Statistica descrittiva applicazioni con excel d ambra

Excel è buono per l’analisi dei dati

Si ordinano i dati per organizzarli rapidamente e per trovare i dati desiderati. Si filtrano i dati per visualizzare solo le righe che soddisfano i criteri specificati e per nascondere le righe che non si desidera visualizzare, per una o più colonne di dati. Si formattano i dati in modo condizionale per facilitare l’esplorazione e l’analisi visiva dei dati, l’individuazione di problemi critici e l’identificazione di schemi e tendenze. Insieme, l’ordinamento, il filtraggio e la formattazione condizionale dei dati possono aiutare l’utente e le altre persone che utilizzano il foglio di calcolo a prendere decisioni più efficaci sulla base dei dati.

È possibile ordinare e filtrare anche utilizzando un set di icone creato attraverso un formato condizionale. Utilizzate un set di icone per annotare e classificare i dati in tre o cinque categorie separate da un valore di soglia. Ogni icona rappresenta un intervallo di valori. Ad esempio, nella seguente tabella di set di icone, Set di icone 3 frecce, la freccia verde che punta verso l’alto rappresenta i valori più alti, la freccia gialla laterale rappresenta i valori medi e la freccia rossa che punta verso il basso rappresenta i valori più bassi.

Dati di esempio in Excel

Il Data Mining è l’analisi di grandi quantità di dati per estrarre modelli di dati precedentemente sconosciuti e interessanti, dati insoliti e dipendenze. Si noti che l’obiettivo è l’estrazione di modelli e conoscenze da grandi quantità di dati e non l’estrazione dei dati stessi.

I modelli ottenuti dal data mining possono essere considerati come una sintesi dei dati di input che possono essere utilizzati per ulteriori analisi o per ottenere risultati di previsione più accurati da un sistema di supporto alle decisioni.

Le tecniche e gli strumenti di Business Intelligence servono ad acquisire e trasformare grandi quantità di dati aziendali non strutturati per aiutare a identificare, sviluppare e creare nuove opportunità strategiche di business.

L’obiettivo della business intelligence è quello di consentire una facile interpretazione di grandi volumi di dati per identificare nuove opportunità. Aiuta a implementare una strategia efficace basata su intuizioni che possono fornire alle aziende un vantaggio competitivo sul mercato e una stabilità a lungo termine.

L’analisi predittiva utilizza modelli statistici per analizzare i dati attuali e storici al fine di fare previsioni (predizioni) su eventi futuri o altrimenti sconosciuti. In ambito aziendale, l’analisi predittiva viene utilizzata per identificare rischi e opportunità che aiutano a prendere decisioni.

Analisi dei dati con l’ausilio di excel Caso di studio

Le statistiche descrittive sono brevi coefficienti informativi che riassumono un dato insieme di dati, che può essere una rappresentazione dell’intera popolazione o un campione di una popolazione. Le statistiche descrittive si suddividono in misure di tendenza centrale e misure di variabilità (spread). Le misure di tendenza centrale includono la media, la mediana e la modalità, mentre le misure di variabilità includono la deviazione standard, la varianza, le variabili minime e massime, la curtosi e l’asimmetria.

Le statistiche descrittive, in breve, aiutano a descrivere e a comprendere le caratteristiche di uno specifico insieme di dati, fornendo brevi sintesi sul campione e sulle misure dei dati. I tipi più noti di statistiche descrittive sono le misure del centro: la media, la mediana e la modalità, utilizzate a quasi tutti i livelli di matematica e statistica. La media viene calcolata sommando tutte le cifre dell’insieme di dati e dividendo poi per il numero di cifre dell’insieme.

Ad esempio, la somma della seguente serie di dati è 20: (2, 3, 4, 5, 6). La media è 4 (20/5). La modalità di un insieme di dati è il valore che compare più spesso, mentre la mediana è la cifra situata al centro dell’insieme di dati. È la cifra che separa le cifre più alte da quelle più basse all’interno di un insieme di dati. Esistono tuttavia tipi di statistiche descrittive meno comuni, ma comunque molto importanti.

Statistiche reali

Le statistiche descrittive possono essere utili per due scopi: 1) fornire informazioni di base sulle variabili di un insieme di dati e 2) evidenziare potenziali relazioni tra le variabili. Le tre statistiche descrittive più comuni possono essere visualizzate in forma grafica o pittorica e sono misure di:

Esistono diversi metodi grafici e pittorici che migliorano la comprensione da parte dei ricercatori delle singole variabili e delle relazioni tra le variabili. I metodi grafici e pittorici forniscono una rappresentazione visiva dei dati. Alcuni di questi metodi includono:

Le misure di tendenza centrale sono la descrizione più elementare e, spesso, più informativa delle caratteristiche di una popolazione. Descrivono il membro “medio” della popolazione di interesse. Esistono tre misure di tendenza centrale:

La media è la misura di tendenza centrale più comunemente utilizzata. Le mediane sono generalmente utilizzate quando alcuni valori sono estremamente diversi dal resto dei valori (si tratta di una distribuzione skewed). Ad esempio, il reddito mediano è spesso la migliore misura del reddito medio perché, mentre la maggior parte degli individui guadagna tra 0 e 200.000 dollari, una manciata di individui guadagna milioni.