Quatre types d`analyse de données

La forme la plus simple de l`analyse des données est une analyse descriptive. listes d`analyse descriptive et résume les valeurs de chaque variable dans un ensemble de données. Par exemple, si les répondants ont fourni une note de un à 10 pour une question particulière, une analyse descriptive pourrait montrer le nombre et le pourcentage de répondants pour chaque note, la moyenne et la note médiane, le mode ou la note la plus commune, et une certaine mesure de tendance centrale tels que l`écart-type. L`analyse descriptive permet de vous familiariser avec un ensemble de données et d`identifier les problèmes avec les données, telles que les répondants qui ne fournissaient pas toute notation du tout ou des données qui montre une réponse de "99."

Une fois que vous comprenez les données que vous avez, la prochaine étape est de commencer à chercher les relations entre les éléments de données. C`est appelé l`analyse exploratoire des données, et se concentre généralement sur corrélations entre les variables. Par exemple, un ensemble de données montre une très forte corrélation entre le nombre de cavités d`un enfant a et la taille de son vocabulaire. Toutefois, cela ne signifie pas que si vous permettez à votre enfant pour obtenir plus de cavités, son vocabulaire va également croître. Il pourrait y avoir d`autres facteurs qui poussent les résultats, tels que l`âge, que vous n`avez pas dans votre ensemble de données.

Pour développer le Indice de confiance des consommateurs, le Conference Board ne demande pas tous les consommateurs au sujet de sa confiance dans l`économie. Il utilise analyse déductive à tirer des conclusions sur les consommateurs américains sur la base de données à partir d`un petit échantillon de la population. Il est important de comprendre la méthode d`échantillonnage utilisée dans l`analyse déductive parce que vous pouvez souvent tirer des conclusions très différentes de sélection fixés par différents échantillons les mêmes données. Comme beaucoup d`analyses inférentielles, l`indice de confiance des consommateurs sélectionne un échantillon aléatoire de pied ses données de telle sorte que le résultat est à peu près le même, quel que soit l`échantillon que vous choisissez.

Analyses prédictives sont très populaires dans les applications de business intelligence. L`objectif est de utiliser les données que vous avez à prédire un résultat inconnu, et ensuite prendre des mesures fondées sur cette prédiction. Par exemple, les compagnies d`assurance utilisent des données telles que le sexe, l`âge, l`état matrimonial et pointage de crédit pour prédire quels clients sont les plus susceptibles d`avoir un accident. Ensuite, ils augmentent les taux d`assurance pour les clients qui tombent dans les groupes à haut risque. Les analystes développent des modèles prédictifs en formant le modèle sur une partie de l`ensemble de données où le résultat est connu, puis l`application du modèle aux données restantes dont l`issue est inconnue.