Несколько методов анализа данных, которые помогают выявить скрытые закономерности в статистике продаж:

• Описательная статистика. 1 Включает методы, которые позволяют суммировать и описывать основные характеристики данных. 1 Ключевые показатели включают среднее значение, медиану, моду, стандартное отклонение и диапазон. 1 Они помогают получить общее представление о данных и их распределении. 1
• Корреляционный анализ. 1 Помогает понять, как изменения одной переменной связаны с изменениями другой. 1 Например, если есть данные о температуре и количестве проданных мороженых, корреляционный анализ позволит выяснить, как эти два показателя связаны между собой. 1
• Регрессионный анализ. 1 Позволяет моделировать зависимость одной переменной от другой. 1 Например, если есть данные о рекламных расходах и продажах, регрессионный анализ поможет предсказать, как увеличение рекламного бюджета повлияет на продажи. 1
• Кластерный анализ. 1 Это метод группировки данных, который позволяет разделить набор данных на несколько групп (кластеров) таким образом, чтобы объекты внутри одного кластера были более похожи друг на друга, чем на объекты из других кластеров. 1 Этот метод помогает выявить скрытые структуры в данных и может быть полезен для сегментации данных. 1
• Анализ ассоциативных правил (ARL-анализ). 4 Используется при анализе транзакционных данных для выявления закономерностей и взаимосвязей между элементами в наборе данных. 24 Например, он помогает понять, какие продукты или услуги часто покупаются вместе. 4