Статистика и анализ данных

Современные промышленные корпорации или отдельные производственные предприятия - это большие, сложные, динамические, социально-экономические системы. В процессе функционирования, они генерируют огромное количество данных. Ещё большее количество информации и данных генерируется в той среде, в которой предприятие находится.

От умения искать, анализировать, классифицировать, обобщать, распознавать, перерабатывать, представлять информацию и принимать решения сегодня напрямую зависит эффективность работы компаний. Статистический анализ позволяет извлекать информацию из данных и оценивать качество этой информации. Часто данные содержат много информации, которая не является очевидной, статистика поможет извлечь и понять эту информацию.

Data science — это расширение методов статистики, способное справляться с огромными объемами данных. Data science добавляет методы из computer science в репертуар статистики. Главное, что отличает data science от статистики, — это работа с большими данными, использование методов машинного обучения, методов математической оптимизации, методов организации вычислений и построения алгоритмов.

Анализ данных - это процесс поиска ценной информации и обнаружения скрытых закономерностей в огромных массивах структурированных и неструктурированных данных с помощью таких методов как статистика, машинное обучение, сбор и анализ данных и прогнозная аналитика. Этот подход, находящийся на стыке нескольких дисциплин, меняет способы решения задач, стоящих перед организациями, и позволяет получить конкурентное преимущество.

Скачать презентацию System Lab