June 9
La gestione dei dati e l'analisi statistica sono campi ampi, sia in relazione ai modi in cui i dati vengono archiviati, elaborati e analizzati. Sebbene i due campi sono separati, considerevole sovrapposizione si verifica tra i due, dato che i dati devono essere memorizzati e puliti prima che possa essere analizzato, e che alcune analisi dei dati è necessaria al fine di determinare il modo più appropriato di memorizzazione e gestione.
La gestione dei dati è un processo mediante il quale i dati sono organizzati, modellato o immagazzinato in modo tale da essere utile per una azienda o altra organizzazione. Questo può comportare la creazione di sistemi come architetture di dati e processi che vengono effettuati sui dati regolarmente. La gestione dei dati può fare riferimento a fonti statiche di dati, tali risposte ai sondaggi, ma in genere si riferisce a fonti dinamici quali i dati sulle vendite, che sono regolarmente aggiornato con nuove informazioni.
Diversi metodi sono disponibili organizzazione nella gestione dei dati. le gerarchie di dati possono essere creati con la quale i dati sono strutturati - ". modellazione dei dati", questo è talvolta chiamato Data Warehousing si riferisce a tirare i dati da un certo numero di fonti in un unico repository in modo che possa essere analizzato. I modi in cui i dati viene spostato tutto un sistema è chiamato semplicemente "il trasferimento dei dati." Una volta raccolti in un database, "amministrazione di database" viene eseguita per garantire i dati sono accessibili, robusto e sicuro.
L'analisi statistica viene utilizzata per identificare i modelli, le tendenze, le relazioni e le differenze in un insieme di dati. Spesso, la ragione per fare qualsiasi gestione dei dati, in primo luogo è consentire queste analisi da effettuare. Le analisi statistiche trovano questi modelli, e determinare la probabilità che essi sono in realtà racconta una storia utile invece di essere variazione casuale nei dati. Le informazioni fornite potrebbe quindi essere utilizzato per informare le decisioni aziendali o commerciali, o per verificare le ipotesi di studi scientifici.
La vasta gamma di analisi statistiche disponibili possono essere raggruppati in due grandi categorie - quelli che cercano correlazioni, e quelli che cercano le differenze tra le variabili. Esempi del primo intervallo da correlazioni semplici e di regressione / analisi di regressione multipla, fino a metodi complessi come l'analisi fattoriale. Esempi di seguito includono t test e analisi della varianza (ANOVA). Altri metodi cercano tendenze nel tempo, compresi quelli che si occupano di analisi delle serie temporali e analisi di sopravvivenza.