이유는 다음과 같습니다.
* 조직 : 통계는 의미있는 요약 및 시각화로 데이터를 구성하는 도구를 제공합니다. 여기에는 다음과 같은 방법이 포함됩니다.
* 설명 통계 : 평균, 중앙값, 모드, 표준 편차 및 데이터 특성을 요약하기위한 분산과 같은 측정.
* 데이터 시각화 : 데이터 트렌드와 관계를 시각적으로 나타내는 그래프, 차트 및 테이블을 작성합니다.
* 평가 : 통계는 결론을 도출하고 데이터에 대한 가설을 테스트하는 기술을 제공합니다. 주요 개념에는 다음이 포함됩니다.
* 추론 통계 : 샘플 데이터를 사용하여 더 많은 인구에 대한 추론.
* 가설 테스트 : 데이터 관계에 대한 가설을 공식화하고 테스트합니다.
* 회귀 분석 : 결과를 예측하기 위해 변수 간의 관계를 모델링합니다.
데이터 구성 및 평가에 기여하는 다른 관련 분야는 다음과 같습니다.
* 데이터 분석 : 데이터에서 통찰력을 추출하기 위해 통계적 방법, 데이터 마이닝 및 데이터 시각화를 포함하는 더 넓은 필드.
* 데이터 마이닝 : 큰 데이터 세트에서 숨겨진 패턴과 관계를 발견하는 데 중점을 둡니다.
* 기계 학습 : 알고리즘을 사용하여 데이터에서 배우고 예측 또는 분류를합니다.
본질적으로, 통계는 다양한 분야의 연구원들을위한 기초 도구로서 데이터를 이해하고 신뢰할 수있는 결론을 도출하도록 도와줍니다.
