Елена Матина
лектор Экономического факультета TalTech
Статистический анализ данных — это очень важная составляющая принятия решений в различных областях науки, бизнеса, инвестирования, здравоохранения, политики и других сферах. С помощью статистики можно выявить различные закономерности, и не только спрогнозировать процессы, но и оптимизировать их. Решения, принятые на основе грамотного анализа данных, будут обоснованными. Без статистического анализа как индивидуальные, так и макроэкономические решения могут быть субъективными и крайне неэффективными. Статистические методы позволяют принимать решения на основе объективных данных, а не на интуиции или догадках. Например, в бизнесе анализ данных помогает определить, какие маркетинговые стратегии наиболее эффективны, какие товары пользуются наибольшим спросом, а какие нуждаются в доработке; какие товары стоит в дальнейшем производить, а какие нужно снять с производства.
Один из самых мощных инструментов статистического анализа — это методы прогнозирования. Методы прогнозирования используются в бизнесе для планирования производства и продаж, в сфере финансового анализа – для прогноза финансовых рынков, в государственном секторе – для прогноза роста ВВП, доходов государственного бюджета и состояния рынка труда. В медицине методы прогнозирования используются для предсказания развития эпидемий. За время COVID-19, по теме развития эпидемии, было опубликовано множество научных статей, а также общеобразовательных и информационных статей в различных СМИ.
Статистический анализ данных позволяет оптимизировать различные процессы, повышая их эффективность и снижая затраты. Например, в производственном процессе можно использовать методы статистического контроля качества для минимизации брака и снижения производственных расходов. В управлении проектами в государственном секторе анализ данных помогает использовать ресурсы более эффективно и определять, какую пользу получает от данного проекта общество в целом. Например, при субсидировании производства, сохраняются рабочие места, увеличивается уровень занятости и налоговые поступления, растет прибыль бизнес-партнеров данного предприятия. Учитывая все эти факторы, очень важно правильно определить размер выдаваемой субсидии.
В финансовом секторе методы статистического анализа являются основой для оценки рисков и неопределенности. Например, страховые компании используют статистику для расчета вероятности наступления страхового случая и определения стоимости страхового договора. Например, стоимость страхования жизни будет зависеть от возраста и пола застрахованного (так как средняя продолжительность жизни у мужчин меньше, чем у женщин), наличия вредных привычек, вероятности наследственных заболеваний, состояния здоровья в целом и наличия хобби с высоким уровнем риска (например, регулярные поездки на мотоцикле, скалолазание и т. д.).
Подводя итог можно сказать, что статистический анализ данных является важным инструментом для принятия эффективных решений. Аналитические знания и умение грамотно применять методы статистики может быть очень полезным каждому человеку и в повседневной жизни. Особенно в условиях постоянно растущих объемов информации и данных.
Для повышения уровня образования и квалификации жителей Ида-Вирумаа, в рамках фонда Справедливого перехода Министерство Науки и Образования финансирует курс «Практические знания об анализе данных» на базе TalTech Virumaa kolledž и онлайн.
Цель данного курса – дать первичные практические знания о статистических исследованиях, их проведении, а также ознакомить участников курса с основами анализа данных и интерпретацией аналитических результатов. Практический характер курса дает хорошую возможность применения полученных знаний непосредственно на рынке труда (на рабочем месте). Для развития практических навыков анализа данных практические задания курса решаются при помощи приложения MS Excel. Участники курса будут также ознакомлены с приложением RStudio, позволяющим более эффективно анализировать большой объем данных.
Для жителей Ида-Вирумаа курс является бесплатным. Обучение начинается с 15 марта.
