تحليل البيانات الإحصائية والاقتصادية القياسية هما مجالان مرتبطان ارتباطا وثيقا ينطويان على استخدام الأساليب الإحصائية والرياضية لتحليل البيانات واتخاذ قرارات مستنيرة.

تحليل البيانات الإحصائية هو فرع من فروع الرياضيات يتعامل مع جمع البيانات وتفسيرها وتحليلها وعرضها وتنظيمها. وهو ينطوي على استخدام الأدوات والتقنيات الإحصائية لتحليل البيانات واستخلاص النتائج منها. تتضمن بعض الأساليب الإحصائية الشائعة المستخدمة في تحليل البيانات اختبار الفرضيات وتحليل الانحدار وأنوفا (ANOVA, تحليل التباين).

تحليل بيانات الاقتصاد القياسي هو فرع من فروع الاقتصاد يستخدم الأساليب الإحصائية والرياضية لتحليل البيانات وإجراء استنتاجات حول العلاقات والاتجاهات الاقتصادية. تستخدم نماذج الاقتصاد القياسي لتقدير العلاقات بين المتغيرات المختلفة ، مثل العلاقة بين التضخم والبطالة ، أو العلاقة بين أسعار الأسهم وأداء الشركة. غالبا ما يستخدم تحليل البيانات الاقتصادية القياسية في التنبؤ الاقتصادي وتحليل السياسات.

يتضمن كل من تحليل البيانات الإحصائية والاقتصادية القياسية استخدام البيانات والأساليب الإحصائية لاستخلاص النتائج واتخاذ قرارات مستنيرة. ومع ذلك ، فإن تحليل البيانات الإحصائية أكثر عمومية ويمكن تطبيقه على مجموعة واسعة من المجالات ، بينما يركز تحليل البيانات الاقتصادية القياسية بشكل خاص على تحليل البيانات الاقتصادية.

هناك العديد من الشركات التي تستخدم تحليل البيانات الإحصائية والاقتصادية القياسية المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحسين عملياتها واتخاذ قرارات أكثر استنارة.

تتضمن بعض الأمثلة على الشركات التي قد تستخدم هذه التقنيات ما يلي:

1. المؤسسات المالية. غالبا ما تستخدم البنوك وشركات الاستثمار والمؤسسات المالية الأخرى خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحليل البيانات المالية واتخاذ قرارات الاستثمار. على سبيل المثال ، قد يستخدمون هذه الخوارزميات لتحليل أسعار الأسهم ، وتحديد الاتجاهات والأنماط ، وتوليد التوقعات والتنبؤات.
2. شركات التسويق والإعلان. يمكن لشركات التسويق والإعلان استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحليل بيانات العملاء وتحديد الأنماط والاتجاهات التي يمكن أن تساعدهم على استهداف جهودهم التسويقية بشكل أكثر فعالية. 

بشكل عام ، يمكن لأي عمل يولد كميات كبيرة من البيانات أن يستفيد من استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تحليل البيانات الإحصائية والاقتصادية القياسية. يمكن أن تساعد هذه التقنيات الشركات على تحليل وتفسير بياناتها بسرعة ودقة أكبر ، مما يسمح لها باتخاذ قرارات أكثر استنارة وتحسين عملياتها.