在当今数据驱动的世界中，统计学扮演着至关重要的角色。无论是在商业决策还是科学研究中，统计学都无处不在。本文将探讨统计学在数据分析中的应用，特别是描述性统计、预测性统计和规定性统计，并讨论如何根据不同的业务问题和数据类型选择合适的统计模型。
描述性统计是统计学的基础，它不改变数据的任何值，而是通过图形或表格的形式来观察数据。这种统计方法使统计学家或观众能够全面了解数据集的情况。在对数据有了初步了解之后，可以选择适当的模型进行深入分析。描述性统计的简单之处在于，它只是将数据转换为图表形式，而数据本身保持不变。
预测性统计，顾名思义，是关于预测未来的统计方法。当看到与预测相关的问题时，关键词应该是“多少”或“多久”。预测性统计关注的是对未来某个事件的预期。在商业问题中，可能会问：“下周的利润会是多少？”或者“下个月预计会销售多少产品？”如果业务问题符合这些关键词，那么预测性模型就是合适的选择。与描述性统计不同，预测性统计需要更多的努力。
规定性统计是预测性统计的进一步发展。它不仅仅停留在“多少？”或“多久？”的问题上，而是进一步发展到“如何实现某事？”的问题。例如，为了将利润提高30%，可以做什么？或者为了销售20%更多的产品，可以做什么？或者满足客户需求的可能方式是什么？这种规定性模型属于建议类别。给出有价值的建议并不像想象的那么容易。当然，需要进行大量的工作和分析才能给出有价值的建议。规定性统计的意义更为深远！
不同类型的数据可以采用不同类型的统计分析。本文将讨论统计学中的一些主要模型，并讨论何时使用它们。
在数据世界中，一切都存在某种联系。使用相关性技术是找出一个变量与另一个变量之间关系强度的一种方法。相关性分析有助于发现两个或多个变量之间的关系或关联。变量实际上是因素。相关性分析适用于定量和定性数据。简单地说，相关性值介于-1和1之间。相关性值越接近1，表示变量之间存在较强的正相关关系；相关性值越接近-1，表示变量之间存在较强的负相关关系。0表示变量/因素之间没有相关性。
当一个变量随着另一个变量的增加而增加时，显示出正相关（例如，随着销售额的增加，利润也会增加）。当一个变量增加，另一个变量倾向于减少，这是负相关（例如，随着旷工率的增加，产量减少）。这种模型有时也有助于减少变量数量。例如，可以选择与研究主题有强关系的变量进行更深入的研究。因此，可以专注于真正需要的变量。
当需要找出一个变量对另一个变量的依赖性时，回归分析是有用的。这也适用于定性和定量数据。回归值介于0和1之间。1表示完美拟合，0表示完全不拟合。这告诉一个变量对另一个变量的依赖程度。使用回归分析，可以进行预测性建模。