Некоторые методы анализа данных в различных сферах деятельности:

• Описательная статистика. 1 Помогает описать и обобщить данные. 1 Основные показатели: среднее значение, медиана, мода и стандартное отклонение. 1
• Инференциальная статистика. 1 Позволяет делать выводы о популяции на основе выборки данных. 1 Основные методы: гипотезное тестирование, доверительные интервалы и регрессионный анализ. 1
• Машинное обучение. 12 Включает методы, которые позволяют компьютерам обучаться на данных и делать прогнозы. 1 Основные алгоритмы: линейная регрессия, деревья решений, случайные леса и нейронные сети. 1

В бизнесе анализ данных помогает компаниям понять поведение клиентов, оптимизировать процессы и прогнозировать будущие тенденции. 1 Например, розничные компании используют анализ данных для управления запасами, прогнозирования спроса и персонализации маркетинговых кампаний. 1

В научных исследованиях анализ данных помогает учёным проверять гипотезы, анализировать результаты экспериментов и делать выводы. 1 Например, в медицине анализ данных используется для изучения эффективности новых лекарств и методов лечения. 1

В финансовом секторе анализ данных помогает оценивать риски, прогнозировать рыночные тенденции и принимать инвестиционные решения. 1 Методы анализа данных используются для анализа финансовых отчётов, моделирования и оптимизации портфелей. 1

В производстве аналитические методики используются для оптимизации цепочки поставок, прогнозирования спроса на продукцию, контроля качества и управления запасами. 3

В образовании данные применяются для оценки успеваемости студентов, анализа эффективности преподавателей и разработки учебных программ. 3

В транспорте и логистике анализ данных помогает улучшать маршрутизацию транспортных средств, управлять парком техники, оптимизировать графики и сокращать издержки на транспортировку. 3