آتوسا نوروزی

مطالعه این مقاله حدود 46 دقیقه زمان ‌می‌برد.
1402/03/08
5747



میانگین و واریانس دو مفهوم محاسباتی مهم در آمار و احتمالات هستند.

میانگین برابر با مجموع تمامی اعداد در یک مجموعه تقسیم بر تعداد اعداد است.

واریانس نیز بیانگر انحراف میانگین داده ها از میانگین است.

در ادامه روش‌های مختلف محاسبه میانگین و واریانس را بررسی می­‌کنیم:

 

1. محاسبه میانگین:

- روش معمول:

میانگین برابر با جمع تمامی اعداد در یک مجموعه تقسیم بر تعداد اعداد است.

برای مثال، میانگین اعداد 2، 3، 4، و 5 برابر با (2+3+4+5)/4=3.5 است.

 

- روش وزن­‌دار:

در برخی موارد، اعداد در یک مجموعه ممکن است با وزن‌­های مختلفی همراه باشند.

در این حالت، میانگین برابر با مجموع حاصلضرب هر عدد در وزن مربوطه تقسیم بر مجموع وزن‌ها است.

 

2. محاسبه واریانس:

- روش معمول:

واریانس برابر با مجموع مربع انحراف هر عدد از میانگین تقسیم بر تعداد اعداد است.

برای مثال، واریانس اعداد 2، 3، 4، و 5 برابر با ((2-3.5)² + (3-3.5)² + (4-3.5)² + (5-3.5)²)/4=1.25 است.

 

- روش محاسبه با استفاده از میانگین مجدد:

این روش برای مجموعه‌­های بزرگ داده‌ها مفید است.

ابتدا میانگین محاسبه می­‌شود، سپس مجموع مربع انحراف هر عدد از میانگین محاسبه می­‌شود.

سپس مجموع مربع انحراف‌ها تقسیم بر تعداد اعداد در مجموعه کم شده و واریانس به دست می­‌آید.

 

3. محاسبه انحراف معیار:

 

- انحراف معیار برابر است با جذر واریانس.

 

- انحراف معیار بیانگر پراکندگی داده­‌ها نسبت به میانگین است. اگر انحراف معیار بزرگ باشد، نشان­‌دهنده پراکندگی بیشتر داده‌ها است.

 

چه تفاوتی بین انحراف معیار و واریانس وجود دارد؟

انحراف معیار و واریانس هر دو مفاهیمی در آمار هستند که به اندازه پراکندگی داده­‌ها از میانگین اشاره می­‌کنند.

با این حال، تفاوت­‌هایی بین این دو وجود دارد:

 

- تفاوت در واحد اندازه­‌گیری:

واریانس به واحدی که داده­‌ها در آن ارائه شده­‌اند، مثل متر مربع یا دلار مربع و غیره، نسبت داده می­‌شود.

در حالی که انحراف معیار به همان واحدی است که داده­‌ها در آن ارائه شده‌­اند.

برای مثال، اگر داده‌­ها در واحد دلار باشند، انحراف معیار نیز به دلار خواهد بود.

 

- تفاوت در مقدار:

واریانس همواره بزرگتر یا مساوی انحراف معیار است، زیرا انحراف معیار یک ریشه دوم از واریانس است.

به عبارت دیگر، واریانس بیانگر میزان پراکندگی داده‌­ها از میانگین است، در حالی که انحراف معیار بیانگر پراکندگی داده‌ها از میانگین با واحد اندازه‌­گیری یکسان است.

 

- استفاده در شرایط مختلف:

در بسیاری از موارد، انحراف معیار بیشتر از واریانس استفاده می­‌شود.

به عنوان مثال، انحراف معیار به عنوان یک معیار ضروری برای مقایسه پراکندگی دو مجموعه داده استفاده می­‌شود.

اما در برخی موارد، مانند محاسبه ماتریس کوواریانس در آنالیز عاملی، واریانس بیشتر مورد استفاده قرار می­‌گیرد.

 

واریانس و انحراف معیار همیشه با هم مرتبط هستند؟

واریانس و انحراف معیار دو مقیاس مرتبط هستند.

در واقع، انحراف معیار به صورت ریاضی برابر با جذر مربعی واریانس است.

به عبارت دیگر، انحراف معیار به عنوان یک مقیاس از پراکندگی داده­‌ها از میانگین، دقیقاً با واریانس که معیار دیگری از پراکندگی داده‌ها است، مرتبط است.

 

از آنجا که واریانس به توان دوم از انحراف هر داده نسبت داده می­‌شود، این مقیاس بیشتر تحت تأثیر داده‌­های پرت و انحراف­‌های بزرگ قرار می­‌گیرد.

به عبارت دیگر، در صورت وجود داده‌­های پرت یا انحراف­‌های بزرگ، واریانس افزایش خواهد یافت، و این ممکن است باعث شود که پراکندگی داده­‌ها از میانگین به نحوی غیر واقعی نمایش داده شود.

در این حالت، استفاده از انحراف معیار می‌­تواند بهترین راه‌حل باشد، زیرا انحراف معیار کمتر تحت تأثیر داده‌های پرت و انحراف‌های بزرگ قرار می­‌گیرد و ممکن است تصویر دقیق‌ تری از پراکندگی داده‌ها ارائه دهد.

واریانس و انحراف معیار هر دو می ‌توانند به عنوان معیارهای پراکندگی داده‌ها استفاده شوند، اما در شرایط مختلف، یکی از آن‌ها ممکن است مورد ترجیح قرار گیرد.

 

واریانس و انحراف معیار هر دو معیارهای مهمی در تحلیل داده‌ها هستند؟

بله واریانس و انحراف معیار هر دو معیارهای بسیار مهم در تحلیل داده‌­ها هستند.

این دو معیار، به عنوان معیارهای پراکندگی داده­‌ها، به ما اجازه می­‌دهند تا بفهمیم که داده‌ها چقدر درون یکدیگر شناورند و چقدر فاصله دارند و چگونه توزیع شده‌­اند.

واریانس، به عنوان معیار اصلی پراکندگی داده‌­ها، نشان می­‌دهد که چقدر داده­‌ها از میانگین توزیع، پراکنده‌­اند.

واریانس بزرگتر، نشان­‌دهنده پراکندگی بیشتر داده­‌ها از میانگین است.

انحراف معیار، به عنوان معیار دوم پراکندگی داده‌­ها، نشان می‌­دهد که چقدر داده­‌ها از میانگین توزیع، فاصله دارند.

انحراف معیار بیشتر، نشان‌دهنده پراکندگی بیشتر داده‌ها از میانگین است. از طرفی، واریانس و انحراف معیار به عنوان معیارهای پراکندگی، در بسیاری از روش‌های آماری که برای تحلیل داده‌ها استفاده می­‌شوند، مورد استفاده قرار می­‌گیرند.

برای مثال، در تحلیل کاربردی، ممکن است بخواهیم بررسی کنیم که چقدر داده‌های ما درون یکدیگر شناور هستند و چگونه توزیع شده‌اند تا بتوانیم تصمیم‌­های بهتری را برای کسب و کار یا تحقیقات خود بگیریم.

بنابراین واریانس و انحراف معیار هر دو معیارهای اساسی و مهم در تحلیل داده‌ها هستند و بسیاری از روش‌های آماری و تحلیلی بر این دو معیار تمرکز دارند.

 

آیا واریانس و انحراف معیار در تحلیل داده‌های پزشکی هم مورد استفاده قرار می ‌گیرند؟

بله واریانس و انحراف معیار در تحلیل داده­‌های پزشکی نیز مورد استفاده قرار می­‌گیرند.

در واقع، این دو معیار به عنوان معیارهای مهم پراکندگی داده‌ها در تحلیل داده‌­های پزشکی و بالینی شناخته شده‌اند.

در تحلیل داده­‌های پزشکی، واریانس و انحراف معیار برای بررسی پراکندگی داده‌­ها و میزان تغییر در پاسخ‌­های بالینی مورد استفاده قرار می‌­گیرند.

برای مثال، در مطالعات بالینی، ممکن است بخواهیم بررسی کنیم که چقدر دارویی درمانی تأثیرگذار است و چقدر پاسخ بیماران به درمان متفاوت است.

در این موارد، واریانس و انحراف معیار به عنوان معیارهای مهم برای ارزیابی پراکندگی و تغییرات در نتایج بالینی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

علاوه بر این، واریانس و انحراف معیار می‌­توانند در بررسی عوارض جانبی درمان‌­های دارویی و تأثیر آن‌ها بر سلامتی بیماران مورد استفاده قرار گیرند.

در این موارد، واریانس و انحراف معیار می‌­توانند به عنوان معیارهای مهمی در بررسی تغییرات در ضایعات، فشار خون، سطح قند خون و سایر پارامترهای بالینی مورد استفاده قرار بگیرند.

واریانس و انحراف معیار به عنوان معیارهای پراکندگی داده­‌ها در تحلیل داده­‌های پزشکی و بالینی بسیار مهم هستند و در بسیاری از مطالعات پزشکی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

 

سخن پایانی :

در تحلیل داده‌ها، محاسبه میانگین و واریانس از جمله مراحل مهمی هستند که برای درک بهتر داده‌ها و یافتن الگوهای مختلف مورد استفاده قرار می­‌گیرند.

برای محاسبه میانگین، می­‌توان از روش ساده حسابی یا روش وزنی استفاده کرد.

در روش حسابی، میانگین برابر با جمع تمام داده‌ها تقسیم بر تعداد داده‌ها خواهد بود.

در روش وزنی، به هر داده وزن خاصی تخصیص داده می­‌شود و میانگین با جمع حاصلضرب هر داده در وزن مربوطه تقسیم بر مجموع وزن‌ها محاسبه می‌شود.

برای محاسبه واریانس نیز می­‌توان از روش ساده حسابی یا روش وزنی استفاده کرد.

در روش حسابی، ابتدا میانگین محاسبه شده و سپس مجموع مربع اختلاف هر داده از میانگین محاسبه شده و تقسیم بر تعداد داده‌ها می‌شود.

در روش وزنی نیز به هر داده وزن خاصی تخصیص داده می‌­شود و واریانس با جمع حاصل ضرب هر داده منهای میانگین مربوطه به توان ۲ در وزن مربوطه تقسیم بر مجموع وزن‌ها محاسبه می­‌شود.

با توجه به اینکه محاسبه میانگین و واریانس به عنوان مراحل مهمی در تحلیل داده‌­ها مورد استفاده قرار می­‌گیرند، باید به دقت این مراحل را انجام داد و از روش‌های مناسب و همچنین از نرم‌افزارهای آماری مناسب برای محاسبه این میانگین و واریانس استفاده کرد.

همچنین، در تحلیل داده‌ها باید به دقت از میانگین و واریانس به عنوان معیارهای پراکندگی داده‌ها استفاده کرد و در صورت نیاز از معیارهای دیگری مانند انحراف معیار و رگرسیون استفاده کرد تا بتوان به دقت ترکیبی از داده‌ها و روابط بین آن‌ها را بررسی کرد.

 



مقالات مرتبط


کاربرد داده در تحلیل رفتار مصرف‌کننده در شبکه‌های اجتماعی کاربرد داده در تحلیل متن‌ها و استخراج اطلاعات کاربرد داده در تجزیه و تحلیل ریسک در صنعت بانکداری کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌ ارتباط و شبکه‌ مخابرات کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های بیمه و مالیات کاربرد داده در بهبود سیستم‌های مدیریت منابع انسانی کاربرد داده در تحلیل رفتار مصرف‌کننده در فروشگاه‌های آنلاین کاربرد داده در تحلیل ترافیک و راهبردهای حمل و نقل هوشمند کاربرد داده در تحلیل رفتار اجتماعی و روانشناختی مشتریان کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های خدمات بهداشتی و درمانی کاربرد داده در تصمیم‌گیری‌های مالی و سرمایه‌گذاری هوشمند کاربرد داده در تجزیه و تحلیل مشتریان و افزایش رضایت آنها کاربرد داده در بهبود خدمات بانکی و مالی کاربرد داده در بهبود سیستم‌های ارتباطی و اطلاع‌رسانی سازمانی کاربرد داده در بهبود فرآیندهای مشتری محور کاربرد داده در بهبود سیستم‌های ارتباطی و شبکه‌های مخابراتی کاربرد داده در تجزیه و تحلیل ارتباطات و رسانه‌ها کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌ ارتباطی و اطلاع‌رسانی کاربرد داده در سیستم‌ خرید و فروش آنلاین در بازار بین‌المللی کاربرد داده در بهبود سیستم‌های حمل و نقل ریلی شهری کاربرد داده در بهبود خدمات حمل و نقل هوایی کاربرد داده در تحلیل رفتار مصرف‌کننده در فضای مجازی کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های انرژی کاربرد داده در تحلیل رفتار مشتریان در فروشگاه‌های زنجیره‌ای کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌ خدمات بهداشتی و درمانی کاربرد داده در تحلیل رفتار مصرف‌کننده در بازاریابی موبایل کاربرد داده در بهبود سیستم‌های خدمات بهداشتی و درمانی روستایی کاربرد داده در تحلیل ریسک‌ها و امنیت سازمانی کاربرد داده در تصمیم‌گیری‌های مالی و سرمایه‌گذاری کاربرد داده در بهبود سیستم‌های مدیریت پروژه کاربرد داده در تجزیه و تحلیل عملکرد سازمان‌ها کاربرد داده در بهبود سیستم‌های امداد و نجات کاربرد داده‌ها در تحلیل ارتباطات و رسانه‌ها کاربرد داده در بهبود سیستم‌های مدیریت پروژه و برنامه‌ریزی کاربرد داده در تحلیل رفتار مصرف‌کننده در صنعت خودرو کاربرد داده در تحلیل ریسک و امنیت سایبری سازمانی کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های ارتباطی و اطلاع‌رسانی کاربرد داده در تحلیل متن و استخراج اطلاعات کاربرد داده‌ها در بهبود سیستم‌های خرید و فروش آنلاین کاربرد داده در تجزیه و تحلیل روند صنعتی و بازاریابی کاربرد داده در بهبود خدمات حمل و نقل ریلی کاربرد داده در تحلیل رفتار مشتریان کاربرد داده در تجزیه و تحلیل شبکه‌های حمل و نقل عمومی کاربرد داده در بهبود سیستم‌های ارتباطی و شبکه‌های اجتماعی کاربرد داده در بهبود خدمات بانکی و مالی اینترنتی کاربرد داده در بهبود سیستم‌های توزیع و لجستیک کاربرد داده در تحلیل ریسک و امنیت سایبری کاربرد داده در تحلیل شبکه‌های حمل و نقل عمومی کاربرد داده در بهبود فرآیندهای ارتباطی و نظارتی کاربرد داده در تجزیه و تحلیل روند فروش و بازاریابی کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های بیمه‌ای کاربرد داده در تحلیل رفتار اجتماعی و روانشناختی کاربرد داده در ارتباطات بین‌المللی و فرهنگ سازمانی کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های توزیع شده کاربرد داده در تحلیل فاکتورهای اقتصادی و بازاریابی کاربرد داده در مدیریت دانش سازمانی کاربرد داده در بهبود تجربه کاربری در فروشگاه اینترنتی کاربرد داده در تجزیه و تحلیل متن و معناشناسی کاربرد داده در بهبود سیستم‌های خرید و فروش آنلاین کاربرد داده در تصمیم‌گیری‌های مرتبط با محیط زیست کاربرد داده در بهبود فرآیندهای اداری کاربرد داده در تحلیل رویدادها و جشنواره‌ها کاربرد داده در مدیریت منابع طبیعی کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های تولید کاربرد داده در تجزیه و تحلیل رقابت بازار کاربرد داده در بهبود کیفیت خدمات بهداشتی و درمانی کاربرد داده در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک سازمان‌ها کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های خدمات مشتری کاربرد داده در تحلیل رفتار مشتریان آنلاین کاربرد داده در بهبود سیستم‌های امنیتی کاربرد داده در بهبود عملکرد محصولات و خدمات بانکی کاربرد داده در ارتباطات و رسانه‌ها کاربرد داده در بهبود تصمیم‌گیری‌های مالی کاربرد داده در تجزیه و تحلیل ترافیک کاربرد داده در ایجاد شهرهای هوشمند کاربرد داده در تجزیه و تحلیل ریسک کاربرد داده در ارتباط با مشتریان و خدمات مشتری کاربرد داده در بهبود عملکرد ورزشکاران کاربرد داده در تحلیل شبکه‌های اجتماعی کاربرد داده در ارتقای کیفیت محصولات و خدمات کاربرد داده در بهبود سرعت و کارایی سیستم‌ها کاربرد داده در ارزیابی عملکرد سازمانی کاربرد داده در بهبود سیستم‌های حمل و نقل کاربرد داده در ارتباطات و بازاریابی کاربرد داده در بهبود تجربه کاربری کاربرد داده در پیشگیری و کشف تقلب کاربرد داده در پیش‌بینی روند بازار کاربرد داده در بهینه‌سازی عملکرد سازمانی کاربرد داده در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک کاربرد داده در تحلیل رفتار مصرف‌کننده کاربرد داده در بهبود فرآیندهای تولید کاربرد داده در تجزیه و تحلیل بازار کاربرد داده در مدیریت زنجیره تأمین کاربرد داده در مدیریت منابع انسانی مدل‌های مختلف احتمالاتی در تحلیل داده‌ها کاربرد داده حوزه امنیتی شناسایی و پیش بینی رویدادهای امنیتی حوزه ورزشی بهبود عملکرد و پیش بینی نتایج مسابقات حوزه فرهنگی شناسایی الگوهای رفتاری و فرهنگی جوامع تحلیل داده در جامعه شناسی تحلیل داده برای بهبود استراتژی بازاریابی حوزه حمل و نقل بهبود ایمنی و کاهش تصادفات رانندگی تحلیل داده در حوزه انرژی تحلیل داده در پیشبینی مشکلات فنی و ارائه راهکار تحلیل داده در علوم پزشکی:کاربردها و نتایج تحلیل داده در مدیریت منابع انسانی و بهبود عملکرد پرسنل انواع توزیع‌های احتمال و کاربردهای آن‌ها در تحلیل داده‌ها معرفی مفاهیم پایه تحلیل داده‌های بزرگ و نحوه پردازش آن‌ها استفاده از شبکه‌ های عصبی در تحلیل سری ‌های زمانی کاربرد شبکه‌ های عصبی در تحلیل داده‌ های تصویری معرفی مفاهیم پایه شبکه‌ های عصبی و نحوه عملکرد آن‌ها معرفی روش‌ های مختلف تحلیل سری‌ های فضایی مقایسه روش ‌های مختلف تحلیل سری‌ های فضایی برای پیش ‌بینی داده‌های فضایی مفاهیم پایه تحلیل سری‌ های فضایی و کاربرد های آن در آمار و تحلیل داده‌ ها تفاوت بین داده‌های دومرحله‌ای و داده‌های سه‌مرحله‌ای کاربردهای هوش تجاری در صنعت تحقیق و توسعه و نوآوری خوشه‌بندی و کاربرد آن در گروه‌بندی مشتریان پیش‌بینی و تحلیل داده‌های آب و هوا کاربردهای هوش تجاری در صنعت تحقیق و توسعه تحلیل داده‌های ارتباطی و تبیین الگوهای ارتباطی تحلیل داده‌های آموزش و یادگیری تحلیل داده‌های حمل و نقل و بهینه‌سازی مسیرها تحلیل داده‌های علوم اجتماعی و رفتار انسانی ضریب همبستگی چیست؟ چگونه در تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود؟ روش‌های مختلف رگرسیون در آمار روش‌های کاهش ابعاد در تحلیل داده‌ها و کاربردهای هرکدام رگرسیون چیست؟ کاربرد آن در تحلیل داده‌ها مقایسه بین روش‌های مختلف تحلیل داده‌های بزرگ و مزایا و معایب هر یک از آن‌ها کاربرد تحلیل داده‌های بزرگ در شناسایی الگو و پیش‌ بینی داده‌ها تحلیل عددی در آمار و کاربرد آن در مسائل علمی تحلیل سری زمانی و کاربرد آن کاربرد تحلیل بیزی در پیش‌بینی و ارزیابی خطا استفاده از مدل سازی گراف در تحلیل داده‌ها مقایسه روش‌های مختلف تحلیل ترکیبی داده‌ها و مزایا و معایب هر کدام کاربرد تحلیل ترکیبی داده‌ها در تحلیل داده‌های چند متغیره معرفی مفاهیم پایه تحلیل ترکیبی داده‌ها مقایسه تحلیل عاملی با روش‌های دیگر تحلیل چند متغیره کاربرد تحلیل عاملی در تحلیل داده‌ های بزرگ و مجموعه‌های پیچیده تحلیل داده‌های حجم بالا با استفاده از ابزارهای ابری بهینه‌سازی فرآیندها و تصمیم‌گیری با استفاده از علم داده الگوریتم‌های پردازش داده در علم داده استخراج ویژگی‌های مهم در داده‌ها هوش تجاری و کاربردهای آن در صنعت مبلمان و دکوراسیون داخلی هوش تجاری و کاربردهای آن در صنعت فناوری اطلاعات مفاهیم پایه آماری مانند میانگین، واریانس و انحراف معیار استفاده از روش‌های آماری برای پیش ‌بینی رشد شرکت بهبود تجربه کاربری با استفاده از علم داده تحلیل داده‌های حسابداری و مالی پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده‌های متنی کاربردهای هوش تجاری در صنعت خودروسازی تحلیل داده‌های اینترنت اشیا تحلیل داده‌های مالی و پیش‌ بینی ریسک‌ها کاربرد آمار پیشرفته در تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده الگوریتم‌های یادگیری ماشین در علم داده تحلیل داده‌های بزرگ و مدیریت حجم بالای داده مفاهیم پایه آمار پیشرفته مانند توزیع‌های پیچیده و مدل‌سازی خطی تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی و تأثیر آن در تبلیغات تحلیل داده‌های مکانی و کاربردهای جغرافیایی بهبود فرآیند تصمیم‌گیری با استفاده از علم داده تحلیل داده‌های زمانی و پیش‌بینی رویدادها تحلیل داده‌ها در حوزه بازاریابی و تبلیغات شبکه‌های عصبی و کاربردهای آنها در علم داده استفاده از روش‌های آماری در تجزیه و تحلیل داده‌های ارتباطی و بازخورد مشتری استفاده از علم داده در صنعت خودروسازی و تولید مدل‌سازی و پیش‌بینی رفتار مشتریان تحلیل داده‌های منابع انسانی برای شناسایی الگوهای عملکرد کارکنان استفاده از روش‌های آماری برای پیش‌‌بینی عملکرد سازمان و بهبود تصمیم‌‌گیری شرکت مرجع داده تحلیل داده‌های مشتری برای شناسایی الگوهای رفتاری مشتریان تحلیل داده‌های بازاریابی برای شناسایی چالش‌ها و فرصت‌های بازار شرکت علم داده تحلیل داده‌های عملیاتی برای شناسایی مشکلات و بهبود فرآیندها کاربرد آمار در بهبود عملکرد و بهره‌‌وری سازمان شرکت بیگ دیتا شرکت تحلیل داده معرفی مفاهیم پایه تحلیل بیزی معرفی توزیع‌های احتمال و استفاده از آن‌ها در تحلیل آماری تفاوت میان روش‌های رگرسیون خطی و غیر خطی تفاوت بین آزمون فرضیه یک‌طرفه و دوطرفه تحلیل عاملی و کاربرد آن تحلیل عاملی در شناخت الگوها و ارتباطات بین متغیرها آشنایی با توزیع‌های احتمالاتی مختلف در تحلیل داده‌ها تحلیل داده‌های بزرگ با استفاده از تحلیل بیزی تحلیل رگرسیون و کاربردهای آن در تحلیل داده‌ها تحلیل داده‌ها با استفاده از مفاهیم آماری انواع روش‌های نمونه‌گیری و انتخاب نمونه در تحلیل داده‌ها آزمون فرضیه در تحلیل آماری داده‌ها تحلیل داده در بهبود مدیریت موجودی تحلیل داده در بهبود کیفیت محصولات و خدمات تحلیل داده در تحقیق و توسعه محصولات جدید تحلیل داده در حوزه آموزشی تحلیل پدیده‌های اجتماعی و جامعه شناختی تحلیل داده در علوم حیوانی تحلیل داده در علوم روانشناسی تحلیل داده در علوم فضایی تحلیل داده در بهبود عملکرد فروش و افزایش درآمد تحلیل داده در بهبود خدمات به مشتریان تحلیل داده برای بهبود عملکرد کسب و کار تحلیل داده در محیط زیست شناخت آلودگی هوا و آب تجزیه و تحلیل داده‌ها چیست و چگونه انجام می‌شود؟ داده چیست؟ تحلیل داده چه می‌کند؟ تحلیل داده چیست و چه کاربردی دارد؟ مدیریت کسب و کار تصمیم‌گیری داده محور و مزایای آن تجزیه و تحلیل بیگ دیتا در بازاریابی عناصر اصلی موفقیت در دیتا مارکتینگ داده کاوی مکانی چیست؟ علم داده مکانی چیست؟ ارزش هوش تجاری در کسب‌وکارها اهمیت کلان داده‌ها در بازاریابی ابزارهای هوش تجاری

داشبورد‌های مرتبط