\n Nast\u0119pnie mogliby przeprowadzi\u0107 jednoczynnikow\u0105 analiz\u0119 ANOVA<\/a> , aby okre\u015bli\u0107, czy istnieje statystycznie istotna r\u00f3\u017cnica<\/a> mi\u0119dzy \u015brednim plonem.<\/span><\/p>\n Statystycy pracuj\u0105cy w plac\u00f3wkach medycznych cz\u0119sto u\u017cywaj\u0105 przedzia\u0142\u00f3w ufno\u015bci do ilo\u015bciowego okre\u015blenia \u015bredniej warto\u015bci r\u00f3\u017cnych danych biometrycznych.<\/span><\/p>\n Na przyk\u0142ad statystyk mo\u017ce zebra\u0107 dane dotycz\u0105ce ci\u015bnienia krwi od 50 pacjent\u00f3w, kt\u00f3rzy stosuj\u0105 ten sam lek na nadci\u015bnienie, aby ustali\u0107 zakres warto\u015bci, kt\u00f3ry mo\u017ce zawiera\u0107 rzeczywiste \u015brednie obni\u017cenie ci\u015bnienia krwi u pacjent\u00f3w w populacji og\u00f3lnej stosuj\u0105cych ten konkretny lek. medycyna.<\/span><\/p>\n Oto kilka przyk\u0142ad\u00f3w wykorzystania analityki w rzeczywistych scenariuszach.<\/span><\/p>\n Analitycy biznesowi<\/span> cz\u0119sto u\u017cywaj\u0105 statystyk opisowych do podsumowywania danych zwi\u0105zanych z finansami przedsi\u0119biorstw.<\/span><\/p>\n Na przyk\u0142ad analityk biznesowy pracuj\u0105cy w firmie zajmuj\u0105cej si\u0119 sprzeda\u017c\u0105 detaliczn\u0105 mo\u017ce obliczy\u0107 nast\u0119puj\u0105ce statystyki opisowe w ci\u0105gu kwarta\u0142u biznesowego:<\/span><\/p>\n Korzystaj\u0105c z tych wska\u017anik\u00f3w, analityk mo\u017ce zrozumie\u0107 sytuacj\u0119 finansow\u0105 firmy, a tak\u017ce por\u00f3wna\u0107 te wska\u017aniki z poprzednimi kwarta\u0142ami, aby zrozumie\u0107, jak zmieniaj\u0105 si\u0119 one w czasie.<\/span><\/p>\n Nast\u0119pnie mog\u0105 wykorzysta\u0107 te wska\u017aniki, aby poinformowa\u0107 organizacj\u0119 o obszarach, kt\u00f3re mog\u0105 wymaga\u0107 poprawy, aby pom\u00f3c firmie zwi\u0119kszy\u0107 przychody lub zmniejszy\u0107 wydatki.<\/span><\/p>\n Analitycy pracuj\u0105cy dla firm detalicznych cz\u0119sto tworzyli wizualizacje danych, takie jak wykresy liniowe, wykresy s\u0142upkowe, mapy cieplne, wykresy pude\u0142kowe, wykresy rozrzutu i inne wykresy w celu wizualizacji ca\u0142kowitej sprzeda\u017cy, przychod\u00f3w, wydatk\u00f3w, zwrot\u00f3w itp. w r\u00f3\u017cnych kwarta\u0142ach dzia\u0142alno\u015bci.<\/span><\/p>\n W prawdziwym \u015bwiecie wielu analityk\u00f3w cz\u0119sto tworzy interaktywne dashboardy przy u\u017cyciu oprogramowania takiego jak Tableau<\/a> , dzi\u0119ki czemu liderzy biznesowi mog\u0105 interaktywnie eksplorowa\u0107 r\u00f3\u017cne wska\u017aniki oraz bada\u0107 trendy i wzorce danych, aby lepiej zrozumie\u0107 biznes. wydajno\u015b\u0107 biznesowa.<\/span><\/p>\n Analitycy finansowi<\/span> cz\u0119sto u\u017cywaj\u0105 modeli regresji<\/span> do ilo\u015bciowego okre\u015blenia zwi\u0105zku mi\u0119dzy jedn\u0105 lub wi\u0119ksz\u0105 liczb\u0105 zmiennych predykcyjnych azmienn\u0105 odpowiedzi<\/a> .<\/span><\/p>\n Na przyk\u0142ad analityk mo\u017ce mie\u0107 dost\u0119p do danych na temat ca\u0142kowitych \u015brodk\u00f3w wydanych na reklam\u0119 telewizyjn\u0105 i internetow\u0105 oraz ca\u0142kowitych wygenerowanych przychod\u00f3w.<\/span><\/p>\n Nast\u0119pnie mogliby skonstruowa\u0107 nast\u0119puj\u0105cy model regresji liniowej wielokrotnej:<\/span><\/p>\n Przychody = 76,4 + 4,6 (reklama internetowa) + 0,8 (reklama telewizyjna)<\/span><\/p>\n Oto jak interpretowa\u0107 wsp\u00f3\u0142czynniki regresji<\/a> w tym modelu:<\/span><\/p>\n Korzystaj\u0105c z tego modelu, analityk finansowy mo\u017ce szybko zrozumie\u0107, \u017ce pieni\u0105dze wydane na reklam\u0119 w Internecie generuj\u0105 znacznie wy\u017csze \u015brednie przychody ni\u017c pieni\u0105dze wydane na reklam\u0119 telewizyjn\u0105.<\/span><\/p>\n Statystyka i analityka to dwie dziedziny, kt\u00f3re w du\u017cym stopniu si\u0119 pokrywaj\u0105.<\/span><\/p>\n Jednak statystycy zwykle skupiaj\u0105 si\u0119 bardziej na testowaniu hipotez statystycznych, podczas gdy analitycy skupiaj\u0105 si\u0119 bardziej na zrozumieniu danych i modeli le\u017c\u0105cych u podstaw operacji biznesowych.<\/span><\/p>\n W prawdziwym \u015bwiecie statystycy i analitycy cz\u0119sto pracuj\u0105 rami\u0119 w rami\u0119 i nierzadko zdarza si\u0119, \u017ce obie profesje wsp\u00f3\u0142pracuj\u0105 przy rozwi\u0105zywaniu problem\u00f3w w \u015bwiecie rzeczywistym.<\/span><\/p>\n Poni\u017csze artyku\u0142y wyja\u015bniaj\u0105 znaczenie statystyki w r\u00f3\u017cnych dziedzinach:<\/span><\/p>\n Dlaczego statystyki s\u0105 wa\u017cne? (10 powod\u00f3w, dla kt\u00f3rych statystyki s\u0105 wa\u017cne!)<\/a> Dziedzina statystyki zajmuje si\u0119 gromadzeniem, analiz\u0105, interpretacj\u0105 i prezentacj\u0105 danych. Dziedzina analityki dotyczy zastosowania metod statystycznych do praktycznych problem\u00f3w biznesowych. Te dwa obszary w du\u017cym stopniu si\u0119 pokrywaj\u0105, ale oto g\u0142\u00f3wna r\u00f3\u017cnica: Statystyk ch\u0119tniej pracuje w \u015brodowisku klinicznym lub badawczym, w kt\u00f3rym cz\u0119\u015bciej stosuje si\u0119 projektowanie bada\u0144, testowanie hipotez , modele ANOVA i przedzia\u0142y ufno\u015bci […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-3236","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"\n Wykorzystanie statystyki w \u015bwiecie rzeczywistym<\/strong><\/span><\/h2>\n
Przyk\u0142ad 1: Testowanie hipotez<\/strong><\/span><\/h3>\n
Przyk\u0142ad 2: Modele ANOVA<\/strong><\/span><\/h3>\n
Przyk\u0142ad 3: przedzia\u0142y ufno\u015bci<\/strong><\/span><\/h3>\n
Wykorzystanie analityki w \u015bwiecie rzeczywistym<\/strong><\/span><\/h2>\n
Przyk\u0142ad 1: Statystyka opisowa<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
Przyk\u0142ad 2: Wizualizacje danych<\/strong><\/span><\/h3>\n
Przyk\u0142ad 3: modele regresji<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
Wniosek<\/strong><\/span><\/h2>\n
Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h3>\n
Znaczenie statystyki w przedsi\u0119biorstwach<\/a>
Znaczenie statystyki w edukacji<\/a>
Znaczenie statystyki w ochronie zdrowia<\/a>
Znaczenie statystyki w finansach<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"