Аналіз даних — розділ математики та інформатики, що займається розробкою методів опрацювання даних незалежно від їх природи.

Для аналізу даних потрібні знання предметної області та знання математики й статистики.

Статистика (від лат. status — стан) — це наука про отримання, опрацювання й аналіз кількісних даних, які характеризують масові явища.

Розрізняють чотири етапи аналізу даних:

1. Отримання даних;

2. Опрацювання даних;

3. Аналіз результатів опрацювання даних;

4. Інтерпритація результатів.

Багаторазове вимірювання та збереження при цьому відповідних результатів приводить до накопичення даних, які опрацьовують спеціальними методами, які вивчаються у статистиці. Такі дані називаються статистичними даними.

Статистичні дані — сукупність упорядкованих, класифікованих  даних про деяке масове явище або процес.

Статистичні дані дають змогу не тільки охопити картину певного питання на даний час, а й планувати необхідні дії на майбутнє.

Велику множину об’єктів, що є предметом статистичного дослідження, називають генеральною сукупністю.

Дослідник, як правило, не має змоги оперувати всією генеральною сукупністю. Наприклад, опитати кожного громадянина країни нереально. Натомість досліджують вибірку — деяку множину об’єктів, вибраних з генеральної сукупності, і, проаналізувавши її, роблять висновки щодо властивостей генеральної сукупності загалом.

Види соціологічних досліджень

За метою

За метою соціологічні дослідження поділяються на фундаментальні та прикладні. Фундаментальні спрямовані на встановлення та аналіз соціальних тенденцій, закономірностей розвитку і пов'язані з вирішенням найскладніших проблем суспільства. Прикладні — націлені на вивчення конкретних об'єктів, вирішення певних соціальних проблем.

За тривалістю

·                 довгострокові — від 3 років і більше;

·                 середньострокові — від 6 місяців до 3 років;

·                 короткострокові — від 2 до 6 місяців;

·                 експрес-дослідження — від 1—2 тижнів до 1—2 місяців.

За глибиною аналізу

·                 Пошукові дослідження — за своїми параметрами є найпростішими, вирішують прості за змістом завдання. Застосовують їх тоді, коли проблема, об'єкт або предмет дослідження належить до маловивчених або взагалі не вивчених. Охоплюють невеликі сукупності, мають спрощені програму та інструментарій. Найчастіше використовують як попередній етап більш глибокого масштабного дослідження, орієнтуючи їх на збирання інформації щодо об'єкта та предмета дослідження, уточнення гіпотез тощо.

·                 Описові дослідження — покликані створити відносно цілісну уяву про досліджувані явища, процеси. Проводять відповідно до повної програми, застосовуючи чіткий, детально опрацьований інструментарій, здебільшого тоді, коли об'єктом аналізу є відносно велика спільнота людей, з певними соціальними, професійними і демографічними характеристиками. За структурою, набором процедур є значно складнішими від пошукових досліджень.

·                 Аналітичні дослідження — полягають не тільки в описуванні соціальних явищ та їх компонентів, а й у встановленні причин їх виникнення, механізмів функціонування, виокремлення факторів, що забезпечують їх. Підготовка аналітичного соціологічного дослідження потребує значних зусиль, професійної майстерності дослідника — аналітичних здібностей, вміння інтерпретувати та аналізувати складну соціологічну інформацію, робити виважені висновки.

Методи статистичних досліджень – це сукупність прийомів і за­собів, що використовуються для збирання, обробки та аналізу інфор­мації.

До основних методів належать статистики:

· метод масових спостережень (закону великих чисел),

· метод гру­пувань,

· метод узагальнюючих показників,

· метод якісного аналізу.

Маючи в розпорядженні дані статистичного спостереження, що характеризують те чи інше явище, перш за все необхідно їх упорядкувати, тобто надати характер системності.

Статистичний ряд розподілу — це впорядковані статистичні дані.

Ряди розподілу одиниць сукупності за ознаками, що мають кількісний вираз, називаються варіаційними рядами. У таких рядах значення ознаки (варіанти) розташовані в порядку зростання або спадання.

Варіанта — це окреме значення групувальної ознаки; частота — число, яке показує, скільки разів трапляється кожна варіанта

Дискретні варіаційні ряди — це такі ряди розподілу, в яких варіанта як величина кількісної ознаки може набувати тільки певного значення.
Інтервальні варіаційні ряди — такі ряди розподілу, в яких значення варіанти дано у вигляді інтервалів, тобто значення ознак можуть відрізнятися одне від одного на як завгодно малу величину.

Основними статистичними характеристиками вибірки є середнє, мода та медіана, які ще називають мірами центральної тенденції.

Медіану можна визначити як точку на ряді розподілу (впорядкований набір значень змінної для різних спостережень).

Мода — це значення, яке найчастіше трапляється.

Дисперсія - це показник варіації, який представляє собою середній квадрат відхилень від математичного очікування. Таким чином, він висловлює розкид чисел щодо середнього значення. Обчислення дисперсії може проводитися як по генеральної сукупності, так і по вибіркової.

Асиметрія – величина, яка характеризує ступінь несиметричності розподілу відносно його середнього значення. Додатна асиметрія вказує на відхилення розподілу в бік додатних значень. Від'ємна асиметрія вказує на відхилення розподілу в бік від'ємних значень

У табличному процесорі центральна тенденція представлена функціями з категорії Статистичні, та майже всі вони призначені для обчислення узагальнювальних статистичних характеристик вибірки.
Найважливішими функціями категорії Статистичні є:

·                 AVERAGE (число1; число2;…) — обчислює середнє значення;

·                 МАХ (число1; число2;…) — обчислює максимальне значення;

·                 МІN (число1; число2;…)  — обчислює мінімальне значення;

·                 МЕDІАN (число1; число2;…) — повертає медіану;

·                 МОDЕ (число1; число2;…) — повертає моду;

·                 RANK (число; посилання; порядок) — повертає ранг числа у списку чисел, тобто його номер у впорядкованій послідовності чисел із вказаного діапазону.

·                 ДИСП(число1; число2;...) – обчислює середній квадрат відхилень від математичного очікування

·                 СТАНДОТКЛОН(число1; число2;...)- повертає стандартне відхилення по вибірці що містить числа

·                 СКОС(число1; число2;...)-визначає коефіцієнт асиметрії в послідовності числових даних

·                 ЧАСТОТА (FREQUENCY)(число1; число2;...)- обчислює частоту появи значень у діапазоні