Um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, unabhängig davon, ob sie zu Geschäfts- oder Forschungszwecken getroffen werden, werden statistische Analysetools verwendet. Unternehmen beginnen zu erkennen, wie wichtig es ist, auf alle geschäftskritischen Daten zuzugreifen und diese zu kombinieren, um die Arbeitsweise eines Unternehmens besser zu verstehen. Es erfordert viel Arbeit, verschiedene Systeme zu verbinden, um Daten nutzbar zu machen. Sobald dies jedoch der Fall ist, können Unternehmen neben anderen Datenanalysemethoden auch statistische Analysetools verwenden. Mit dieser Hilfe können sie die Fakten leichter visualisieren und analysieren. Solange ein Unternehmen seine Daten nicht nutzt, um kluge Entscheidungen zu treffen, kann es kein digital natives Unternehmen werden. Diese datengesteuerten Entscheidungen verschaffen einem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil und helfen ihm, sich von der Konkurrenz abzuheben. Lesen Sie weiter, um mehr über Top-Software für statistische Analysen, Beispiele für Software für statistische Analysen, SPSS-Software für statistische Analysen und kostenlose Software für statistische Analysen zu erfahren.
Bei der Verwaltung und Auswertung von Daten stehen mittlere und große Unternehmen vor nie dagewesenen Schwierigkeiten. Zu diesen Schwierigkeiten zählen die explodierende Menge der Unternehmensdaten und die zunehmende Komplexität, die durch neue Technologien wie soziale Medien und das Internet der Dinge (IoT) verursacht werden. Um diesen Schwierigkeiten zu begegnen, müssen Unternehmen große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus vielen Quellen sammeln und analysieren. Unternehmen müssen vergangene Daten auf Trends und Muster analysieren und gleichzeitig potenzielle Möglichkeiten und Bedrohungen für die Zukunft erkennen. Zudem können sie es sich nicht leisten, viel Zeit in die Analyse der Daten zu investieren. Fortschrittliche statistische Techniken und Visualisierung bieten eine praktische, benutzerfreundliche und integrierte Plattform zum Verständnis von Unternehmensdaten und zur Bewältigung schwieriger Geschäfts- und Forschungsprobleme.
Statistische Analyse-Software
Bei Produkten für die statistische Analyse handelt es sich um Spezialanwendungen, mit denen Benutzer komplexe statistische Analysen durchführen können. Diese Güter bieten häufig Ressourcen zum Kategorisieren, Interpretieren und Präsentieren bestimmter Datensätze. Diese Datenverwaltungsfunktionen sind im Allgemeinen mit Merkmalen im Zusammenhang mit der statistischen Analyse in statistischen Lösungen ausgestattet. Zu den Analysetechniken, die von statistischen Analysefunktionen unterstützt werden, gehören unter anderem die Regressionsanalyse, die prädiktive Analyse und die statistische Modellierung.
Obwohl sie häufig von Datenwissenschaftlern und Mathematikern eingesetzt werden, können Softwarelösungen für die statistische Analyse bestimmte Merkmale für ein bestimmtes Unternehmen bieten. Dabei kann es sich um Funktionen handeln, die für die Kostenmodellierung, die Gesundheitswissenschaft oder die wissenschaftliche Forschung konzipiert sind. Andere Tools können bestimmte statistische Analysen branchen- oder anwendungsfallübergreifend durchführen.
Innerhalb von Business-Intelligence-Plattformen, Predictive-Analytics-Software und statistischer Analysesoftware sind bestimmte Produkte ähnlich. Allerdings bieten die meisten Instrumente in diesen Kategorien nicht das Niveau an speziellen statistischen Analysefähigkeiten, die Statistiksoftware bietet.
Kostenlose statistische Analysesoftware
Auf dem Markt gibt es verschiedene Optionen für statistische Analysesoftware, von Open Source bis hin zu kostenpflichtigen. Zu den bekanntesten Softwareprogrammen für die statistische Analyse gehören IBM SPSS Statistics, SAS, R, Python (einschließlich statistischer Bibliotheken wie NumPy, Pandas und SciPy), Stata, JMP und Minitab. Die fünf besten kostenlosen statistischen Analysesoftware für 2023 sind hier aufgelistet.
#1. IBM SPSS-Statistiken
Zur Datenanalyse, Berichterstellung und Visualisierung nutzen Hochschulen, Forschung und Industrie häufig IBM SPSS Statistics, ein bekanntes Statistiksoftwareprogramm. Im Folgenden sind einige der Hauptattribute von IBM SPSS Statistics aufgeführt:
- Eine umfassende statistische Analyse umfasst eine Vielzahl statistischer Methoden zur Datenanalyse, darunter Faktoranalyse, Clusteranalyse, nichtparametrische Tests, Inferenzstatistik und deskriptive Statistik.
- Tools zur Aufzeichnung, Datenmanipulation und Imputation fehlender Werte
- Eine Reihe von Optionen zum Erstellen von Grafiken, Diagrammen und anderen visuellen Hilfsmitteln zur Erleichterung einer effektiven Datenkommunikation.
- Unterstützt die Programmierung mithilfe von Syntax zur Automatisierung, Anpassung und Erweiterung der Funktionalität.
- Advanced Analytics umfasst Techniken wie Textanalyse, Geodatenanalyse und maschinelles Lernen zur Analyse unstrukturierter Daten und zur Erstellung von Vorhersagemodellen.
#2. JMP
- Umfangreiche und dynamische Visualisierungen wie Streudiagramme, Histogramme, Boxplots, Heatmaps und Konturdiagramme werden verwendet, um Daten grafisch zu untersuchen und zu verstehen.
- Eine breite Palette statistischer Techniken, einschließlich Regressionsanalyse, ANOVA, DOE (Design of Experiments), multivariate Analyse und andere, einschließlich deskriptiver Statistik, Inferenzstatistik und Regressionsanalyse.
- Interaktive Datenexploration mithilfe einer Drag-and-Drop-Schnittstelle zum Bearbeiten, Filtern und Bereinigen von Daten
- Benutzer können Daten mithilfe interaktiver Grafiktechnologien wie Zoomen, Verknüpfen und Bürsten visuell und interaktiv erkunden. Profiler: Ein grafisches Tool, das die Auswirkungen geänderter Eingaben auf Modellausgaben zeigt, um Benutzern ein besseres Verständnis und eine bessere Optimierung von Modellen zu ermöglichen.
#3. XLSTAT
- Zusätzlich zu anderen statistischen Analysetools bietet XLSTAT deskriptive Statistik, Inferenzstatistik, Regressionsanalyse, ANOVA, Faktoranalyse, Überlebensanalyse, multivariate Analyse und Zeitreihenanalyse.
- Umfangreiche Datenvisualisierungsfunktionen mit anpassbaren Achsen, Beschriftungen, Farben und Stilen sowie Streudiagrammen, Liniendiagrammen, Balkendiagrammen, Histogrammen, Konturdiagrammen und mehr.
- Faktorielles Design, Antwortflächenansatz, ANOVA mit gemischtem Design und andere umfassende experimentelle Designtools zur Verbesserung von Studien und zur Analyse experimenteller Ergebnisse
- Zur Modellierung und Vorhersage zeitabhängiger Daten werden fortschrittliche Zeitreihenanalysetools verwendet, darunter ARIMA, GARCH, exponentielle Glättung, Spektralanalyse und mehr.
- Statistische Modelle können mithilfe integrierter Monte-Carlo-Simulationstools Wahrscheinlichkeitsanalysen, Unsicherheitsanalysen und Sensitivitätsanalysen durchführen.
#4. Graphiker
- Eine große Auswahl an Diagrammtypen, darunter Polardiagramme, Liniendiagramme, Streudiagramme, Balkendiagramme und mehr.
- Achseneigenschaften, Titel, Legenden, Farbschemata, Schriftarten und andere Diagrammfunktionen können alle geändert werden.
- Enthält Tools zur Datenbearbeitung, Filterung und Bereinigung. Unterstützt den Datenimport aus einer Vielzahl von Dateiformaten, einschließlich Excel-, CSV- und Textdateien.
- Zu den erweiterten Diagrammfunktionen gehören Fehlerbalken, Trendlinien, Datenpunktbeschriftungen, Datenmarkierungen und Datenanpassung.
- Ermöglicht einen einfachen Vergleich und eine einfache Untersuchung, indem Sie zahlreiche Datensätze im selben Diagramm darstellen können.
#5. Statistiksoftware Minitab
- Es umfasst Kapazitätsanalyse, Zeitreihenanalyse, Regressionsanalyse, ANOVA, deskriptive Statistik, Inferenzstatistik, Kontrolldiagramme und andere Methoden.
- Instrumente zum Entwerfen und Analysieren von Tests zur Verbesserung von Verfahren und Produktqualität
- Tools zur Berechnung statistischer Aussagekraft und Stichprobengrößen beim Entwerfen von Tests und Studien
- Die Programmiersprache Minitab Macros bietet Automatisierung und Anpassung für fortgeschrittene Benutzer.
- Die Benutzeroberfläche ist unkompliziert, mit einer Point-and-Click-Methode und einem menügesteuerten Design für bequeme Navigation und Analyse.
Beste Software für statistische Analyse
Gute Software eliminiert die Unsicherheit bei der Interpretation Ihrer Daten, sei es bei der Auswertung von Business-Intelligence-Daten oder der Prognose zukünftiger Trends. Wir haben mehrere Softwarelösungen für die statistische Analyse getestet und sind zu dem Schluss gekommen, dass IBM SPSS für die meisten Unternehmen die beste Option ist. Es ist sehr einfach zu bedienen und wird für erfahrene Benutzer nicht zu einer Einschränkung führen. Erhalten Sie alle Informationen, die Sie benötigen, um datengesteuerte Vorhersagen und kluge Geschäftsentscheidungen zu treffen.
#1. IBM SPSS
Für Anfänger, fortgeschrittene Benutzer, erfahrene Statistiker und alle dazwischen: IBM SPSS ist ein Marktführer für statistische Analysesoftware. Anstelle einer einzigen Software, die alle Ihre Anforderungen erfüllen kann, handelt es sich bei IBM SPSS um eine Servicefamilie mit mehreren Produkten und Modulen, die zur Unterstützung verschiedener Projekttypen entwickelt wurden. Auf diese Weise erhalten Sie möglicherweise alles, was Sie benötigen, ohne mit Funktionen überlastet zu werden, die Sie nie benötigen werden.
Aufgrund seiner außergewöhnlich einfachen Benutzeroberfläche ist IBM SPSS (Statistical Product and Service Solution) eines der beliebtesten Statistikprodukte. SPSS ist eine fantastische Option für Einsteiger, denn laut der Website von IBM fanden 81 % der Rezensenten es benutzerfreundlich.
Lassen Sie sich jedoch nicht von der einfachen Bedienung für Anfänger täuschen. Es ist kraftvoll und auch für Profis effektiv.
Sein Hauptziel besteht darin, Benutzer bei der Analyse und Interpretation von Daten zu unterstützen, damit sie diese nutzen können, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, neue Möglichkeiten zu finden, Trends vorherzusagen und die Produktivität zu steigern.
#2. SAS Visual Analytics
Unser führendes Produkt für Self-Service-Datenaufbereitung, visuelle Erkundung, interaktive Berichte und Dashboards sowie einfache Analysen mit Governance ist SAS Visual Analytics. Auch technisch nicht versierte Personen können mit SAS Visual Analytics BI- und Analytics-Workflows für interaktive Berichte und freie Erkundungen entwerfen, teilen und nutzen. Visuelle Analysen erleichtern den Austausch von Erkenntnissen und die Zusammenarbeit, sodass jeder entschlossen handeln und flexibel bleiben kann, um sich ändernden Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.
#3. Minitab
Obwohl Daten überall vorhanden sind, nutzen Sie Ihre eigenen? Unabhängig vom statistischen Fachwissen ermöglicht die Minitab-Statistiksoftware allen Bereichen eines Unternehmens, genauere Prognosen zu Ergebnissen zu erstellen, bessere Produkte zu entwerfen und Prozesse zu verbessern, um Einnahmen zu steigern und Ausgaben zu senken. Indem wir Software und Services anbieten, die Business Excellence von jedem Ort aus mithilfe der Cloud ermöglichen, bieten wir einen unverwechselbaren, integrierten Ansatz. Machen Sie sich mit Minitab vertraut.
#4. JMP
Mit JMP können auch Personen ohne Programmierkenntnisse erweiterte statistische Analysen durchführen. Sie können Ihr Problem mithilfe der statistischen Just-in-Time-Analyse in JMP in einem einzigen Analysefenster lösen. Unabhängig davon, ob es sich bei einem Modellierungsproblem um ein multivariates, multifaktorielles oder univariates Modell handelt, ist es mit JMP einfach zu lösen. Darüber hinaus können Sie dank der Fähigkeit von JMP, neue Datentypen wie Text und Funktionen zu verarbeiten, hilfreichere Modelle ändern und erstellen, um bessere Erkenntnisse zu gewinnen.
#5. OriginPro
Für Wissenschaftler und Ingenieure ist Origin ein marktführendes Grafik- und Datenanalyseprogramm. Mehr als 500,000 registrierte Benutzer nutzen Origin in mehr als 6,000 Unternehmen, 6,500 Hochschulen und Institutionen, 3,000 Regierungsbehörden und Forschungslabors weltweit. Um ihre Daten zu importieren, zu visualisieren, zu erkunden, zu analysieren und zu verstehen, verlassen sich unsere Benutzer auf Origin. Origin bietet Lösungen für wiederkehrende Aufgaben wie Batch-Diagramme und Batch-Analysen, ohne dass Sie Programmiersprachen beherrschen müssen.
Beispiele für statistische Analysesoftware
Für Akademiker, Datenanalysten und Statistiker ist statistische Analysesoftware ein nützliches Werkzeug, da sie darauf ausgelegt ist, Daten zu analysieren und zu verstehen. Es gibt mehrere Softwareprogramme für die statistische Analyse, jedes mit einzigartigen Merkmalen und Funktionalitäten. Hier sind einige bekannte Beispiele für statistische Analyseprogramme:
Eines der beliebtesten Softwareprogramme für statistische Analysen ist SPSS. Es bietet eine Vielzahl von Tools zum Bearbeiten von Daten, zum Durchführen deskriptiver Statistiken, zum Testen von Hypothesen, zum Durchführen von Regressionsanalysen und für andere Aufgaben. In den Sozialwissenschaften, der Marktforschung und der Medizin wird SPSS häufig eingesetzt.
#2. R
Für statistische Berechnungen und Grafiken ist R eine leistungsstarke Open-Source-Programmiersprache und Softwareumgebung. Es ist das Werkzeug der Wahl für Forscher und Datenwissenschaftler, die an anspruchsvollen statistischen Analysen und Datenvisualisierungen arbeiten, da es eine breite Palette statistischer und grafischer Ansätze bietet.
#3. Stata
Das Statistiksoftwareprogramm Stata umfasst einen vollständigen Satz an Statistiktools, Datenverwaltungsoptionen und Grafiken. Es wird häufig in den Wirtschaftswissenschaften, Gesundheitswissenschaften und der wissenschaftlichen Forschung angewendet.
#4. Statistikanalysesystem (SAS)
Für erweiterte Analysen, Corporate Intelligence und Datenmanagement ist SAS eine weit verbreitete Software-Suite. Dies kommt häufig in Bereichen vor, die eine umfangreiche Datenanalyse und -modellierung erfordern, beispielsweise im Bankwesen, im Gesundheitswesen und in der Regierung.
SPSS Statistical Analysis Software
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) ist ein bekanntes statistisches Analyseprogramm, das von IBM entwickelt wurde. Es soll Forschern und Analysten die Datenmanipulation und -analyse, statistische Tests und die Berichterstellung erleichtern. Mit seinen Wurzeln in den Sozialwissenschaften hat sich SPSS im Laufe der Zeit weiterentwickelt und wird derzeit in verschiedenen Branchen eingesetzt, beispielsweise im Gesundheitswesen, im Marketing, im Finanzwesen und mehr.
Zu den herausragenden Merkmalen von SPSS gehören:
#1. Verwaltung von Daten
Techniken zur Datenbereinigung, -transformation und -manipulation sind über SPSS verfügbar. Fehlende Daten können behandelt, Variablen erfasst, Datensätze kombiniert und neue Variablen in Abhängigkeit von aktuellen Variablen erstellt werden.
#2. Statistisch beschreibend
Messungen der zentralen Tendenz, Streuung und Häufigkeit sind nur einige Beispiele der vielen deskriptiven Statistiken, die SPSS bereitstellt. Benutzer können Übersichtstabellen und Diagramme erstellen, um einen schnellen Überblick über die Daten zu erhalten.
#3. Statistische Inferenz
SPSS unterstützt eine breite Palette inferenzstatistischer Tests, darunter T-Tests, ANOVA, Chi-Quadrat-Tests, Regressionsanalyse, Faktoranalyse und mehr. Basierend auf Stichprobendaten unterstützen diese Tests Forscher dabei, Schlussfolgerungen zu ziehen und Annahmen über Populationen zu treffen.
#4. Daten visualisieren
Benutzer, die SPSS verwenden, können eine breite Palette von Grafiken und Diagrammen erstellen, darunter Streudiagramme, Histogramme, Balkendiagramme, Liniendiagramme und mehr. Diese visuellen Elemente erleichtern das Verständnis von Datenmustern und -trends.
#5. Anpassbare Ausgabe
Aufgrund der flexiblen Ausgabeoptionen von SPSS können Benutzer das Aussehen von Tabellen, Diagrammen und Berichten an ihre Vorlieben und besonderen Bedürfnisse anpassen.
#6. Art der Sprache
Für fortgeschrittene Benutzer steht die befehlsbasierte Sprachsyntax SPSS zur Verfügung, die eine Automatisierung und Reproduzierbarkeit von Analysen ermöglicht. Mithilfe der Syntax können Benutzer schwierige und sich wiederholende Aufgaben schneller erledigen.
Aufgrund seines benutzerfreundlichen Designs ist SPSS beliebt, da es sowohl von Anfängern als auch von erfahrenen Analysten verwendet werden kann. Aufgrund seiner Anpassungsfähigkeit und weiten Verbreitung in zahlreichen Branchen hat es sich in vielen Forschungsorganisationen, Unternehmen und akademischen Umgebungen als Standardwerkzeug etabliert.
Top-Software-Statistikanalyse
Zu unserer Top-Software für statistische Analysen haben es geschafft:
#1. MaxStat
Der Hauptgrund dafür, dass dies das erste SAS-Tool ist, das verwendet wird, besteht darin, dass es über ein klares Codierungsformat verfügt und die kostengünstigste verfügbare Option ist. Jeder Schüler kann es verstehen und die Ausgabe verarbeiten. Dieses berufliche Bedürfnis ist für jeden verständlich und daher optional. Wir müssen nur die für unser Projekt relevanten Daten bereitstellen, und MaxStat verarbeitet diese und führt die Ergebnisse gemäß dem entsprechenden Statistiktool aus.
#2. WizardMac
Mit diesem Tool erfordert die Verarbeitung der Daten keine harte Arbeit, keine Codierung oder Programmierung. Hier finden sich Profis, die mit der Unterstützung von WizardMac ihre Programmierung fortsetzen. Es enthält eine übersichtliche GUI, die das Verständnis der Codestruktur erleichtert.
#3. AcaStat
Das einzige online zugängliche Statistiktool ist AcaStat und es ist recht einfach zu verwenden. Im Vergleich zu anderen Statistiktools arbeitet es sehr schnell. Es wird hauptsächlich verwendet, um die Daten zu formatieren und die Werte für fehlende Daten festzulegen.
#4. NCSS
In der NCSS-Software ist eine beträchtliche Menge statistischer und grafischer Daten vorhanden. Es stehen kostenlose Online-Schulungen zur Verfügung und Sie können Ihre Arbeit äußerst korrekt formatieren. Bei vorhersehbaren Problemen kann der Kunde auch Hilfe vom E-Mail-Support erhalten.
#5. Statwing
Um das Ergebnis so schnell wie möglich zu erhalten, wird Statwing eingesetzt. Im Vergleich zu anderen Statistiktools ist es fünfmal schneller und perfekter. Es könnte neuen Benutzern die Möglichkeit geben, daran zu arbeiten und davon zu profitieren.
Ist SPSS besser als Excel?
Die Software für Tabellenkalkulationen ist Excel und die Software für statistische Analysen ist SPSS. Excel kann für statistische Analysen verwendet werden; SPSS ist jedoch leistungsfähiger. Die Möglichkeit, Variablen aufzuzeichnen und zu transformieren, ist eine der integrierten Datenbearbeitungsfunktionen in SPSS. Wenn Sie dasselbe in Excel ausführen möchten, müssen Sie viel Arbeit investieren.
Kann Excel statistische Analysen durchführen?
Sie können eine einzelne Zahl oder eine Reihe von Werten in Ihren Excel-Arbeitsblättern berechnen, indem Sie eine Vielzahl von Statistiktools verwenden, die Excel bereitstellt. Ein Add-In, das noch mehr statistische Analysetools bietet, heißt Excel Analysis Toolpak.
Welche Software wird für Spss verwendet?
Eine robuste Statistiksoftwareplattform ist IBM® SPSS® Statistics. Dank der benutzerfreundlichen Oberfläche und dem umfangreichen Funktionsumfang kann Ihr Unternehmen problemlos nützliche Erkenntnisse aus seinen Daten gewinnen. Fortschrittliche statistische Techniken gewährleisten eine hohe Genauigkeit und fundierte Entscheidungsfindung.
Welche Statistiken können Sie in Excel ausführen?
Die Durchschnittsfunktion von Excel für statistische Zwischenfunktionen Die Durchschnittsfunktion (oder Mittelwertfunktion) ist die am häufigsten verwendete Funktion, die wir täglich verwenden.
Quartilfunktionen, Medianfunktionen, Modusfunktionen, Standardabweichungsfunktionen, Korrelationsfunktionen usw.
Zusammenfassung
SAS ist nichts anderes als ein Computerprogramm und wird häufig verwendet. Mit seinem progressiven Fensterzyklus wird es zur tiefergehenden Untersuchung der Daten genutzt. Am häufigsten werden deskriptive und inferenzielle Statistiken kombiniert, um bessere Ergebnisse zu erzielen, wobei deskriptive Statistiken für die Datenorganisation und inferentielle Statistiken für die Ausgabe verwendet werden. Aufgrund des ständigen Bedarfs an aktualisierten Daten und neu freigegebenen Funktionen wird SAS hauptsächlich für geschäftliche Zwecke eingesetzt. Für zukünftige Anforderungen entscheide ich mich in vielerlei Hinsicht für SAS.
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Bibliographie
