 באַשרייַבן די וויכטיקייט פון ניצן סטאַטיסטיק אין דאַטן אַנאַליסיס
סטאַטיסטיק פיעסעס אַ קריטיש ראָלע אין דאַטן אַנאַליסיס ווייַל עס גיט מעטהאָדס און מכשירים פֿאַר פארשטאנד און ינטערפּריטיישאַן פון דאַטן. די טעקניקס קענען זיין גענוצט צו סאַמערייז דאַטן, ידענטיפיצירן טרענדס, מאַכן פֿאָרויסזאָגן און פּרובירן כייפּאַטאַסאַז באזירט אויף זאָגן. איינער פון די הויפּט בענעפיץ פון ניצן סטאַטיסטיק אין דאַטן אַנאַליסיס איז אַז עס קענען העלפֿן צו אַקיעראַטלי מעסטן און באַשרייַבן דערשיינונגען. דורך קאַלעקטינג און אַנאַליזינג דאַטן, איר קענען באַשליסן ווי אָפט זיכער געשעענישן פּאַסירן, ווי מסתּמא זיי פאַלן, און ווי פיל זיי בייַטן פון איין אָבסערוואַציע צו דער ווייַטער. אן אנדער וויכטיק פאַסעט פון סטאַטיסטיש אַנאַליסיס איז די פיייקייט צו דערפירן גענעראַל קאַנקלוזשאַנז פון מוסטער דאַטן. ינפערענטשאַל סטאַטיסטיק זענען געניצט צו באַשטימען די מאַשמאָעס אַז קאַנקלוזשאַנז ציען פון אַ מוסטער זענען אמת פֿאַר די באַפעלקערונג פון וואָס די מוסטער איז ציען. דעם מיטל אַז מיר קענען מאַכן סטייטמאַנץ וועגן אַ גרעסערע באַפעלקערונג באזירט אויף אַ מוסטער דאַטן, וואָס איז יוזשאַוואַלי מער פיזאַבאַל צו זאַמלען. דערצו, סטאַטיסטיש מעטהאָדס קענען העלפֿן צו פּרובירן די גילטיקייַט פון כייפּאַטאַסאַז און טיריז דורך דיטערמאַנינג צי די באמערקט דאַטן זענען קאָנסיסטענט מיט די פֿאָרויסזאָגן פון די מאָדעל. דורך פאַרגלייַכן פאַקטיש דאַטן מיט פּרעדיקטעד וואַלועס, מען קענען אַססעסס ווי געזונט דער מאָדעל פיץ די דאַטן און צי עס דאַרף זיין ראַפינירט. קוילעלדיק, די נוצן פון סטאַטיסטיק אין דאַטן אַנאַליסיס איז יקערדיק פֿאַר אַטשיווינג אַ בעסער פארשטאנד פון קאָמפּלעקס דאַטן און מאַכן ינפאָרמד דיסיזשאַנז באזירט אויף עמפּיריקאַל זאָגן. מיט זיין שטרענג און סיסטעמאַטיש אַפּראָוטשיז, סטאַטיסטיק ינייבאַלז ריסערטשערז און דאַטן אַנאַליס צו עקסטראַקט ווערטפול ינסייץ פון דאַטן און מאַכן פאַרלאָזלעך קאַנקלוזשאַנז באזירט אויף עמפּיריקאַל זאָגן.