Исследование взаимосвязей: Если цель состоит в изучении взаимосвязи между переменными и выявлении статистически значимых связей, такие методы, как корреляционный анализ или регрессионный анализ, могут быть подходящими.

Тестирование гипотез: В случае, когда вам нужно проверить определенную гипотезу о данных, такую как сравнение средних значений двух групп, статистические тесты могут быть использованы для этой цели.

Использование машинного обучения

Прогнозирование: Если задачей является прогнозирование значений одной переменной на основе других переменных, машинное обучение может обеспечить более точные и надежные прогнозы по сравнению со статистическими методами.

Классификация и кластеризация: Если вам нужно разделить данные на группы на основе их характеристик или выявить скрытые закономерности в данных, методы машинного обучения, такие как деревья решений, случайный лес, k-средних и другие, могут быть подходящими.

Работа с большими данными: Если у вас есть большие объемы данных или данные с большим количеством признаков, машинное обучение может быть более подходящим инструментом для анализа данных, поскольку оно способно обрабатывать такие данные и выявлять сложные закономерности.

Важно отметить, что статистический анализ и машинное обучение не взаимоисключающие подходы. На практике они часто используются совместно для анализа данных, и один подход может дополнять другой. Например, статистический анализ может быть использован на начальном этапе проекта для получения базового понимания данных и выявления потенциальных связей между переменными. Затем машинное обучение может быть применено для создания более сложных моделей и прогнозов.

В некоторых случаях, когда данные содержат линейные зависимости, и задача не требует высокой точности прогнозирования, можно использовать статистические методы, такие как линейная регрессия. Однако, если данные имеют сложные нелинейные зависимости или если требуется высокая точность прогнозов, машинное обучение может быть более подходящим инструментом.

В целом, выбор между статистическим анализом и машинным обучением зависит от специфики задачи, доступных данных и целей исследования. Важно помнить, что эти подходы могут дополнять друг друга и быть использованы совместно для достижения лучших результатов.

Анализ табличных данных с использованием машинного обучения позволяет решать различные задачи, такие как:

Регрессия – предсказание непрерывной переменной на основе входных данных.

Примеры: прогнозирование цен на жилье, автомобилей или акций и т.п.

Вот пример табличных данных, используемых для регрессии цен на автомобили:

В этом примере каждая строка представляет автомобиль, а столбцы содержат информацию о его марке, модели, годе выпуска, пробеге, типе топлива, литраже двигателя, мощности двигателя и цене.

Цель – предсказать цену автомобиля на основе его характеристик, например, для оценки стоимости при продаже или покупке. Эти данные могут быть использованы для создания модели машинного обучения, которая автоматически предсказывает цену автомобиля на основе его характеристик.

Классификация – определение категории или класса объекта на основе входных данных.

Примеры: определение кредитного риска, диагностика заболеваний или фильтрация спама.

Вот пример табличных данных, используемых для классификации диагнозов пациентов:

В этом примере каждая строка представляет пациента, а столбцы содержат информацию о его поле, возрасте, симптомах и диагнозе.

Цель – определить диагноз пациента на основе симптомов, например, для правильного назначения лечения. Эти данные могут быть использованы для создания модели машинного обучения, которая автоматически классифицирует диагноз пациента на основе его симптомов.

Кластеризация – группировка объектов на основе их схожести или близости друг к другу.

Примеры: сегментация клиентов, выявление аномалий в данных и т.п.

Вот пример табличных данных, используемых для кластеризации клиентов:

В этом примере каждая строка представляет клиента, а столбцы содержат информацию о его поле, возрасте, доходе и количестве покупок.

Цель – разбить клиентов на группы на основе их схожести, например, для улучшения маркетинговых кампаний или персонализированного обслуживания. Эти данные могут быть использованы для создания модели машинного обучения, которая автоматически разбивает клиентов на группы (кластеры) на основе их характеристик.