Quais são as diferentes técnicas de análise de dados gráficos dos preços da Bitcoin desde 2009?

Os dados técnicas de análise permitir que pesquisadores investiguem dados coletados e fazer inferências ou uma determinação da informação. A maioria das técnicas se concentra na aplicação de técnicas quantitativas para estudar os dados. Alguns dos mais populares dos mais populares análise de dados incluir estatísticas descritivas, análise exploratória de dados e análise de dados. Os dois últimos envolvem o uso de suporte ou não suportam uma hipótese predeterminada. Os grupos que compõem essas técnicas incluem pesquisadores individuais, estudantes, empresas, agências governamentais e atuários, entre outras partes que podem precisar de informações e dados.

A análise quantitativa de dados tenta eliminar preconceitos de pesquisadores dados coletados.


O uso intensivo de estatísticas, probabilidades ou outras técnicas matemáticas permite que os indivíduos usem métodos padrão para interpretar os dados. Quando os pesquisadores tentam usar dados qualitativos técnicas de análise – muitas vezes com base nos antecedentes pessoais, preferências ou fundamentos de pesquisa e raciocínio – os dados coletados podem ser mal interpretados ou mal interpretados. Como resultado, as técnicas matemáticas são menos sensíveis a esses erros e são frequentemente mais aceitas por outros indivíduos ou pesquisadores.

A análise estatística descritiva separa ou resume os dados em grupos específicos. A demografia é uma estatística descritiva geral. Os pesquisadores coletarão informações sobre idade, sexo, tamanho da família, renda, tipo de emprego e outras informações de uma população. Outro tipo de análise estatística descritiva é o grau percentual de conclusão de um quarterback em um jogo de futebol. Se o distrito concluir seis das oito tentativas, ele terá um grau de conclusão de 75%. Uma falha nesta técnica é que as estatísticas não podem fornecer informações adicionais, por ex. B. o comprimento de cada passagem.

Técnicas exploratórias de análise de dados geralmente envolvem o uso de gráficos de caixa, histogramas, diagramas de pareto, diagramas de dispersão ou um gráfico de caules e folhas. O principal objetivo desta técnica é apoiar uma hipótese feita por um pesquisador. Por exemplo, um pesquisador pode querer provar uma hipótese sobre a faixa etária de proprietários dirigindo um tipo específico de carro, como uma minivan. Para testar e apoiar essa hipótese, o pesquisador coletará informações e criará um boxplot para determinar o número de proprietários em sua área. As estatísticas fornecem informações que suportam ou não suportam a hipótese e mostram quantos outliers no dados coletados.

dados de confirmação técnicas de análise são o oposto de técnicas exploratórias. Nesses testes, o pesquisador tenta refutar a hipótese nula que é amplamente aceita pela maioria dos indivíduos. Para refutar a hipótese nula, o pesquisador coletará informações específicas sobre a hipótese e testará a média, a variância, os valores de p e os intervalos de confiança. O intervalo de confiança comprovado pela análise dos dados de confirmação fornece informações sobre a confiança que o pesquisador deve ter se a hipótese nula é verdadeira ou falsa.