Решения, принятые на основе грамотного анализа данных, будут обоснованными. Без статистического анализа как индивидуальные, так и макроэкономические решения могут быть субъективными и крайне неэффективными. Статистические методы позволяют принимать решения на основе объективных данных, а не на интуиции или догадках. Например, в бизнесе анализ данных помогает определить, какие маркетинговые стратегии наиболее эффективны, какие товары пользуются наибольшим спросом, а какие нуждаются в доработке, какие товары стоит в дальнейшем производить, а какие нужно снять с производства.
Статистический анализ позволяет выявить закономерности, которые не всегда очевидны при первичном рассмотрении данных. Это особенно важно в научных исследованиях, где часто требуется найти скрытые взаимосвязи между переменными. Например, в медицинских исследованиях анализ данных может помочь выявить взаимосвязь между определенными факторами риска и развитием заболеваний. В сфере экономики анализ данных позволяет выявить, какие факторы влияют на производительность труда и заработную плату, какие методы необходимы для уменьшения безработицы и увеличения уровня занятости и т.д.
Один из самых мощных инструментов статистического анализа — это методы прогнозирования. Методы прогнозирования используются в бизнесе для планирования производства и продаж, в сфере финансового анализа — для прогноза финансовых рынков, в государственном секторе — для прогноза роста ВВП, доходов государственного бюджета и состояния рынка труда. В медицине методы прогнозирования используются для предсказания развития эпидемий. За время COVID-19, по теме развития эпидемии, было опубликовано множество научных статей, а также общеобразовательных и информационных статей в различных СМИ.