Некоторые ключевые этапы анализа статистических данных в различных областях знаний:

Сбор данных. 2 Информация собирается из разных источников: опросов и анкет, наблюдений и экспериментальных исследований, инструментальных измерений и датчиков, существующих баз данных и открытых источников. 2 Важно обеспечить качество собираемых данных, их точность и релевантность поставленным задачам. 2

Предварительная обработка данных. 2 Включает очистку данных (обнаружение и исправление ошибок, пропусков и аномалий), нормализацию данных (приведение их к единому масштабу для корректного анализа) и кодирование категориальных признаков (преобразование текстовых данных в числовые). 2

Анализ данных. 2 Направлен на выявление закономерностей и включает описательную статистику (расчёт средних, медиан, мод, вариаций), разведочный анализ данных (поиск скрытых структур и зависимостей), проверку статистических гипотез (подтверждение или опровержение предположений о данных) и моделирование (создание моделей для прогнозирования и классификации). 2

Визуализация данных. 2 Графическое представление данных облегчает понимание результатов анализа. 2 Используются, например, гистограммы (отображают распределение данных), диаграммы рассеяния (показывают зависимость между двумя переменными), круговые диаграммы (представляют составные части целого) и линейные графики (демонстрируют изменения показателей во времени). 2

Интерпретация результатов. 2 Заключительный этап, который включает анализ полученных результатов в контексте поставленных задач, выявление значимых зависимостей и тенденций, формулирование выводов и рекомендаций, подготовку отчёта для заинтересованных сторон. 2

Документирование и презентация результатов. 5 Результаты анализа оформляются в виде отчётов, графиков или презентаций, которые позволяют другим участникам процесса понять выводы и рекомендации. 5