Доказательная медицина
Управление качеством
Data Mining
Геостатистика
Портал Телеком
Актуарный портал
Кластеры знаний
Современные аналитические и статистические методы применяются в самых разнообразных областях: в экономике, финансах, маркетинге, социологии, психологии, лингвистике, биологии, геологии, химии, промышленности и т.д.
Имея множество данных, например, экономического характера или данных, связанных с разведкой полезных ископаемых, исследователь стоит перед выбором подходящего метода или образца решения задачи.
Анализируя текст, лингвист использует разнообразные статистические тесты, например, критерий хи-квадрат и по частотам тех или иных слов или их сочетаний определяет авторство или дату написания текста.
При анализе геологических данных используются методы факторного и дисперсионного анализа, корреляционный анализ, нелинейное оценивание, дискриминантный анализ.
Биолог, обрабатывая экспериментальный материал, использует ранговые и непараметрические методы, углубленные методы дисперсионного и многомерного дисперсионного материала.
Очень важно иметь обзор применения методов в различных областях, методы, оказывающиеся полезными в определенной области, могут принести эффект и в других областях. Например, знаменитые ранговые статистические критерии были первоначально изобретены Уилкоксоном (Frank Wilcoxon) работавшим в Институте исследования растений, в настоящее время эти методы используются повсеместно.
Подобное взаимообогащение и взаимопроникновение знаний характерно для науки нового времени.
В данном разделе мы выделили кластеры знаний, где с успехом применяются аналитические методы и компьютерные технологии анализа данных.
