از دوران باستان تا عصر مدرن

ریشه‌های آمار به سرشماری‌های مصر و بابل باستان بازمی‌گردد. آمار توصیفی مدرن با تحقیقات جدول زندگی جان گرانت در قرن هفدهم آغاز شد و زمانی که آدولف کوتله مفهوم «انسان متوسط» را در قرن نوزدهم معرفی کرد، بیشتر توسعه یافت.

آمار توصیفی در عصر علم داده

• • EDA: تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA): درک ویژگی‌های پایه داده‌ها
• • Data Preprocessing: پیش‌پردازش داده‌ها: تشخیص داده‌های پرت و ارزیابی کیفیت داده‌ها
• • Feature Engineering: مهندسی ویژگی: پایه و اساس ایجاد متغیرهای جدید
• • Model Evaluation: ارزیابی عملکرد مدل: تحلیل ویژگی‌های توزیع پیش‌بینی‌ها

کاربردها در هوش تجاری

کسب‌وکارهای مدرن از آمار توصیفی به طور گسترده در همه زمینه‌ها از جمله داشبوردهای KPI، تقسیم‌بندی مشتریان، تحلیل فروش و کنترل کیفیت استفاده می‌کنند. آنها به ویژه در تحلیل در زمان واقعی و گزارش‌دهی خودکار نقش مهمی ایفا می‌کنند.

توسعه به آمار استنباطی

آمار توصیفی پایه و اساس آمار استنباطی را تشکیل می‌دهد. آمار توصیفی نمونه برای تخمین ویژگی‌های جامعه استفاده می‌شود و به عنوان داده‌های پایه برای آزمون فرضیه عمل می‌کند.

ارتباط با یادگیری ماشین

آمار توصیفی برای انتخاب ویژگی، پیش‌پردازش داده‌ها و تفسیر مدل در یادگیری ماشین ضروری است. آنها به ویژه در هوش مصنوعی قابل توضیح نقش مهمی ایفا می‌کنند.

ادغام با تجسم

همراه با تکنیک‌های مختلف تجسم مانند هیستوگرام‌ها، نمودارهای جعبه‌ای و نمودارهای ویولن، آنها درک شهودی از توزیع و ویژگی‌های داده‌ها را امکان‌پذیر می‌کنند.

آینده تحلیل در زمان واقعی

فناوری برای محاسبه و به‌روزرسانی آمار در زمان واقعی از محیط‌های داده‌های جریانی به طور فزاینده‌ای مهم می‌شود.