الإحصاء هو أداة قوية لاستخراج رؤى من البيانات. سواء كنت عالم بيانات أو باحثًا أو محلل أعمال، فإن إتقان بعض التقنيات الإحصائية الأساسية يمكن أن يمنحك ميزة كبيرة في فهم وتفسير المعلومات. فيما يلي 10 تقنيات تحليل إحصائي أساسية يجب أن تفكر في إضافتها إلى مجموعة مهاراتك:
1. الانحدار الخطي:
- الانحدار الخطي هو تقنية لنمذجة العلاقة بين متغير تابع مستمر ومتغيرات مستقلة واحدة أو أكثر.
- يجد بشكل أساسي الخط "الأنسب" من خلال مجموعة من نقاط البيانات، ويمكن استخدام هذا الخط للتنبؤ بالمتغير التابع بناءً على قيم المتغيرات المستقلة.
2. التصنيف:
- يتضمن التصنيف تعيين نقاط البيانات إلى فئات أو مجموعات مختلفة.
- تشمل التقنيات التصنيفية الشائعة الانحدار اللوجستي وتحليل التباين وآلالات التعلم الآلي.
- غالبًا ما تستخدم هذه التقنيات في التطبيقات مثل اكتشاف الاحتيال والتشخيص الطبي وتعرف الصور.
3. طرق إعادة أخذ العينات:
- تتضمن طرق إعادة أخذ العينات أخذ مجموعات فرعية من البيانات من مجموعة بيانات أكبر واستخدامها لتقدير الإحصائيات أو بناء نماذج.
- تشمل طرق إعادة أخذ العينات الشائعة التضخيم والتقاطع.
- يمكن استخدام هذه التقنيات لتقييم دقة واستقرار النماذج الإحصائية.
4. اختبار الفرضيات:
- اختبار الفرضيات هو تقنية إحصائية تستخدم لتحديد ما إذا كان هناك دليل يدعم ادعاءً حول السكان.
- يتضمن إنشاء فرضية صفرية وفرضية بديلة، ثم جمع البيانات لمعرفة أي الفرضية أكثر احتمالًا أن تكون صحيحة.
- يستخدم اختبار الفرضيات في مجموعة واسعة من المجالات، بما في ذلك العلوم والطب والأعمال.
5. تحليل التباين (ANOVA):
- ANOVA هي تقنية إحصائية تستخدم لمقارنة المتوسطات لثلاث مجموعات أو أكثر.
- غالبًا ما يستخدم لاختبار الاختلافات بين المجموعات في التجارب أو الدراسات الرصدية.
- يمكن استخدام ANOVA مع أنواع بيانات متنوعة، بما في ذلك البيانات المستمرة والبيانات الفئوية.
6. تحليل السلاسل الزمنية:
- تحليل السلاسل الزمنية هو تقنية إحصائية تستخدم لتحليل البيانات التي يتم جمعها بمرور الوقت.
- يمكن استخدامه لتحديد الاتجاهات والأنماط والفصلية في البيانات.
- غالبًا ما يستخدم تحليل السلاسل الزمنية في التمويل والاقتصاد وعلم الأرصاد الجوية.
7. تحليل المكونات الرئيسية (PCA):
- تحليل المكونات الرئيسية (PCA) هو تقنية إحصائية تستخدم لتقليل أبعاد البيانات.
- يفعل ذلك عن طريق تحديد المكونات الرئيسية، وهي التركيبات الخطية غير المرتبطة للمتغيرات الأصلية التي تحسب أكبر التباين في البيانات.
- يمكن استخدام PCA لتصور البيانات، وتقليل الأبعاد، واستخراج الميزات.
8. التجميع:
- التجميع هو تقنية إحصائية تستخدم لتجميع نقاط البيانات معًا بناءً على أوجه التشابه بينها.
- تتضمن خوارزميات التجميع الشائعة تجميع k-means والتجميع الهرمي.
- يمكن استخدام التجميع لتقسيم السوق واكتشاف الحالات الشاذة وتجزئة العملاء.
9. الإحصاء البايزي:
- الإحصاء البايزي هو نهج إحصائي يدمج المعرفة المسبقة حول معلمة في تحليل البيانات.
- يمكن أن يؤدي هذا إلى نتائج أكثر دقة وموثوقية من الأساليب التقليدية للتردد.
- غالبًا ما يستخدم الإحصاء البايزي في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي.
10. تحليل الانحدار:
- تحليل الانحدار هو تقنية إحصائية لنمذجة العلاقة بين متغير تابع واحد أو أكثر ومتغيرات مستقلة واحدة أو أكثر.
- يستخدم لفهم كيفية تأثير التغييرات في المتغيرات المستقلة على المتغير التابع.
- يستخدم تحليل الانحدار على نطاق واسع في الأعمال التجارية والاقتصاد والعلوم الاجتماعية.
هذه بعض من تقنيات تحليل الإحصاء المتاحة. من خلال إتقان بعض هذه التقنيات الأساسية، ستكون على طريقك لاستخراج رؤى قيمة من بياناتك. تذكر أن أفضل تقنية إحصائية لتحليل معين ستعتمد على الطبيعة المحددة لبياناتك وسؤالك البحثي. من المهم اختيار التقنية