Para tomar decisiones basadas en datos, ya sea con fines comerciales o de investigación, se utilizan herramientas de análisis estadístico. Las empresas están comenzando a apreciar cuán crucial es acceder y combinar todos los datos críticos del negocio para comprender mejor cómo opera una empresa. Se necesita mucho trabajo para conectar varios sistemas para que los datos sean utilizables, pero una vez que lo son, las empresas pueden usar herramientas de análisis estadístico además de otros métodos de análisis de datos. Pueden visualizar y analizar más fácilmente los hechos con esta ayuda. Hasta que una empresa aproveche sus datos para tomar decisiones acertadas, no puede convertirse en una corporación nativa digital. Estas elecciones basadas en datos le dan a una empresa una ventaja competitiva y la ayudan a destacarse de sus rivales. Siga leyendo para obtener más información sobre el mejor software de análisis estadístico, ejemplos de software de análisis estadístico, software de análisis estadístico SPSS y software de análisis estadístico gratuito.
A la hora de gestionar y evaluar datos, las medianas y grandes empresas se enfrentan a dificultades nunca antes vistas. Entre estas dificultades se encuentran la cantidad explosiva de datos de la empresa y la creciente complejidad provocada por tecnologías emergentes como las redes sociales y el Internet de las cosas (IoT). Las empresas deben recopilar y analizar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados de muchas fuentes para hacer frente a estas dificultades. Las empresas deben analizar los datos anteriores en busca de tendencias y patrones mientras detectan posibles posibilidades y amenazas en el futuro. Además, no pueden permitirse invertir mucho tiempo en el análisis de los datos. Las técnicas estadísticas avanzadas y la visualización brindan una plataforma práctica, fácil de usar e integrada para comprender los datos corporativos y abordar problemas comerciales y de investigación difíciles.
Software de análisis estadístico
Los productos para el análisis estadístico son aplicaciones especializadas creadas para permitir a los usuarios realizar análisis estadísticos complejos. Estos bienes a menudo ofrecen recursos para categorizar, interpretar y presentar conjuntos de datos particulares. Estas capacidades de gestión de datos generalmente se empaquetan con características relacionadas con el análisis estadístico en soluciones estadísticas. Algunas de las técnicas de análisis compatibles con las capacidades de análisis estadístico son el análisis de regresión, el análisis predictivo y el modelado estadístico.
Aunque a menudo son empleados por científicos de datos y matemáticos, las soluciones de software de análisis estadístico pueden ofrecer características particulares para un negocio determinado. Estas pueden ser características diseñadas para modelado de costos, ciencias de la salud o investigación científica; otras herramientas pueden llevar a cabo análisis estadísticos particulares a través de industrias o casos de uso.
Dentro de las plataformas de inteligencia comercial, el software de análisis predictivo y el software de análisis estadístico, ciertos productos son similares. Sin embargo, la mayoría de los instrumentos en esas categorías no ofrecerán el nivel de habilidades de análisis estadístico especializado del software estadístico.
Software gratuito de análisis estadístico
En el mercado existen varias opciones de software de análisis estadístico, desde código abierto hasta de pago. Algunos de los programas de software de análisis estadístico más conocidos son IBM SPSS Statistics, SAS, R, Python (incluidas bibliotecas estadísticas como NumPy, Pandas y SciPy), Stata, JMP y Minitab. Los cinco mejores software de análisis estadístico gratuito para 2023 se enumeran aquí.
#1. IBM SPSS Estadísticas
Para el análisis de datos, informes y visualización, la academia, la investigación y la industria emplean con frecuencia IBM SPSS Statistics, un conocido programa de software estadístico. Los siguientes son algunos de los principales atributos de IBM SPSS Statistics:
- El análisis estadístico integral incluye una variedad de métodos estadísticos para analizar datos, incluido el análisis factorial, el análisis de conglomerados, las pruebas no paramétricas, las estadísticas inferenciales y las estadísticas descriptivas.
- Herramientas para registro, manipulación de datos e imputación de valores faltantes
- Una variedad de opciones para crear gráficos, tablas y otras ayudas visuales para facilitar la comunicación de datos efectiva.
- Admite la programación mediante sintaxis para automatizar, personalizar y ampliar la funcionalidad.
- El análisis avanzado incluye técnicas como análisis de texto, análisis geoespacial y aprendizaje automático para analizar datos no estructurados y crear modelos predictivos.
#2. JMP
- Las visualizaciones ricas y dinámicas, como diagramas de dispersión, histogramas, diagramas de caja, mapas de calor y diagramas de contorno, se utilizan para explorar y comprender los datos gráficamente.
- Una amplia gama de técnicas estadísticas, incluyendo análisis de regresión, ANOVA, DOE (Diseño de Experimentos), análisis multivariante y otras, incluyendo estadística descriptiva, estadística inferencial y análisis de regresión.
- Exploración interactiva de datos utilizando una interfaz de manipulación, filtrado y limpieza de datos de arrastrar y soltar
- Los usuarios pueden explorar los datos de forma visual e interactiva utilizando tecnologías de gráficos interactivos como el zoom, la vinculación y el cepillado. Profiler: una herramienta gráfica que muestra los efectos de cambiar las entradas en las salidas del modelo para ayudar a los usuarios a comprender mejor y optimizar los modelos.
#3. XLSTAT
- Además de otras herramientas de análisis estadístico, XLSTAT proporciona estadísticas descriptivas, estadísticas inferenciales, análisis de regresión, ANOVA, análisis factorial, análisis de supervivencia, análisis multivariado y análisis de series temporales.
- Amplias funciones de visualización de datos con ejes, etiquetas, colores y estilos personalizables, así como gráficos de dispersión, gráficos de líneas, gráficos de barras, histogramas, gráficos de contorno y más.
- Diseño factorial, enfoque de superficie de respuesta, ANOVA de diseño mixto y otras herramientas integrales de diseño experimental para mejorar los estudios y analizar los resultados experimentales
- Para modelar y predecir datos dependientes del tiempo, se utilizan herramientas avanzadas de análisis de series temporales, como ARIMA, GARCH, suavizado exponencial, análisis espectral y más.
- Los modelos estadísticos pueden realizar análisis de probabilidad, análisis de incertidumbre y análisis de sensibilidad utilizando herramientas de simulación Monte Carlo integradas.
#4. Graficador
- Una amplia gama de tipos de gráficos, incluidos diagramas polares, diagramas de líneas, diagramas de dispersión, gráficos de barras y más.
- Las propiedades de los ejes, los títulos, las leyendas, los esquemas de color, los tipos de letra y otras características gráficas se pueden cambiar.
- Incluye herramientas para la manipulación, filtrado y limpieza de datos. Admite la importación de datos desde una variedad de formatos de archivo, incluidos Excel, CSV y archivos de texto.
- Las capacidades de gráficos avanzadas incluyen barras de error, líneas de tendencia, etiquetas de puntos de datos, marcadores de datos y ajuste de datos.
- Permite una fácil comparación y estudio al permitirle trazar numerosos conjuntos de datos en el mismo gráfico.
#5. Software estadístico Minitab
- Incluye análisis de capacidad, análisis de series temporales, análisis de regresión, ANOVA, estadísticas descriptivas, estadísticas inferenciales, gráficos de control y otros métodos.
- Instrumentos para el diseño y análisis de pruebas para mejorar los procedimientos y la calidad del producto
- Herramientas para calcular la potencia estadística y los tamaños de muestra al diseñar pruebas y estudios
- Su lenguaje de programación, Minitab Macros, proporciona automatización y personalización para usuarios avanzados.
- La interfaz de usuario es sencilla, con un método de apuntar y hacer clic y un diseño basado en menús para una navegación y un análisis convenientes.
Mejor Análisis Estadístico de Software
Un buen software elimina la incertidumbre que implica la interpretación de sus datos, ya sea mediante la evaluación de datos de inteligencia empresarial o la previsión de tendencias futuras. Probamos varias soluciones de software de análisis estadístico y concluimos que IBM SPSS era la mejor opción para la mayoría de las empresas. Es muy fácil de usar y no se sentirá limitado para usuarios experimentados. Reciba toda la información que necesita para hacer predicciones basadas en datos y decisiones comerciales acertadas.
#1. SPSS de IBM
Para principiantes, usuarios intermedios, estadísticos experimentados y cualquier persona intermedia, IBM SPSS es líder del mercado en software de análisis estadístico. En lugar de tener una sola pieza de software que pueda manejar todas sus necesidades, IBM SPSS es una familia de servicios con varios productos y módulos creados para admitir varios tipos de proyectos. De esta manera, puede obtener todo lo que necesita sin sobrecargarse con capacidades que nunca necesitará.
Debido a su interfaz de usuario excepcionalmente simple, IBM SPSS (Solución de productos y servicios estadísticos) es uno de los productos estadísticos más populares. SPSS es una opción fantástica para principiantes porque, según el sitio web de IBM, el 81% de los revisores lo encontraron fácil de usar.
Sin embargo, no se deje engañar por su simplicidad de uso para principiantes; tiene un gran impacto y también es eficaz para los profesionales.
Su objetivo principal es ayudar a los usuarios a analizar y dar sentido a los datos para que puedan usarlos para tomar decisiones basadas en datos, encontrar nuevas oportunidades, pronosticar tendencias y aumentar la productividad.
#2. Análisis visual de SAS
Nuestro principal producto para la preparación de datos de autoservicio, la exploración visual, los informes interactivos y los tableros, así como el análisis simple con control, es SAS Visual Analytics. Las personas no técnicas pueden diseñar, compartir y usar flujos de trabajo de BI y análisis para informes interactivos y exploración de forma libre con SAS Visual Analytics. Los análisis visuales facilitan el intercambio de conocimientos y la colaboración para que todos puedan actuar con decisión y permanecer flexibles para satisfacer las cambiantes necesidades comerciales.
#3. minitab
Aunque los datos están presentes en todas partes, ¿está utilizando los suyos propios? Independientemente de la experiencia estadística, Minitab Statistical Software permite que todos los elementos de una empresa pronostiquen resultados con mayor precisión, diseñen mejores productos y mejoren los procesos para aumentar los ingresos y reducir los gastos. Al ofrecer software y servicios que permiten la excelencia comercial desde cualquier ubicación utilizando la nube, brindamos un enfoque distintivo e integrado. Familiarícese con Minitab.
#4. JMP
Con JMP, incluso aquellos sin experiencia en codificación pueden realizar análisis estadísticos avanzados. Puede resolver su problema utilizando el análisis estadístico justo a tiempo en JMP dentro de una única ventana de análisis. Ya sea que un problema de modelado sea multivariado, multifactorial o univariado, JMP simplifica su solución. Además, puede modificar y crear modelos más útiles para obtener mejores conocimientos gracias a la capacidad de JMP para manejar nuevos tipos de datos, como texto y funciones.
#5. OrigenPro
Para científicos e ingenieros, Origin es un programa de análisis de datos y gráficos líder en el mercado. Más de 500,000 6,000 usuarios registrados usan Origin en más de 6,500 empresas, 3,000 universidades e instituciones, XNUMX agencias gubernamentales y laboratorios de investigación en todo el mundo. Para importar, visualizar, explorar, analizar y comprender sus datos, nuestros usuarios confían en Origin. Sin la necesidad de comprender ningún lenguaje de programación, Origin ofrece soluciones para tareas repetitivas como gráficos de lotes y análisis de lotes.
Ejemplos de software de análisis estadístico
Para académicos, analistas de datos y estadísticos, el software de análisis estadístico es una herramienta útil porque está hecho para analizar y comprender datos. Existen varios programas de software para el análisis estadístico, cada uno con características y funcionalidades únicas. Aquí hay algunos ejemplos bien conocidos de programas de análisis estadístico:
Uno de los programas de software de análisis estadístico más populares es SPSS. Ofrece una variedad de herramientas para manipular datos, realizar estadísticas descriptivas, probar hipótesis, realizar análisis de regresión y otras tareas. En las ciencias sociales, la investigación de mercado y la medicina, se utiliza con frecuencia SPSS.
# 2. R
Para computación estadística y gráficos, R es un potente entorno de software y lenguaje de programación de código abierto. Es la herramienta elegida por investigadores y científicos de datos que trabajan en análisis estadísticos desafiantes y visualización de datos, ya que proporciona una amplia gama de enfoques estadísticos y gráficos.
#3. estado
En el programa de software estadístico conocido como Stata se incluye un conjunto completo de herramientas estadísticas, opciones de gestión de datos y elementos visuales. Se aplica con frecuencia a la economía, las ciencias de la salud y la investigación académica.
#4. Sistema de Análisis Estadístico (SAS)
Para análisis avanzado, inteligencia corporativa y gestión de datos, SAS es un paquete de software ampliamente utilizado. Es común en campos que exigen un extenso análisis y modelado de datos, como la banca, la atención médica y el gobierno.
Análisis estadístico SPSS Software
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) es un conocido programa de análisis estadístico creado por IBM. Está hecho para facilitar la manipulación y el análisis de datos, las pruebas estadísticas y la generación de informes para investigadores y analistas. Con sus raíces en las ciencias sociales, SPSS se ha desarrollado con el tiempo y actualmente se utiliza en varias industrias, como atención médica, marketing, finanzas y más.
Los atributos destacados de SPSS incluyen:
#1. Gestión de datos
Las técnicas de limpieza, transformación y manipulación de datos están disponibles a través de SPSS. Los datos faltantes se pueden manejar, las variables se pueden registrar, los conjuntos de datos se pueden combinar y se pueden crear nuevas variables dependiendo de las variables actuales.
#2. Estadísticamente descriptivo
Las medidas de tendencia central, dispersión y frecuencias son solo algunos ejemplos de las muchas estadísticas descriptivas que proporciona SPSS. Los usuarios pueden crear tablas y gráficos de resumen para obtener una visión general rápida de los datos.
#3. Inferencia estadística
SPSS admite una amplia gama de pruebas estadísticas inferenciales, incluidas pruebas t, ANOVA, pruebas de chi-cuadrado, análisis de regresión, análisis factorial y más. Con base en datos de muestra, estas pruebas ayudan a los investigadores a sacar conclusiones y hacer suposiciones sobre las poblaciones.
#4. Visualización de datos
Los usuarios que utilizan SPSS pueden construir una amplia gama de gráficos y cuadros, incluidos diagramas de dispersión, histogramas, gráficos de barras, gráficos de líneas y más. Estos elementos visuales facilitan la comprensión de patrones y tendencias de datos.
#5. Salida Adaptable
Debido a las opciones de salida flexibles de SPSS, los usuarios pueden personalizar el aspecto de las tablas, gráficos e informes para adaptarlos a sus preferencias y necesidades particulares.
#6. Tipo de idioma
La sintaxis SPSS del lenguaje basado en comandos, que permite la automatización y la reproducibilidad de los análisis, está disponible para usuarios avanzados. Los usuarios pueden completar trabajos difíciles y repetitivos con mayor rapidez mediante el uso de la sintaxis.
Con su diseño fácil de usar, SPSS es popular ya que lo pueden usar analistas novatos y experimentados por igual. Debido a su adaptabilidad y uso generalizado en numerosas industrias, se ha establecido como una herramienta estándar en muchas organizaciones de investigación, corporaciones y entornos académicos.
Análisis estadístico de software superior
Lo siguiente llegó a nuestro mejor software para análisis estadístico:
#1. MaxStat
La razón principal por la que esta es la primera herramienta SAS utilizada es que tiene un formato de codificación claro y es la opción más asequible disponible. Cualquier alumno puede comprenderlo y procesar el resultado. Esta necesidad profesional puede ser entendida por todos, por lo que es opcional. Solo necesitamos proporcionar los datos pertinentes a nuestro proyecto, y MaxStat los procesará y ejecutará los resultados de acuerdo con la herramienta estadística adecuada.
#2. MagoMac
Con esta herramienta, el procesamiento de datos no requiere ningún trabajo duro, codificación o programación. Los profesionales se pueden encontrar aquí, y con la ayuda de WizardMac, continúan con su programación. Incluye una GUI sencilla que facilita la comprensión de la estructura del código.
#3. AcaStat
La única herramienta estadística a la que se puede acceder en línea es AcaStat, y es bastante fácil de usar. En comparación con otras herramientas estadísticas, funciona muy rápidamente. Se utiliza principalmente para dar formato a los datos y establecer los valores de los datos que faltan.
#4. NCSS
En el software NCSS, está presente una cantidad sustancial de datos estadísticos y gráficos. Tiene capacitación en línea gratuita disponible y puede formatear su trabajo de manera extremadamente adecuada. El cliente también puede obtener asistencia del soporte por correo electrónico para cualquier problema previsible.
#5. Estado
Para obtener el resultado lo más rápido posible, se utiliza Statwing. En comparación con otras herramientas estadísticas, es cinco veces más rápida y perfecta. Podría permitir que nuevos usuarios trabajen en él y se beneficien de él.
¿SPSS es mejor que Excel?
El software para hojas de cálculo es Excel y el software para análisis estadístico es SPSS. Excel se puede utilizar para el análisis estadístico; sin embargo, SPSS es más capaz. La capacidad de registrar y transformar variables es una de las capacidades de manipulación de datos integradas en SPSS; si desea realizar lo mismo en Excel, deberá trabajar mucho.
¿Puede Excel hacer análisis estadísticos?
Puede calcular un solo número o una matriz de valores en sus hojas de cálculo de Excel utilizando una variedad de herramientas estadísticas que proporciona Excel. Un complemento que ofrece aún más herramientas de análisis estadístico se llama Excel Analysis Toolpak.
¿Qué software se utiliza para Spss?
Una sólida plataforma de software estadístico es IBM® SPSS® Statistics. Su empresa puede obtener fácilmente información útil a partir de sus datos debido a su interfaz fácil de usar y su amplio conjunto de funciones. Las técnicas estadísticas avanzadas garantizan una alta precisión y una buena toma de decisiones.
¿Qué estadísticas puede ejecutar en Excel?
Función de promedio de Excel para funciones estadísticas intermedias La función de promedio (o media) es la más frecuente que empleamos a diario.
Funciones de cuartiles, funciones de mediana, funciones de moda, funciones de desviación estándar, funciones de correlación, etc.
Resumen
SAS no es más que un programa informático y se utiliza ampliamente. Con su ciclo de ventana progresiva, se utiliza para investigar los datos más profundamente. En la mayoría de los casos, las estadísticas descriptivas e inferenciales se combinan para obtener resultados superiores, ya que la descriptiva se utiliza para la organización de datos y la inferencial para la salida. Debido a su constante requerimiento de datos actualizados y funciones recientemente lanzadas, SAS se utiliza principalmente para fines comerciales. Elijo SAS en muchos aspectos para requisitos futuros.
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Referencias
