Статистические характеристики используются для анализа данных, чтобы определять закономерности, зависимости, аномалии и тенденции. 1

Некоторые методы, которые применяются для этого:

• Описательная статистика. 1 Используется для обобщения и описания основных характеристик данных. 1 Включает такие показатели, как среднее, медиана, мода, дисперсия, стандартное отклонение и коэффициент корреляции. 1 Эти характеристики помогают получить представление о форме, разбросе и направлении данных. 1
• Инференциальная статистика. 1 Позволяет делать выводы о генеральной совокупности на основе анализа выборки. 1 Включает такие методы, как статистический тест, доверительные интервалы и регрессионный анализ. 1 Например, проверка гипотезы о равенстве средних значений продаж двух групп продуктов. 1
• Регрессионный анализ. 1 Используется для определения взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. 1 Позволяет прогнозировать значения зависимой переменной на основе значений независимых переменных. 1 Пример: прогнозирование объёма продаж на основе цены продукта и рекламных расходов. 1
• Кластерный анализ. 1 Метод группирования объектов на основе их сходства по определённым характеристикам. 1 Используется для выявления структуры данных, выделения групп и определения их особенностей. 1 Пример: сегментация клиентов на основе их демографических характеристик и покупательского поведения. 1
• Анализ временных рядов. 1 Используется для анализа данных, собранных в разные моменты времени, с целью выявления тенденций, сезонных колебаний и циклов. 1 Позволяет прогнозировать будущие значения временного ряда и определить факторы, влияющие на его изменение. 1 Пример: прогнозирование продаж на следующий квартал на основе исторических данных о продажах. 1

Статистические методы не гарантируют абсолютную точность и надёжность результатов. 2 Они основаны на вероятностных моделях, что означает возможность ошибок и статистическую неопределённость. 2