تحليل واريانس با spss

تجزیه و تحلیل واریانس یک طرفه (ANOVA)

برای تعیین اینکه آیا تفاوت های آماری معنی داری بین میانگین دو یا چند گروه مستقل (غیر مرتبط) وجود دارد یا نه استفاده می شود (اگرچه شما تمایل دارید که فقط زمانی استفاده شود که حداقل سه گروه به جای دو گروه وجود داشته باشد ). برای مثال، می‌توانید از ANOVA یک طرفه برای درک اینکه آیا عملکرد امتحان بر اساس سطح اضطراب امتحان در بین دانش‌آموزان متفاوت است یا خیر، استفاده کنید، و دانش‌آموزان را به سه گروه مستقل (مثلا دانش‌آموزان با استرس پایین، متوسط ​​و بالا) تقسیم کنید.

کاربردهای داده های بزرگ در رسانه های اجتماعی

رسانه‌های اجتماعی ابزار قدرتمندی هستند که انواع مرزها را برای ارتباط افراد و نزدیک‌تر کردن آن‌ها به یکدیگر طی کرده است. با پایه گذاری اینترنت که موتور رسانه های اجتماعی را تقویت می کند، کاربران اینترنتی به پروانه های اجتماعی برای برقراری ارتباط و ارتباط تبدیل شده اند. برخلاف زمان‌های مرسوم که مردم مجبور بودند کبوترهای خود را آزاد کنند تا پیامی برای عاشقان خود بفرستند، عصر معاصر از شما می‌خواهد پیامی را ارسال کنید که در یک لحظه تحویل داده می‌شود.پیوندهای ناگسستنی که زنجیره اینترنت را تشکیل می دهند به قدری قدرتمند هستند که قبل از اینکه کسی بخواهد پیامی را که به تازگی فرستاده است لغو ارسال کند، شخص دیگر قبلاً یک اعلان دریافت می کند.

کاربردهای داده های بزرگ در بخش خرده فروشی

 کاربردهای داده های بزرگ در بخش خرده فروشی

کلان داده چیست؟
در تجزیه و تحلیل داده ها، مطالعه الگوهای بین داده ها و پیش بینی پدیده های آینده برای عملکرد بهتر بسیار مهم است. علم داده فقط تجزیه و تحلیل داده ها و حجم وسیعی از اطلاعات نیست، بلکه در مورد کاوش در میان چنین الگوهای اطلاعاتی به منظور یافتن اطلاعات روشنگری برای استفاده در آینده است.

کلان داده در صنعت بانکداری: مزایا، کاربردها و چالش ها

آیا تا به حال به مقدار داده ای که در روز تولید می کنید فکر کرده اید؟ هر تراکنش کارت اعتباری، هر پیامی که ارسال می‌کنید، هر وب‌سایتی که بازدید می‌کنید... همه اینها روزانه 2.5 کوینتیلیون بایت داده تولید شده توسط جمعیت جهانی را اضافه می‌کند.
 این تعداد بی نهایت فرصت را برای آینده نگرترین مشاغل در حوزه های مختلف ایجاد می کند تا از آن داده ها سرمایه گذاری کنند و صنعت بانکداری نیز از این قاعده مستثنی نیست.
 در حالی که تقریبا نیمی از جمعیت بزرگسال جهان از بانکداری دیجیتال استفاده می کنند، موسسات مالی داده های کافی برای بازنگری در نحوه عملکرد خود دارند تا کارآمدتر، مشتری محورتر و در نتیجه سودآور شوند.

پاك سازي داده

طبق مطالعات قبلی، "کمترین لذت بخش" شغل دانشمندان داده، پاکسازی داده ها بود که حدود 60 درصد از زمان آنها را می گرفت. دانشمندان داده حتی چند سال بعد همچنان بخش قابل توجهی از ساعات کاری خود را به ابتکارات پاکسازی داده ها اختصاص می دهند. علیرغم این واقعیت که یک نظرسنجی انجام شده در سال 2020 نشان داد که دانشمندان داده اکنون تنها حدود 45٪ از زمان خود را به کارهای آماده سازی داده ها مانند پاکسازی داده ها اختصاص می دهند، این هنوز نشان می دهد که پاکسازی داده ها به زمان و تلاش زیادی از دانشمندان داده نیاز دارد.
  اکثر مردم موافق هستند که کیفیت بینش و تجزیه و تحلیل شما در هنگام استفاده از داده ها به طور مستقیم با کیفیت داده هایی که استفاده می کنید مرتبط است. در اصل، تحلیل تولید شده از داده های بد نیز بد است. اگر می‌خواهید در شرکت خود فرهنگی ایجاد کنید که حول محور استفاده از داده‌های با کیفیت بالا برای تصمیم‌گیری باشد، یکی از مهم‌ترین گام‌های اولیه، پاک‌سازی داده‌ها است که به‌عنوان پاکسازی داده‌ها و پاک‌سازی داده‌ها نیز شناخته می‌شود.