Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…

Задача описательной статистики только описать объект, процесс, явление – используя среднее значение, % распределения, количество и т. д.

Аналитическая статистика использует более сложные методы, которые позволяют рассчитать взаимосвязи между переменными, а также понять, являются ли эти взаимосвязи просто случайными совпадениями или реальными закономерностями.

Анализ данных является ключевым этапом, в ходе которого происходит непосредственная проверка соответствия собранной информации нашим моделям явлений, процессов или объектов.

И более того: в ходе анализа формулируются и проверяются / уточняются существующие или рождаются новые модели, отражающие те закономерности, которые мы нашли в собранных данных.

Исследователь, ученый, менеджер или работник выдвигает определенную модель явления / процесса / объекта, демонстрирует соответствие (либо противоречие) данных и содержащихся в них закономерностей этой модели – и только потом может опираться на модель, отвлекаясь уже от самих данных. Нам, к примеру, уже не нужно постоянно опираться на данные, чтобы понимать, что Земля вращается вокруг Солнца.

Именно статистический анализ позволяет нам находить скрытые закономерности, которые дают нам больше понимания о реальности и уточняют как она работает.

Но, прежде чем искать закономерности, надо рассмотреть несколько важных вещей из области статистики – и мы их далее рассмотрим в рамках этого раздела.

Выборка и генеральная совокупность

Реальность обычно представлена невероятно большим количеством случаев / наблюдений / объектов.

Например, если объектом нашего интереса (за кем мы желаем понаблюдать и изучить) являются жители конкретного города, то все они и есть наша генеральная совокупность. Но если объектом интереса были бы, к примеру, только люди трудоспособного возраста (или имеющие право голоса на выборах) в этом городе, то наша генеральная совокупность уменьшилась бы.

При решении отдельных задач вполне легко можно исследовать всю генеральную совокупность.

Например, у Вас есть текущая база подписчиков он-лайн журнала – и необходимо предсказать кто из них с высокой долей вероятности не продлит подписку со следующего года.

Для этого у Вас, по сути, есть доступ к базе данных по всей генеральной совокупности – и Вы можете сделать аналитику, используя данные всей базы.