برنامه نویسی آمار و تجزیه و تحلیل داده ها

برنامه نویسی آمار بخش مهمی از تجزیه و تحلیل داده ها و تصمیم گیری در زمینه های مختلف از تجارت تا علم است. با ترکیب دانش آماری با برنامه نویسی ، توسعه دهندگان می توانند الگوهای را کشف کنند ، فرضیه ها را آزمایش کنند و تصمیمات مبتنی بر داده را به طور مؤثر بگیرند.

برنامه نویسی آماری چیست؟

برنامه نویسی آماری استفاده از زبانهای برنامه نویسی برای انجام تجزیه و تحلیل آماری بر روی داده ها است. این شامل تکنیک هایی مانند تمیز کردن داده ها ، تجزیه و تحلیل توصیفی ، آزمایش فرضیه ، مدل سازی و تجسم است.

زبانهای محبوب برای برنامه نویسی آماری

• r: زبانی که به طور خاص برای محاسبات آماری و گرافیک ساخته شده است.
• پایتون: به طور گسترده ای با کتابخانه هایی مانند استفاده می شود pandasبا numpyبا scipyوت statsmodelsبشر
• SAS: اغلب در محیط های بهداشتی و سازمانی استفاده می شود.
• جولیا: یک زبان جدیدتر که پردازش داده های با کارایی بالا را ارائه می دهد.

مفاهیم اساسی در تحلیل آماری

• آمار توصیفی (میانگین ، متوسط ​​، حالت ، واریانس)
• توزیع احتمال
• آزمایش فرضیه (آزمونهای T ، مجذور کای)
• تجزیه و تحلیل رگرسیون
• ANOVA (تجزیه و تحلیل واریانس)

مثال پایتون: آمار توصیفی

import pandas as pd

data = [23, 45, 12, 67, 34, 89, 22]
df = pd.Series(data)

print("Mean:", df.mean())
print("Median:", df.median())
print("Standard Deviation:", df.std())

کتابخانه های ضروری برای تجزیه و تحلیل داده ها

• پاندا: دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها
• numpy: محاسبات عددی
• Matplotlib/Seaborn: تجسم
• SCIPY: عملکردهای علمی و آماری
• مدل های حالت: مدل ها و آزمایشات آماری

برنامه های برنامه نویسی آماری

• تجزیه و تحلیل بازار و مشتری
• تحقیقات علمی و آزمایشات
• پیش بینی مالی
• تجزیه و تحلیل مراقبت های بهداشتی
• تجزیه و تحلیل عملکرد ورزشی

بهترین روشها

• همیشه قبل از تجزیه و تحلیل داده های خود را تمیز و تأیید کنید.
• فرضیات پشت هر آزمون آماری را درک کنید.
• داده های خود را برای شناسایی الگوهای یا مسافت های دور تجسم کنید.
• گردش کار خود را با استفاده از اسکریپت ها یا نوت بوک ها خودکار کنید.
• تجزیه و تحلیل خود را برای تکرارپذیری مستند کنید.

پایان

برنامه نویسی آماری به توسعه دهندگان این قدرت را می دهد تا داده های خام را به بینش های عملی تبدیل کنند. این که آیا شما یک مبتدی هستید و چه یک تحلیلگر باتجربه ، یادگیری نحوه ترکیب آمار با کد ، مهارت های تحلیل داده های شما را فوق العاده می کند و فرصت های بی پایان را در صنایع باز می کند.