تحلیل آماری در علم داده چیست؟

تحلیل آماری به عنوان یکی از پایه‌های اصلی در علم داده شناخته می‌شود که ابزارها و تکنیک‌های ضروری برای درک، تفسیر و تصمیم‌گیری بر اساس داده‌ها را فراهم می‌کند. در این مقاله قصد داریم درباره تحلیل آماری در علم داده صحبت کنیم و چند نوع از تحلیل‌های آماری را بررسی کنیم.

فهرست مطالب

1. تحلیل آماری چیست؟
2. انواع تحلیل آماری
3. فرآیند تحلیل آماری
4. اهمیت تحلیل آماری
5. ریسک‌های تحلیل آماری

تحلیل آماری چیست؟

تحلیل آماری یک فرآیند سیستماتیک برای جمع‌آوری، تحلیل، تفسیر و ارائه داده‌ها است. این فرآیند شامل اعمال روش‌های آماری برای درک الگوها، روندها، همبستگی‌ها و تغییرپذیری در مجموعه‌های داده است. تحلیل آماری در رشته‌های مختلفی مانند کسب‌وکار، اقتصاد، علوم اجتماعی، علوم و مهندسی کاربرد گسترده‌ای دارد. اهداف اصلی تحلیل آماری، تصمیم‌گیری مستدل، کسب بینش‌های ارزشمند و استنتاج نتایج قابل اعتماد از داده‌ها است.

انواع تحلیل آماری

انواع مختلفی از تحلیل‌های آماری وجود دارد که می‌توان در فرآیند علم داده از آن‌ها استفاده کرد. در این بخش به بررسی چند نوع از تحلیل‌های آماری می‌پردازیم.

تحلیل آماری توصیفی

تحلیل آماری توصیفی نوعی از تحلیل است که با جمع‌آوری داده‌ها، تفسیر داده‌ها، تحلیل داده‌ها و خلاصه‌سازی داده‌ها سروکار دارد تا داده‌ها را به صورت نمودارها، نمودارهای دایره‌ای، نمودارهای میله‌ای و سایر روش‌های تجسمی نمایش دهد. این نوع تحلیل، داده‌ها را ساده‌تر می‌کند تا تحلیل آن‌ها آسان‌تر شود. این دسته بر خلاصه‌سازی و توصیف مجموعه‌های داده متمرکز است و از معیارهای گرایش مرکزی (میانگین، میانه، مد) و معیارهای پراکندگی (واریانس، انحراف معیار، دامنه) برای ارائه یک نمای کلی از ویژگی‌های داده‌ها استفاده می‌کند.

معیارهای فرکانس

• تعداد (Count): تعداد کل دفعاتی که هر مشاهده در مجموعه داده ظاهر می‌شود.
• توزیع فرکانس (Frequency Distribution): نشان می‌دهد که هر نقطه داده چقدر ظاهر می‌شود و اغلب در قالب نمودار میله‌ای یا هیستوگرام نمایش داده می‌شود.
• فرکانس نسبی (Relative Frequency): نسبت دفعاتی که یک مشاهده ظاهر می‌شود به کل تعداد مشاهدات (تعداد تقسیم بر تعداد کل).

معیارهای گرایش مرکزی

• میانگین (Mean): مجموع تمام مشاهدات تقسیم بر تعداد مشاهدات.
• میانه (Median): مقدار “میانی” وقتی داده‌ها از کم به زیاد مرتب شده‌اند.
• مد (Mode): مشاهده‌ای که بیشترین تکرار را در مجموعه داده دارد.

تحلیل آماری استنباطی

تحلیل آماری استنباطی با استفاده از داده‌های نمونه، نتیجه‌گیری‌هایی درباره جامعه انجام می‌دهد. این نوع تحلیل به درک و تحلیل داده‌های نمونه جامعه کمک می‌کند. برخی از تکنیک‌های رایج تحلیل آماری استنباطی شامل آزمون فرضیه، آزمون کای‌اسکوئر، آزمون t و ANOVA است.

• آزمون فرضیه (Hypothesis Testing): یک روش آماری برای آزمون فرضیه‌ها درباره جامعه بر اساس داده‌های نمونه.
• آزمون t: مقایسه میانگین‌های گروه‌ها (یک نمونه یا مستقل).
• آزمون کای‌اسکوئر: تحلیل روابط بین متغیرهای دسته‌ای.
• ANOVA: مقایسه میانگین‌های سه یا چند گروه مستقل.
• آزمون‌های ناپارامتری: زمانی استفاده می‌شوند که داده‌ها مفروضات سایر آزمون‌ها را برآورده نمی‌کنند (مانند آزمون کروسکال-والیس و آزمون ویلکاکسون).

تحلیل آماری پیش‌بینانه

تحلیل پیش‌بینانه یا تحلیل آماری پیش‌بینانه، یک تکنیک قدرتمند است که از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی رویدادها یا نتایج آینده استفاده می‌کند. این فرآیند با جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها شروع می‌شود تا دقت و سازگاری داده‌ها تضمین شود. این تکنیک پیشرفته علم داده نه تنها رویدادهای آینده را پیش‌بینی می‌کند، بلکه بهترین اقدامات برای دستیابی به اهداف مطلوب را نیز توصیه می‌کند.

تحلیل آماری تجویزی

تحلیل آماری تجویزی فراتر از پیش‌بینی رویدادهای آینده است و بهترین اقدامات برای دستیابی به اهداف مطلوب را توصیه می‌کند. این فرآیند از ترکیب تکنیک‌های بهینه‌سازی، مدل‌های پیش‌بینانه و داده‌های تاریخی برای تولید بینش‌ها و توصیه‌های عملی استفاده می‌کند.

تحلیل علّی

تحلیل علّی فراتر از یافتن ارتباطات بین نقاط داده است و به دنبال کشف دلایل اساسی تغییرات در متغیرها است. این تحلیل به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا نه تنها بدانند “چه” اتفاقی افتاده است، بلکه “چرا” آن اتفاق رخ داده است.

فرآیند تحلیل آماری

1. درک داده‌ها: این مرحله شامل آشنایی با نوع داده‌ها (اعداد، دسته‌ها و غیره) و چیزی که داده‌ها نشان می‌دهند است.
2. اتصال نمونه به جامعه: باید تعیین کنید که آیا داده‌های شما به طور دقیق جامعه بزرگ‌تری را که مورد علاقه شماست منعکس می‌کند یا خیر.
3. مدل‌سازی رابطه: در این مرحله، یک مدل آماری ایجاد می‌کنید که ارتباط بین داده‌ها و جامعه را خلاصه می‌کند.
4. اعتبارسنجی مدل: باید بررسی کنید که آیا مدل شما به طور دقیق داده‌ها را منعکس می‌کند و بر اساس شانس تصادفی نیست.
5. پیش‌بینی آینده: پس از داشتن یک مدل معتبر، می‌توانید از آن برای پیش‌بینی روندها یا رویدادهای آینده استفاده کنید.

اهمیت تحلیل آماری

تحلیل آماری نقش مهمی در علم داده ایفا می‌کند و بینش‌های ارزشمندی درباره الگوها، روندها و روابط در مجموعه‌های داده ارائه می‌دهد. در ادامه برخی از دلایل کلیدی اهمیت تحلیل آماری آورده شده است:

• درک الگوها و روابط: تحلیل آماری به درک الگوها، روندها و روابط بین متغیرهای مختلف در داده‌ها کمک می‌کند.
• مدیریت داده‌های گم‌شده و پرت: روش‌های تحلیل آماری می‌توانند برای شناسایی و مدیریت مقادیر گم‌شده، داده‌های پرت و ناسازگاری‌ها در داده‌ها استفاده شوند.
• انتخاب ویژگی‌ها: تکنیک‌های تحلیل آماری به انتخاب ویژگی‌های مناسب و ایجاد ویژگی‌های جدید برای مدل کمک می‌کنند که منجر به افزایش کارایی مدل می‌شود.
• مدیریت ریسک: تحلیل آماری از روش‌های مدیریت ریسک با اندازه‌گیری و ارزیابی ریسک‌ها در صنایع مختلف مانند بانک‌داری، بیمه و بهداشت پشتیبانی می‌کند.
• بهینه‌سازی فرآیندها: تکنیک‌های بهینه‌سازی آماری برای بهبود فرآیندها، افزایش کارایی و تخصیص بهینه منابع استفاده می‌شوند.
• ارزیابی عملکرد: معیارها و اندازه‌های آماری برای ارزیابی عملکرد مدل‌ها، الگوریتم‌ها و فرآیندها استفاده می‌شوند.

ریسک‌های تحلیل آماری

تحلیل آماری یک ابزار قدرتمند است، اما بدون محدودیت نیست. در ادامه برخی از ریسک‌های بالقوه تحلیل آماری آورده شده است:

• تفسیر نادرست داده‌ها: فقط به این دلیل که یک آزمون آماری همبستگی نشان می‌دهد، لزوماً به این معنی نیست که رابطه علّی وجود دارد. ممکن است متغیرهای پنهانی وجود داشته باشند که بر هر دو متغیر تأثیر بگذارند.
• سوگیری نمونه‌گیری: اگر نمونه داده‌های شما نماینده کل جامعه نباشد، نتایج تحلیل شما قابل تعمیم نخواهد بود و ممکن است به نتیجه‌گیری‌های گمراه‌کننده منجر شود.
• اعتماد بیش از حد به مدل‌ها: مدل‌های آماری ساده‌سازی‌هایی از واقعیت هستند و نمی‌توانند تمام پیچیدگی‌های یک موقعیت را捕捉 کنند. اعتماد کورکورانه به پیش‌بینی‌های مدل می‌تواند به تصمیم‌گیری‌های ضعیف منجر شود.
• عدم درک عدم قطعیت: تحلیل آماری با احتمالات سروکار دارد و همیشه عنصری از عدم قطعیت در نتایج وجود دارد. درک محدودیت‌های تحلیل و ارتباط حاشیه خطا بسیار مهم است.

نتیجه‌گیری

تحلیل آماری یک جزء اساسی در علم داده است که ابزارها و تکنیک‌های ضروری برای درک، تفسیر و تصمیم‌گیری بر اساس داده‌ها را فراهم می‌کند. با استفاده از تحلیل آماری، می‌توانید الگوها و روندهای پنهان در داده‌ها را کشف کنید و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده‌های دقیق و قابل اعتماد انجام دهید.