Статистика и аналитика: в чем разница?

Область статистики занимается сбором, анализом, интерпретацией и представлением данных.

Область аналитики касается применения статистических методов к практическим бизнес-задачам.

Между этими двумя областями много общего, но вот основное различие:

Статистик, скорее всего, будет работать в клинической или исследовательской среде, где чаще используются дизайн исследования, проверка гипотез , модели ANOVA и доверительные интервалы .

Аналитик с большей вероятностью будет работать в бизнес-среде, где чаще используются описательная статистика, визуализация данных и модели регрессии.

Статистики и аналитики работают с данными в своей повседневной работе, но статистики, как правило, больше сосредотачиваются на проверке статистических гипотез, в то время как аналитики, как правило, больше сосредотачиваются на понимании данных и закономерностей, лежащих в основе бизнес-операций.

Продолжайте читать, чтобы узнать, как статистика и аналитика используются в реальных сценариях.

Использование статистики в реальном мире

Вот несколько примеров того, как статистика используется в реальных сценариях.

Пример 1: Проверка гипотезы

Статистики, работающие в клинических условиях, часто используют проверку гипотез, чтобы определить, приводит ли новый препарат к лучшим результатам лечения пациентов.

Например, специалист по биостатистике может назначить одно лекарство от артериального давления 30 пациентам в течение одного месяца, а затем назначить второе лекарство от артериального давления тем же 30 пациентам в течение дополнительного месяца.

Затем они могут выполнить t-тест для парных выборок , чтобы определить, существует ли статистически значимая разница в снижении артериального давления между двумя препаратами.

Пример 2: Модели ANOVA

Статистики, работающие в сельском хозяйстве, часто используют модели ANOVA, чтобы определить, существует ли статистически значимая разница в урожайности между тремя или более типами удобрений.

Например, статистик может вносить три разных удобрения на разные поля в течение месяца, а затем собирать данные для измерения средней урожайности.

Затем они могли бы выполнить однофакторный дисперсионный анализ , чтобы определить, существует ли статистически значимая разница между средней доходностью.

Пример 3: доверительные интервалы

Статистики, работающие в медицинских учреждениях, часто используют доверительные интервалы для количественной оценки среднего значения различных биометрических данных.

Например, статистик может собрать данные о артериальном давлении у 50 пациентов, которые используют одно и то же лекарство от артериального давления, чтобы установить диапазон значений, который может содержать истинное среднее снижение артериального давления для пациентов в общей популяции, которые используют это конкретное лекарство. лекарство.

Использование аналитики в реальном мире

Вот несколько примеров того, как аналитика используется в реальных сценариях.

Пример 1: Описательная статистика

Бизнес-аналитики часто используют описательную статистику для обобщения данных, связанных с финансами бизнеса.

Например, бизнес-аналитик, работающий в розничной компании, может рассчитать следующую описательную статистику за деловой квартал:

• Среднее количество ежедневных продаж
• Среднее количество ежедневных продаж
• Стандартное отклонение ежедневных продаж
• Общая прибыль
• Суммарные расходы
• Процентное изменение количества новых клиентов
• Процент продуктов, возвращенных покупателями

Используя эти показатели, аналитик может понять финансовое положение компании, а также сравнить эти показатели с предыдущими кварталами, чтобы понять, как показатели меняются с течением времени.

Затем они могут использовать эти показатели, чтобы информировать организацию об областях, которые могут нуждаться в улучшении, чтобы помочь компании увеличить доходы или сократить расходы.

Пример 2: Визуализация данных

Аналитики, работающие в розничных компаниях, часто создают визуализации данных, такие как линейные диаграммы, гистограммы, тепловые карты, коробчатые диаграммы, диаграммы рассеяния и другие диаграммы для визуализации общего объема продаж, доходов, расходов, возмещений и т. д. в разные периоды деятельности.

В реальном мире многие аналитики часто создают интерактивные информационные панели, используя такое программное обеспечение, как Tableau , чтобы бизнес-лидеры могли в интерактивном режиме изучать различные показатели и изучать тенденции и закономерности данных, чтобы лучше понимать бизнес. бизнес выступление.

Пример 3: регрессионные модели

Финансовые аналитики часто используют регрессионные модели для количественной оценки взаимосвязи между одной или несколькими переменными-предикторами и переменной отклика .

Например, аналитик может иметь доступ к данным об общей сумме денег, потраченных на телевизионную рекламу, онлайн-рекламу, а также об общем полученном доходе.

Затем они могли бы построить следующую модель множественной линейной регрессии:

Выручка = 76,4 + 4,6 (интернет-реклама) + 0,8 (реклама на телевидении)

Вот как интерпретировать коэффициенты регрессии в этой модели:

• На каждый дополнительный доллар, потраченный на онлайн-рекламу, доход увеличивается в среднем на 4,60 доллара (при условии, что доллары, потраченные на телевизионную рекламу, остаются постоянными).
• На каждый дополнительный доллар, потраченный на телевизионную рекламу, доход увеличивается в среднем на 0,80 доллара (при условии, что доллары, потраченные на онлайн-рекламу, остаются постоянными).

Используя эту модель, финансовый аналитик может быстро понять, что деньги, потраченные на онлайн-рекламу, приносят гораздо более высокий средний доход, чем деньги, потраченные на телевизионную рекламу.

Заключение

Статистика и аналитика — это две области, которые во многом пересекаются.

Однако статистики, как правило, больше сосредотачиваются на проверке статистических гипотез, в то время как аналитики, как правило, больше внимания уделяют пониманию данных и моделей, лежащих в основе бизнес-операций.

В реальном мире статистики и аналитики часто работают бок о бок, и нередко обе профессии сотрудничают для решения реальных проблем.

Дополнительные ресурсы

В следующих статьях объясняется важность статистики в различных областях:

Почему важна статистика? (10 причин, почему статистика важна!)
Важность статистики в бизнесе
Важность статистики в образовании
Важность статистики в здравоохранении
Важность статистики в финансах