Dispersion tahlil asoslari. Dispersiya lotincha «dispersio»

Korrelyatsion-regression tahlilda eng kichik kvadratlar usulining qo’llanilishi.
Regression tahlil natijaviy belgiga tahsir etuvchi omillarning samaradorligini aniqlab beradi. Regressiya so’zi lotincha regressio so’zidan olingan bo’lib, orqaga harakatlanish degan mahnoga ega. Regression tahlil yordamida ijtimoiy-iqtisodiy jarayonlarning kelgusi davrlar uchun bashorat qiymatlarini baholash va ularning ehtimol chegaralarini aniqlash mumkin. Regression va korrelyatsion tahlilda bog’lanishning regressiya tenglamasi aniqlanadi va u mahlum ehtimol (ishonchlilik darajasi) bilan baholanadi, so’ngra iqtisodiy-statistik tahlil qilinadi. Funktsiyalar parametrlari odatda “eng kichik kvadratlar” usuli bilan aniklanadi. Eng kichik kvadratlar usulini mazmuni quyidagicha: xaqiqiy miqdorlarning tekislangan miqdorlardan farqining kvadratlari yigindisi eng kam bo’lishi zarur

Ma'lumot tahlilchisi nima?
Ma'lumot tahlilchisi - statistik ma'lumotlarni to'plash, qayta ishlash va ular ustida amallar bajaradilar. Ma'lumot tahlilchisi - Tashkilotlar va kompaniyalarga biznesni qanday qilib yaxshiroq hal qilishda yordam berish uchun raqamlar va ma'lumotlarni oddiy o'zbek tiliga tarjima qilishi mumkin.
Marketing tadqiqotlari, savdo ko'rsatkichlari, logistika yoki transport xarajatlari bo'lsin, har bir korxona ma'lumot yig'adi va bundan tahlil qilishdan foydalanadi. Ma'lumot tahlilchisi ushbu ma'lumotni oladi va ko'p narsalarni bilib oladi, masalan, yangi materiallarni qanday baholash, transport xarajatlarini qanday kamaytirish yoki kompaniya puli bilan bog'liq muammolarni qanday hal qilish mumkinligini analiz qilib beradi.
Ma'lumot tahlilchisi nima qiladi?
Ma'lumot tahlilchilari (Data sayntistar) ma'lumotlardan qanday qilib savollarga javob berish va muammolarni hal qilish uchun foydalanish mumkinligini aniqlaydilar. Ular tendentsiyalarni aniqlash va kelajakni bashorat qilish uchun hozirgi vaqtda nima sodir bo'lishini o'rganishadi. Ular hamma narsa qanday ishlashini tushunadigan va uni aniqlashga yordam beradigan detektivlarga o'xshaydi. Bu ijodiy, murakkab va samarali martaba bo'lishi mumkin.
Ma'lumot tahlilchilari odatda ma'lumotlarnig sonini hisoblash uchun kompyuter tizimlari va hisoblash dasturlaridan foydalanadilar. Ma'lumotlar sozlanishi, normallashtirilishi va qayta ishlanish, shunday qilib ularni yig'ish, alohida foydalanish yoki boshqa raqamlar bilan birgalikda ularning yaxlitligini saqlash uchun joylashtirilgan bo'lishi kerak. Ma'lumot tahlilchilari quyidagi majburiyatlarga ega bo'lishi mumkin:

• 
  Maqsadlarni belgilash uchun texnologiya guruhlari, menejment va / yoki data scientists bilan ishlash;
  
• 
  Birlamchi va ikkilamchi manbalardan ma'lumotlarni qidirish;
  
• 
  Keraksiz ma'lumotlardan xalos bo'lish uchun ma'lumotlarni tozalash va tahlil qilish;
  
• 
  Statistik vositalar va usullardan foydalangan holda natijalarni tahlil qilish va talqin qilish;
  
• 
  Ma'lumotlar to'plamidagi tendentsiyalar va tendensiyani aniqlashtirish;
  
• 
  Jarayonni takomillashtirish uchun yangi imkoniyatlarni aniqlash;
  
• 
  Rahbariyat uchun hisobot ma'lumotlari;
  
• 
  Ma'lumotlar bazalari va axborot tizimlarini loyihalashtirish, yaratish va texnik xizmat ko'rsatish;
  
• 
  Kod bilan va relyatsion malumotlar ombori bilan bog'liq muammolarni to'g'rilash;
  

Aylana misol:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-5, 10, 100)
y = np.linspace(-5, 4, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
F = 9*X**2 + 16*Y*Y - 90*X + 32*Y + 97
fig,ax = plt.subplots()
ax.contour(X, Y, F, levels=[0])
plt.show()