محمدرضا آردین

مطالعه این مقاله حدود 44 دقیقه زمان ‌می‌برد.
1402/03/04
1410



در ادامه این مقاله از وبسایت اس‌دیتا به بررسی مفاهیم پایه آماری مانند میانگین، واریانس و انحراف معیار را می‌پردازیم.

مفاهیم پایه آماری مانند میانگین، واریانس و انحراف معیار، ابزارهای مهمی در توصیف و تحلیل داده‌ها هستند.

در ادامه به توضیح این مفاهیم پایه آماری می‌پردازیم. با بررسی این موضوعات می‌توانید مباحث زیر مجموعه این مورد را به خوبی بررسی کنید.

توضیحاتی درباره مفاهیم پایه آماری

در این بخش به ببرسی مفاهیم اصلی آماری می‌پردازیم.

میانگین:

میانگین (mean) مجموع تمام مقادیر یک مجموعه داده را بر تعداد این مقادیر محاسبه می‌کند. با این کار، میانگین به ما نشان می‌دهد که مقدار میانگین داده‌ها در کجا قرار دارد و به‌عنوان یک معیار مرکزی مهم در توصیف داده‌ها به کار می‌رود.

 

واریانس:

واریانس (variance) میزان پراکندگی داده‌ها در مجموعه داده را نشان می‌دهد. برای محاسبه واریانس، مربع فاصله هر داده از میانگین محاسبه شده و مجموع این مقدارها بر تعداد داده‌ها تقسیم می‌شود. واریانس از اهمیت بالایی در تحلیل داده‌ها برخوردار است، زیرا به ما اجازه می‌دهد بفهمیم که چقدر داده‌ها از همدیگر فاصله دارند.

 

انحراف معیار:

انحراف معیار (standard deviation) معیار دیگری است که میزان پراکندگی داده‌ها را نشان می‌دهد.

انحراف معیار برابر با ریشه مربعی واریانس است و به صورت عمومی برای توصیف پراکندگی داده‌ها استفاده می‌شود. به عبارت دیگر، انحراف معیار نشان می‌دهد که داده‌ها چقدر از میانگین فاصله دارند.

با استفاده از میانگین، واریانس و انحراف معیار، می‌توان داده‌ها را به شکلی ریاضی توصیف کرد و مشخص کرد که داده‌ها چقدر پراکنده و یا تمرکز شده هستند.

این مفاهیم پایه آماری در بسیاری از حوزه‌های علمی و صنعتی، از جمله برنامه‌ریزی، مهندسی، علوم اجتماعی و پزشکی به کار می‌روند.

تفاوت واریانس و انحراف معیار

در مفاهیم پایه آماری مانند میانگین، واریانس و انحراف معیار تفاوت‌هایی وجود دارد که باید بررسی شوند.

واریانس و انحراف معیار هر دو معیارهایی برای اندازه‌گیری پراکندگی داده‌ها هستند، اما با توجه به تفاوت‌هایی که در روش محاسبه و استفاده از آن‌ها وجود دارد، این دو معیار به دلایل مختلفی استفاده می‌شوند.

واریانس به صورت مجموع مربع فاصله هر داده از میانگین تعریف می‌شود و به ما نشان می‌دهد که داده‌ها چقدر از میانگین فاصله دارند.

با این حال، به دلیل اینکه واریانس مربع فاصله داده‌ها را محاسبه می‌کند، این معیار برای توصیف واقعیت پراکندگی داده‌ها ممکن است کمی غیر معنی‌دار باشد، زیرا ممکن است پراکندگی داده‌ها در واقع کمتر از مقدار واریانس باشد.

به عنوان مثال، در مجموعه داده‌ای که تمام داده‌ها برابر با صفر باشند، واریانس نیز برابر با صفر خواهد بود. این به این معنی است که همه داده‌ها در کنار هم قرار دارند و هیچ پراکندگی بین آن‌ها وجود ندارد.

با این حال، انحراف معیار همچنان برابر با صفر نخواهد بود، زیرا این معیار محاسبه می‌کند که داده‌ها چقدر از میانگین فاصله دارند، بنابراین در این حالت، میانگین و انحراف معیار هر دو برابر با صفر خواهند بود، اما واریانس به دلیل روش محاسبه خود، برابر با صفر خواهد بود.

با این حال، انحراف معیار معمولاً در مقایسه با واریانس بیشتر به عنوان یک معیار پراکندگی داده‌ها استفاده می‌شود، زیرا این معیار به ما نشان می‌دهد که داده‌ها چقدر از میانگین فاصله دارند و با توجه به اینکه انحراف معیار مبتنی بر فاصله داده‌ها است، به همین دلیل ممکن است برای توصیف واقعیت پراکندگی داده‌ها بهتر عمل کند.

آیا واریانس و انحراف معیار در تحلیل داده‌های پویا هم معنی دارند؟

واریانس و انحراف معیار در تحلیل داده‌های پویا هم معنی دارند. در واقع، هر دو معیار برای توصیف پراکندگی داده‌ها در طول زمان مورد استفاده قرار می‌گیرند.

در تحلیل داده‌های پویا، می‌توان از واریانس و انحراف معیار برای بررسی تغییرات داده‌ها در طول زمان استفاده کرد.

به عنوان مثال، می‌توان با محاسبه واریانس یا انحراف معیار از داده‌های ماهانه یک شاخص اقتصادی، تغییرات آن در طول زمان را بررسی کرد. این معیارها می‌توانند به ما کمک کنند تا به این مسئله پاسخ دهیم که آیا شاخص اقتصادی در طول زمان پایدار بوده است یا نه، یا آیا شاخص در دوره‌های خاصی دچار تغییرات قابل توجهی شده است یا خیر.

با این حال، در تحلیل داده‌های پویا، به دلیل اینکه داده‌ها در طول زمان تغییر می‌کنند، ممکن است نیاز به استفاده از روش‌های متفاوت تحلیلی باشد.

به عنوان مثال، برای بررسی تغییرات داده‌ها در طول زمان، ممکن است نیاز به استفاده از روش‌های زمانی مانند مدل‌های سری زمانی باشد که به ما اجازه می‌دهند تغییرات داده‌ها را در طول زمان به صورت دقیق‌تر بررسی کنیم. مفاهیم پایه آماری مانند میانگین، واریانس و انحراف معیار مطالبی به این شکل در تحلیل داده‌های پویا استفاده می‌شوند.

روش‌های دیگری برای تحلیل داده‌های پویا

در تحلیل داده‌های پویا، علاوه بر واریانس و انحراف معیار، روش‌های دیگری نیز برای تحلیل داده‌های پویا وجود دارند. در زیر به برخی از این روش‌ها اشاره می‌کنم:

 

مدل‌های سری زمانی:

این مدل‌ها به ما اجازه می‌دهند تغییرات داده‌ها در طول زمان را به صورت دقیق‌تر بررسی کنیم. مدل‌های سری زمانی معمولاً شامل تحلیل پایه‌ای مانند تجزیه و تحلیل ترندها، مدل‌های ARIMA، مدل‌های تبدیل موجک و تحلیل طیفی هستند.

 

تحلیل عاملی:

در این روش، داده‌های پویا به چندین عامل تقسیم می‌شوند و تحلیل بعدی بر روی این عامل‌ها انجام می‌شود. این روش به ما اجازه می‌دهد تا عوامل مهمی که ممکن است در تغییرات داده‌ها تأثیر داشته باشند، شناسایی کنیم.

 

تحلیل خوشه‌ای:

این روش به ما اجازه می‌دهد تا داده‌های مشابه را در یک خوشه قرار داده و تحلیل بعدی را روی هر خوشه انجام دهیم. با استفاده از این روش، می‌توانیم الگوهای مشترک در داده‌ها را شناسایی کنیم و اطلاعات بیشتری درباره روند تغییرات داده‌ها به دست آوریم.

 

مدل‌های شبکه عصبی:

این مدل‌ها با استفاده از شبکه‌های عصبی، تغییرات پویای داده‌ها را در طول زمان بررسی می‌کنند. این مدل‌ها به ما اجازه می‌دهند تا الگوهای پنهان در داده‌های پویا را شناسایی کنیم و پیش‌بینی دقیق‌تری از روند تغییرات داده‌ها داشته باشیم.

این روش‌ها تنها چند مثال از روش‌های موجود برای تحلیل داده‌های پویا هستند و هر کدام از آن‌ها در شرایط و مسائل مختلف می‌توانند مفید باشند.

بسته به مسئله مورد بررسی، روش‌های مختلف تحلیلی می‌توانند مناسب باشند. مفاهیم پایه آماری مانند میانگین، واریانس و انحراف معیار از اصول پایه و مهم در این زمینه به حساب می‌آیند. به عنوان مثال، روش‌های دیگری که در تحلیل داده‌های پویا مورد استفاده قرار می‌گیرند:

رگرسیون با متغیرهای زمانی: در این روش، متغیرهای زمانی مثل سال، ماه، روز و غیره به مدل رگرسیون اضافه می‌شوند تا تأثیر آن‌ها بر روی متغیر وابسته بررسی شود.

 

مدل‌های مارکوف:

در این روش، احتمالات انتقال از یک حالت به حالت دیگر در زمان‌های مختلف بررسی می‌شود. این روش به ما اجازه می‌دهد تا تغییرات داده‌ها در طول زمان را به صورت یک فرایند تصادفی مدل کنیم و از آن برای پیش‌بینی آینده استفاده کنیم.

 

تحلیل موجک:

این روش برای تحلیل سیگنال‌های پویا مانند سیگنال‌های صوتی یا برقی استفاده می‌شود. با استفاده از تحلیل موجک، می‌توانیم اطلاعات بیشتری درباره تغییرات سیگنال در طول زمان بدست آوریم.

 

مدل‌های بیزی:

در این روش، احتمالات پارامترهای مدل با استفاده از بیزی به روزرسانی می‌شود. این روش به ما اجازه می‌دهد تا در طول زمان مدل خود را به روز رسانی کنیم و از آن برای پیش‌بینی استفاده کنیم.

استفاده از هر یک از این روش‌ها بسته به مسئله مورد بررسی و نیازهای تحلیلی متفاوت است.

مثلاً در صنعت بورس، برای پیش‌بینی قیمت سهام، مدل‌های سری زمانی و مدل‌های شبکه عصبی معمولاً بیشتر مورد استفاده قرار می‌گیرند.

در حالی که در حوزه سلامت، تحلیل موجک و مدل‌های بیزی ممکن است بیشتر مورد استفاده قرار گیرند.

سخن آخر

در این مقاله در خصوص مفاهیم پایه آماری مانند میانگین، واریانس و انحراف معیار صحبت شد. برای اطلاعات بیشتر می‌توانید به وبسایت اس دیتا مراجعه کنید.




مقالات مرتبط


تفاوت بیگ دیتا و داده کاوی تحلیل پوششی داده ها چیست؟ تحلیل داده ها در بازارهای مالی همه چیز راجب تحلیل سرشکنی در ساختمان داده ابزارهای دریافت داده برای خطوط لوله داده خودکار پیاده‌سازی دریاچه داده برای تحلیل سازمانی استراتژی‌های دموکراتیزه کردن داده در تیمها آموزش آسان تحلیل بیگ دیتا تحلیل داده های مهندسی صنایع تحلیل روندهای بازار در صنایع تولیدی مدل های یادگیری ماشین تحت نظارت و بدون نظارت پردازش زبان طبیعی در تحلیل داده‌ها راه‌حل‌ های رایانش ابری برای مدیریت داده های بزرگ تحلیل پیشبینی برای مدل های مالی آینده‌نگر ابزارهای هوش تجاری برای گزارش‌دهی داده پردازش بلادرنگ داده با گوگل بیگ کوئری مصورسازی پیشرفته داده با پاور بی آی تکنیک های داده کاوی برای کسب بینش مشتریان پردازش داده های بزرگ با آپاچی اسپارک چارچوب های حاکمیت داده برای شرکت های بزرگ یکپارچه سازی داده برای پروژه های تحلیل پیشرفته مقایسه داده های ساختار یافته و غیر ساختار یافته تحلیل داده و گزارش نویسی همه چیز راجب تحلیل پوششی داده ها تحلیل داده خرید چای تحلیل دیتا بهترین ارز دیجیتال بیگ دیتا مصرف کاغذ تحلیل داده بازار خرید طلا تحلیل تخصصی مصرف نمک پیش بینی فروش داده های تخصصی بازار موبایل بیگ دیتای مصرف فست فود بیگ دیتا بازار فروش سایپا بیگ دیتا بازار فروش ماشین جمع آوری داده برای بازار بستنی تحلیل داده برای بررسی بازار پوشاک روش تحلیل داده ها در پروپوزال داده های تحلیلی برای شرکت های نفت داده های تحلیلی برای بازاریابی معایب تحلیل پوششی داده ها تحلیل های پیش بینی کننده برای فروش خودرو تحلیل داده در مهندسی صنایع تحلیل داده در بازارهای مالی آموزش آمار کاربردی برای تحلیل داده ها تحلیل سرشکنی در ساختمان داده بهترین نرم افزار تحلیل داده های کیفی بیگ دیتا مصرف آب معدنی انواع روش های تجزیه و تحلیل داده ها تحلیل های پیشبینی کننده‌ی بازار بصری سازی داده ها تحلیل داده های ارز های دیجیتال بیگ دیتا برای شرکت های بیمه داده های تحلیلی بیگ دیتا برای متقاضیان خودرو آموزش تحلیل داده‌ها با استفاده از Excel بررسی روندهای جدید در بیگ دیتا تحلیل داده‌ها: نرم‌افزارهای مورد نیاز اهمیت داده‌کاوی در تجارت الکترونیک مطالعه موردی: تحلیل داده‌ها در صنعت مالی معرفی پروژه‌های موفق داده‌کاوی تحلیل داده‌ها: بهترین شیوه‌ها آموزش پیشرفته داده‌کاوی معرفی ابزارهای پولی تحلیل داده چگونه از داده‌ها برای بهبود بهره‌وری استفاده کنیم؟ تحلیل داده‌ها: از مقدمات تا پیشرفته آموزش تحلیل داده‌ها با استفاده از MATLAB جمع آوری داده بررسی چالش‌های داده‌کاوی بررسی چالش‌های تحلیل داده‌ها آموزش تحلیل داده‌ها با استفاده از R کاربردهای داده‌کاوی در صنعت گردشگری اهمیت داده‌ها در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک تحلیل داده‌ها: تکنیک‌های داده‌کاوی بیگ دیتا نقش بیگ دیتا در بهبود خدمات مشتری بررسی روندهای جدید در تحلیل داده‌ها تحلیل داده‌ها: ابزارهای مورد نیاز اهمیت داده‌کاوی در بازاریابی دیجیتال تحلیل داده‌ها در صنعت بیمه آموزش تحلیل داده‌ها با استفاده از Python چگونه از داده‌ها برای بهبود رضایت مشتری استفاده کنیم؟ تحلیل داده‌ها: تکنیک‌های پیشرفته آموزش مقدماتی داده‌کاوی معرفی ابزارهای رایگان تحلیل داده چگونه تحلیل داده‌ها می‌تواند به کاهش هزینه‌ها کمک کند؟ تحلیل داده‌ها: نکات و ترفندهای حرفه‌ای راهنمای کامل داده‌کاوی برای مبتدیان نقش بیگ دیتا در بهبود زنجیره تأمین تحلیل داده‌ها: از داده خام تا اطلاعات مفید کاربردهای داده‌کاوی در صنعت بانکداری چگونه از داده‌ها برای بهبود فروش استفاده کنیم؟ ابزارهای برتر تحلیل داده در سال ۲۰۲۴ تحلیل داده‌ها: از تئوری تا عمل تحلیل بازار: داده‌محوری در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک 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 روش‌ های مختلف محاسبه میانگین و واریانس 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 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


هزينه ناخالصی داخلی سال 1395 به سال هزينه ناخالصی داخلی به سال 1395 به قيمت بازار هزينه ناخالصی داخلی به سال 1395 بخش اشتباهات آماری‌ هزينه ناخالصی داخلی به سال 1395 بخش دولتی هزينه ناخالصی داخلی به سال 1395 بخش خصوصی هزينه ناخالصی داخلی به سال هزينه ناخالصی داخلی به قيمت بازار هزينه ناخالصی داخلی بخش تغيير در موجودی انبار هزينه ناخالصی داخلی بخش هزينه های بخش دولتی هزينه ناخالصی داخلی بخش هزينه های بخش خصوصی توليد ناخالص داخلی سال 1395به سال توليد ناخالص داخلی سال 1395 به قیمت پایه توليد ناخالص داخلی به سال توليد ناخالص داخلی به قیمت پایه هزينه ناخالص داخلی سال 1395 به سال هزينه ناخالص داخلی سال 1395 بخش اشتباهات آماری‌ هزينه ناخالص داخلی سال 1395 بخش سرمایه ماشين آلات هزينه ناخالص داخلی سال 1395 بخش هزينه های دولتی هزينه ناخالص داخلی سال 1395 بخش هزينه های خصوصی هزينه ناخالص داخلی بخش توليد ناخالص داخلی سال هزينه ناخالص داخلی بخش توليد داخلی به قيمت بازار هزينه ناخالص داخلی بخش اشتباهات آماری‌ هزينه ناخالص داخلی بخش تشكيل سرمايه در ماشين آلات هزينه ناخالص داخلی بخش هزينه های نهايي بخش دولتی هزينه ناخالص داخلی بخش هزينه های نهايي بخش خصوصی