La fórmula para el análisis de los datos es la siguiente:
Crecimiento = número de este período - número del período anterior. Tasa de crecimiento = (número de este período - número del período anterior) / número del período anterior × 100. Promedio = número total ÷ número. Desviación estándar = varianza √. Varianza = Σ (promedio xi-x)?/n. Coeficiente de correlación =cov(X,Y)/(σXσY).
El análisis de datos se utiliza de las siguientes maneras:
1. Análisis estadístico descriptivo: este es el método de análisis de datos más básico, que incluye el cálculo de la media, la mediana, la moda y la diferencia estándar. , etc., para comprender la tendencia central y la dispersión de los datos. Análisis de correlación: al calcular el coeficiente de correlación, puede comprender la relación entre dos variables. Por ejemplo, si queremos conocer la relación entre ventas y gasto publicitario.
2. Podemos calcular su coeficiente de correlación. Análisis de regresión: este es un método de análisis de datos predictivo que predice cambios en una variable en función de otras variables mediante la construcción de un modelo matemático. Por ejemplo, podemos predecir ventas futuras a partir de datos históricos de ventas. Prueba de hipótesis: este es un método de inferencia estadística que se utiliza para probar si una hipótesis es cierta.
3. Por ejemplo, es posible que queramos probar si el producto nuevo se vende mejor que el producto anterior. Análisis de series de tiempo: este es un método estadístico para procesar datos de series de tiempo, que se utiliza para analizar la tendencia cambiante de los datos a lo largo del tiempo. Por ejemplo, podemos predecir tendencias de ventas futuras analizando datos de ventas de años anteriores.
4. Análisis estadístico multivariado: Se trata de un método estadístico que trata múltiples variables y se utiliza para explorar la relación entre variables. Por ejemplo, podríamos querer comprender las preferencias de productos entre consumidores de diferentes grupos de edad, géneros y regiones. Análisis de conglomerados: este es un método de aprendizaje automático no supervisado que se utiliza para agrupar objetos similares.
5. Análisis de componentes principales: Se trata de una técnica de reducción de dimensionalidad que se utiliza para reducir la dimensionalidad de los datos conservando la información más importante. Por ejemplo, podemos reducir la cantidad de funciones y mejorar el rendimiento del modelo mediante el análisis de componentes principales.