Дескриптивная статистика, или описательная статистика, представляет собой раздел статистики, который занимается сбором, обработкой и представлением данных с целью их описания и анализа. Она позволяет исследователям и аналитикам суммировать и визуализировать данные, чтобы лучше понять их характеристики и выявить основные тенденции.

Основные задачи дескриптивной статистики включают:

• Сбор данных
• Обработка и упрощение данных
• Визуализация данных
• Выявление закономерностей и аномалий

Ключевые методы и приемы, применяемые в дескриптивной статистике, включают:

1. Меры центральной тенденции: Эти меры помогают определить, где сосредоточены данные. К ним относятся:
• Среднее значение: Сумма всех значений, деленная на их количество.
• Медиана: Значение, которое делит набор данных на две равные части (половина значений меньше, половина больше).
• Мода: Значение, которое встречается наиболее часто в наборе данных.
2. Меры разброса: Эти меры показывают, насколько данные варьируются или отклоняются от центральной тенденции. К ним относятся:
• Размах: Разница между максимальным и минимальным значениями.
• Дисперсия: Средний квадрат отклонений значений от их среднего.
• Стандартное отклонение: Квадратный корень из дисперсии, показывающий среднее отклонение значений от среднего.
3. Визуализация данных: Для наглядного представления данных используются различные графики и диаграммы, такие как:
• Гистограммы: Позволяют увидеть распределение значений.
• Круговые диаграммы: Используются для отображения долей категорий.
• Диаграммы размаха: Показывают разброс и выбросы в данных.
4. Кросс-табуляция: Метод, позволяющий анализировать взаимосвязь между двумя или более переменными.

Дескриптивная статистика является важным инструментом для предварительного анализа данных, позволяя исследователям формировать гипотезы и принимать обоснованные решения на основе собранной информации.