DATA ANALYTICS

Métodos tradicionais de análise estatística – da amostragem de dados à interpretação dos resultados – têm sido usados por cientistas há milhares de anos. Mas o volume de dados de hoje torna a estatística ainda mais valiosa e poderosa. Algoritmos avançados, computadores poderosos e o armazenamento de baixo custo estão levando a um aumento no uso de estatística computacional. 

Esteja você trabalhando com grandes volumes de dados ou executando permutações múltiplas em seus cálculos, a estatística computacional tornou-se essencial para os estatísticos. Práticas populares de estatística computacional incluem:

• Programação estatística – das análises de variância e regressão linear tradicionais a métodos exatos e técnicas de visualização estatística, a programação estatística é essencial para tomar decisões baseadas em dados em qualquer setor;

• Econometria – modelagem, forecasting e simulações de processos de negócios para realizar planejamentos estratégico e tático melhores. Esse método aplica a estatística à economia para prever tendências futuras;

• Pesquisa de operações – identifica as ações que produzirão os melhores resultados – com base em muitas opções e resultados possíveis. Agendamento, simulação e processos de modelagem relacionados são usados para otimizar os processos de negócios e os desafios de gerenciamento;

• Programação matriz – técnicas computacionais poderosas para implementar seus próprios métodos estatísticos e análises de dados exploratórias, usando algoritmos de operação de linha;

• Visualização estatística – análises estatísticas rápidas e interativas, e capacidades exploratórias em uma interface visual podem ser usadas para entender dados e construir modelos;

• Melhoria de qualidade estatística – uma abordagem matemática para rever as características de qualidade e segurança em todos os aspectos da produção.