Popisné statistiky v MS Access mají významnou roli při práci s velkým objemem dat.
Access je aplikace, která se používá k ukládání velkého množství dat, nejen kvůli vedení a kompilaci záznamů, ale také pro analýzu, srovnání a mnoho dalšího. Existuje mnoho, čím je tato aplikace vybavena, což vám poskytuje funkce pro snadné provádění všech výše uvedených operací. Kromě provádění těchto operací je ještě třeba udělat spoustu věcí, než je možné tyto operace provést, například před provedením analýzy musíte připravit svá data, zkompilovat je, sečíst, ověřit a udělat mnohem více . U všech těchto operací byste měli využít deskriptivní analýzu.
Deskriptivní statistika
Efektivní popisná analýza vám usnadní pochopení velkého objemu dat tím, že vám je představíme v kvantitativních souhrnech, čímž usnadníte pochopení. Když provádíte operace, jako jsou sčítání dat, průměrování dat a počítání dat, v zásadě si dopřáváte popisné statistiky. Popisná statistika se týká postupů, které se provádějí na datech, aby byla vhodná pro větší analytické operace nebo analýzu. To se používá pro profilování datové sady způsobem, který lze použít pro další analýzu.
Toto je jedna z nejdůležitějších operací, kterou je třeba provést předtím, než data podrobíte rozsáhlejší a složitější analýze. Pomáhá dát datové sadě tvar a formu, díky nimž bude lépe organizovaná a vhodnější pro další analýzu. Pokud na datové sadě neprovedete popisnou statistiku a jednoduše ji odešlete k analýze, existuje možnost, že nezískáte nejpřesnější výsledky. Kromě popisné statistiky existuje v Accessu i několik dalších typů statistik, se kterými se často zaměňuje.
Rozdíl mezi inferenční statistikou a deskriptivní statistikou
Inferenční statistika je špičkovější forma analýzy, kterou sice lze provádět v MS Access, ale nepatří mezi nejpřesnější a nejspolehlivější statistiky, které lze použít. Existuje několik důvodů pro potvrzení tohoto tvrzení. Inferenční statistika je forma statistiky, která jde nad rámec informací z datové sady, kterou máte k dispozici. Používá se k vyvozování závěrů, které jsou odvozeny s ohledem na více než jen data.
Rozdíl mezi těmito dvěma metodami lze vysvětlit na příkladu průzkumu. Při provádění průzkumu se pro výpočet výsledků používá deskriptivní statistika, zatímco inferenční statistika naopak odvozuje závěry s přihlédnutím k faktorům, jako je spokojenost spotřebitelů. To také poukazuje na skutečnost, že inferenční statistika využívá lepší a pokročilejší nástroje, které nejsou k dispozici ve vestavěné aplikaci Access, ale v aplikaci Excel. Forma dat, která je pro použití s inferenční statistikou nejlepší, je ta, která je k dispozici v souborech Excelu. Nejvhodnější formou statistiky pro uživatele Accessu je tedy deskriptivní statistika.
Pokud používáte MS Access k ukládání cenných obchodních dat, je důležité mít po ruce nástroj pro obnovení Accessu opravit mdb a accdb databázové soubory rychle a efektivně.
Úvod autora:
Vivian Stevens je expert na obnovu dat v DataNumen, Inc., která je světovým lídrem v oblasti technologií pro obnovu dat, včetně poškozený sql a excelové softwarové produkty pro obnovu. Pro více informací navštivte www.datanumen.com