İstatistik ve analitik: fark nedir?

İstatistik alanı verilerin toplanması, analizi, yorumlanması ve sunumuyla ilgilidir.

Analitik alanı, istatistiksel yöntemlerin pratik iş problemlerine uygulanmasıyla ilgilidir.

Bu iki alan arasında çok fazla örtüşme var, ancak temel fark şu:

Bir istatistikçinin çalışma tasarımının, hipotez testinin , ANOVA modellerinin ve güven aralıklarının daha yaygın olarak kullanıldığı klinik veya araştırma ortamında çalışma olasılığı daha yüksektir.

Bir analistin tanımlayıcı istatistiklerin, veri görselleştirmelerinin ve regresyon modellerinin daha yaygın olarak kullanıldığı bir iş ortamında çalışma olasılığı daha yüksektir.

İstatistikçiler ve analistler günlük görevlerinde verilerle çalışırlar, ancak istatistikçiler istatistiksel hipotezleri test etmeye daha fazla odaklanma eğilimindeyken, analistler iş operasyonlarını destekleyen verileri ve kalıpları anlamaya daha fazla odaklanma eğilimindedir.

İstatistik ve analizlerin gerçek dünya senaryolarında nasıl kullanıldığını görmek için okumaya devam edin.

İstatistiğin gerçek dünyada kullanımı

Burada istatistiklerin gerçek dünya senaryolarında nasıl kullanıldığına dair bazı örnekler verilmiştir.

Örnek 1: Hipotez testi

Klinik ortamlarda çalışan istatistikçiler, yeni bir ilacın daha iyi hasta sonuçlarına yol açıp açmadığını belirlemek için sıklıkla hipotez testini kullanır.

Örneğin, bir biyoistatist bir ay boyunca 30 hastaya bir tansiyon ilacı verebilir, ardından aynı 30 hastaya bir ay daha ikinci bir tansiyon ilacı verebilir.

Daha sonra iki ilaç arasında kan basıncının düşürülmesinde istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını belirlemek için eşleştirilmiş örnek t testi yapabilirler.

Örnek 2: ANOVA Modelleri

Tarımda çalışan istatistikçiler, üç veya daha fazla gübre türü arasında mahsul verimi açısından istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını belirlemek için sıklıkla ANOVA modellerini kullanır.

Örneğin bir istatistikçi bir ay boyunca farklı tarlalara üç farklı gübre uygulayabilir ve ardından ortalama mahsul verimini ölçmek için veri toplayabilir.

Daha sonra ortalama getiri arasındaistatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını belirlemek için tek yönlü bir ANOVA gerçekleştirebilirler.

Örnek 3: güven aralıkları

Tıbbi ortamlarda çalışan istatistikçiler, farklı biyometrik verilerin ortalama değerini ölçmek için sıklıkla güven aralıklarını kullanır.

Örneğin, bir istatistikçi, genel popülasyonda bu ilacı kullanan hastalar için kan basıncındaki gerçek ortalama düşüşü içerebilecek bir değer aralığı oluşturmak için, hepsi aynı tansiyon ilacını kullanan 50 hastadan kan basıncı verilerini toplayabilir. ilaç.

Analytics’i Gerçek Dünyada Kullanmak

Analitiklerin gerçek dünya senaryolarında nasıl kullanıldığına dair bazı örnekleri burada bulabilirsiniz.

Örnek 1: Tanımlayıcı istatistikler

İş analistleri genellikle işletme finansmanıyla ilgili verileri özetlemek için tanımlayıcı istatistikler kullanır.

Örneğin, bir perakende satış şirketinde çalışan bir iş analisti bir iş çeyreği boyunca aşağıdaki tanımlayıcı istatistikleri hesaplayabilir:

• Ortalama günlük satış sayısı
• Ortalama günlük satış sayısı
• Günlük satışların standart sapması
• Toplam gelir
• Toplam giderler
• Yeni müşteri sayısındaki yüzde değişim
• Müşteriler tarafından iade edilen ürünlerin yüzdesi

Analist, bu ölçümleri kullanarak şirketin mali durumunu anlayabilir ve ayrıca bu ölçümleri önceki çeyreklerle karşılaştırarak ölçümlerin zaman içinde nasıl değiştiğini anlayabilir.

Daha sonra bu ölçümleri, şirketin gelirini artırmasına veya giderlerini azaltmasına yardımcı olmak için iyileştirilmesi gerekebilecek alanlar hakkında kuruluşu bilgilendirmek için kullanabilirler.

Örnek 2: Veri görselleştirmeleri

Perakende şirketlerinde çalışan analistler genellikle toplam satışları, geliri, giderleri, geri ödemeleri vb. görselleştirmek için çizgi grafikler, çubuk grafikler, ısı haritaları, kutu grafikleri, dağılım grafikleri ve diğer grafikler gibi veri görselleştirmeleri oluşturdular. faaliyetin farklı dönemlerinde.

Gerçek dünyada, birçok analist genellikle Tableau gibi yazılımları kullanarak etkileşimli gösterge tabloları oluşturur; böylece iş liderleri, işletmeyi daha iyi anlamak için farklı ölçümleri etkileşimli olarak keşfedebilir ve veri eğilimlerini ve modellerini keşfedebilir. iş performansı.

Örnek 3: regresyon modelleri

Finansal analistler, bir veya daha fazla öngörücü değişken ile bir yanıt değişkeni arasındaki ilişkiyi ölçmek için sıklıkla regresyon modellerini kullanır .

Örneğin bir analist, televizyon reklamlarına, çevrimiçi reklamlara harcanan toplam paraya ve elde edilen toplam gelire ilişkin verilere erişebilir.

Daha sonra aşağıdaki çoklu doğrusal regresyon modelini oluşturabilirler:

Gelir = 76,4 + 4,6 (çevrimiçi reklam) + 0,8 (TV reklamı)

Bu modeldeki regresyon katsayılarının nasıl yorumlanacağı aşağıda açıklanmıştır:

• Çevrimiçi reklamcılığa harcanan her ek dolar için, gelir ortalama 4,60 dolar artıyor (TV reklamına harcanan doların sabit kaldığı varsayılarak).
• TV reklamlarına harcanan her ek dolar için, gelir ortalama 0,80 dolar artıyor (çevrimiçi reklamcılığa harcanan doların sabit kaldığı varsayılarak).

Bu modeli kullanan bir finansal analist, çevrimiçi reklamcılığa harcanan paranın, televizyon reklamına harcanan paradan çok daha yüksek ortalama gelir sağladığını hemen anlayabilir.

Çözüm

İstatistik ve analitik çok fazla örtüşen iki alandır.

Ancak istatistikçiler istatistiksel hipotezleri test etmeye daha fazla odaklanma eğilimindeyken, analistler iş operasyonlarını destekleyen veri ve modelleri anlamaya daha fazla odaklanma eğilimindedir.

Gerçek dünyada istatistikçiler ve analistler sıklıkla yan yana çalışırlar ve iki mesleğin gerçek dünyadaki sorunları çözmek için işbirliği yapması alışılmadık bir durum değildir.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki makaleler çeşitli alanlarda istatistiğin önemini açıklamaktadır:

İstatistikler neden önemlidir? (İstatistiğin önemli olmasının 10 nedeni!)
İşletmelerde istatistiğin önemi
Eğitimde istatistiğin önemi
Sağlıkta istatistiğin önemi
Finansta istatistiğin önemi