Как выявить скрытые причины проблемы в анализе данных?

Для выявления скрытых причин проблемы в анализе данных можно использовать следующие методы:

• Описательная статистика. sky.pro Помогает получить общее представление о данных и выявить основные закономерности. sky.pro Включает такие показатели, как среднее, медиана, стандартное отклонение, минимум и максимум. sky.pro
• Визуализация данных. sky.pro Представление данных в графическом виде. sky.pro Это помогает наглядно увидеть закономерности и тенденции, которые могут быть неочевидными при анализе числовых данных. sky.pro
• Корреляционный анализ. sky.pro Позволяет определить связь между двумя или более переменными. sky.pro Если корреляция между переменными высокая, это может указывать на наличие взаимосвязи, которую стоит учесть при принятии решений. sky.pro
• Регрессионный анализ. sky.pro Метод прогнозирования значений одной переменной на основе значения другой переменной. sky.pro Позволяет определить влияние различных факторов на целевую переменную и спрогнозировать её изменения при изменении этих факторов. sky.pro
• Метод причинно-следственного анализа. dzen.ru Помогает установить, какие факторы или условия являются причинами определённых результатов или проблем, а также определить возможные пути воздействия на эти факторы для достижения желаемых результатов. dzen.ru
• Анализ корневых причин (RCA). simpleone.ru 1cert.ru Помогает найти источник проблемы. 1cert.ru При проведении этого анализа изучаются факты о последствиях, связанных с проблемой, скрытые обстоятельства и действия, приводящие к возникновению проблем. 1cert.ru