Теория:
Столкнувшись в своей работе с необходимостью обработки и предоставления статистических данных, исследователи из различных областей науки — от социологии и медицины до техники и культурологии — приходят к использованию статистических методов. Это обусловлено тем, что данные методы позволяют формулировать и обосновывать выводы о различных объектах, субъектах и группах людей, которые характеризуются внутренней разнообразностью.
Когда в работе впервые появляется необходимость обрабатывать и описывать данные, часто возникают затруднения в понимании того, как правильно представить и обработать данные, чтобы впоследствии провести статистический анализ.
В России активно развиваются интеллектуальные системы анализа данных, включающие методы статистического анализа в реальном времени.
Т-банк: прогнозирует спрос и оптимизирует бизнес-процессы.
Сбербанк: развивает платформу SberData Platform с сервисами для обработки больших данных, аналитического хранения, разработки моделей машинного обучения и контроля качества данных.
Для описания значительных объёмов информации используют описательную статистику — раздел статистики, который рассматривает методы анализа данных.
Графики, таблицы, схемы и числовые выражения используются для представления краткой и сосредоточенной информации об изучаемом явлении, которая называется описательной статистикой.
Многочисленные показатели описательной статистики позволяют делать выводы о средних значениях, разбросе, симметрии и характере изменений в статистических данных.
В статистике наиболее распространены среднее арифметическое и медиана, хотя иногда требуются и другие типы средних значений.
Подбор конкретного типа среднего для описания данных зависит от их природы, целей исследования и устоявшихся практик.
Об интересном статистическом приборе \(19\) века (ссылка).