Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…

4. В практике стоит различать три типа шкал для измерения переменных. Номинальная: шкала наименований – город, пол, профессия и т. д. Ординальная / порядковая: отражающая степень проявления какого-либо свойства, без точных измерений – высокий-низкий; больше-меньше; I – II – III место и т. д. Интервальная: отражает размерность или масштаб каждой переменной – доход, возраст в годах, расстояние и т. д.

5. Мы выдвигаем наши предположения / суждения (как в виде мнений или домыслов, так и опыта) в виде гипотез, которые потом проверяем цифрами и аналитикой. В статистике фигурируют две гипотезы. Нулевая гипотеза (H0), гласящая что закономерностей, взаимосвязей, различий в генеральной совокупности не существует – все что мы обнаружили всего лишь нелепая случайность в нашей выборке. И альтернативная (H1), которая гласит, что обнаруженные в выборке различия нельзя объяснить случайностью: они вероятнее всего имеют место и «материальны» в генеральной совокупности.

6. Практическая статистика оперирует не вероятностью наступления события (или истинности утверждения), а вероятностью ошибиться в случае применения обнаруженной закономерности ко всей генеральной совокупности. Самым страшным и критичным в анализе считается именно обнаружить закономерности, взаимосвязи или различия, которых на самом деле в генеральной совокупности не существует.

7. Все закономерности (взаимосвязи, различия), по которым вероятность ошибки относительно их отсутствия в генеральной совокупности менее 5% (менее 0,05), считаются статистически значимыми.

8. В социально-экономической реальности Вы редко будете встречать нормальное распределение. Оно будет скорее скошено вправо или влево, или очень сжато к оси ОХ или ОY. 90% жителей страны владеют 2% капитала, 2 певца забирают 95% популярности, 99% тиража всех книг приходится на 1% авторов и т. д.

КРАТКО О ПОДГОТОВКЕ МАССИВА ДАННЫХ ДЛЯ АНАЛИЗА

Что такое массив данных

Массивом данных для пользователей как мы с Вами по большому счету является таблица, в которую внесены данные. Главное: в массиве все данные по той или иной переменной должны соотноситься с конкретным случаем, объектом, процессом, явлением.

Строки таблицы – это случаи или объекты (ФИО, завод, филиал, клиент и т.д.).

Столбцы\Колонки – это наши переменные, то есть характеристики этих случаев или объектов (доход, % брака, возраст, пол, страна и т.д.).

Массивом для последующей аналитической обработки является «плоская» таблица (не сведенный отчет). См. рис. 18.

Рис. 18. Базовая структура массива данных

В массивах по строкам идут случаи / объекты / процессы (компания, дата замера, человек, клиент и т.д.), а по столбцам\колонкам – исследуемые переменные с их значениями для этих случаев / объектов / процессов по ячейкам.

В массиве не должно быть никаких объединений ячеек или по несколько разных переменных в одной ячейке. Каждая переменная – отдельная колонка и ее значение для каждого объекта / случая записывается в отдельную ячейку.