Molte aziende utilizzano l'analisi statistica per organizzare i dati raccolti e prevedere le tendenze future. Nonostante il fatto che le aziende abbiano un'ampia gamma di alternative su cosa fare con i loro big data, l'analisi statistica fornisce un mezzo per valutare i dati sia nel loro insieme che come singoli campioni. Le statistiche sono al centro di un'intelligence aziendale efficiente. Abbiamo preparato questo manuale per aiutarti a capire come eseguire l'analisi statistica, il suo scopo principale e come potrebbe avvantaggiare la tua azienda. Include anche alcuni degli strumenti di analisi statistica più utilizzati oggi disponibili.
Analisi statistica
L'analisi statistica è il processo di raccolta e analisi dei dati al fine di trovare modelli e tendenze, eliminare pregiudizi e aiutare a prendere decisioni. È una parte della business intelligence che include la raccolta, l'esame e la divulgazione di dati e tendenze di mercato. Le aziende possono trarre vantaggio dall'analisi statistica in diversi modi, inclusa la ricerca delle linee di prodotti con le migliori prestazioni, l'individuazione di venditori inefficaci e la scoperta di come le prestazioni di vendita variano in tutta la nazione.
Approcci di analisi statistica possono aiutare nello sviluppo di modelli predittivi. Invece di offrire semplici stime di tendenza che possono essere alterate da una serie di fattori esterni, gli strumenti di analisi statistica consentono alle aziende di approfondire e valutare più dati.
I vantaggi dell'analisi statistica
Le statistiche generali possono essere utilizzate dai responsabili aziendali per identificare tendenze che altrimenti potrebbero passare inosservate. Inoltre, lo studio offre obiettività decisionale. L'utilizzo di dati affidabili elimina la necessità di intuizione. Ecco alcuni vantaggi particolari dell'analisi statistica per un'azienda:
#1. Ridurre le spese operative
Utilizzando l'analisi statistica, le organizzazioni possono identificare le tendenze di spesa e condurre indagini più precise sui costi e sui dati. Le aziende possono ricavare informazioni su potenziali spese future o misure di riduzione dei costi per controllare la spesa e ridurre gli sprechi dopo aver rilevato adeguatamente queste informazioni.
Hai pensato di affittare un distributore automatico per la hall in modo che ospiti e dipendenti abbiano facile accesso a bevande e snack, ma non sei sicuro che verrà utilizzato abbastanza spesso da essere redditizio. La frequenza delle vendite, il denaro generato, il prezzo di acquisto della macchina e la spesa per mantenerla rifornita possono essere confrontati utilizzando l'analisi statistica. L'attrezzatura è probabilmente sottoutilizzata, quindi eliminarla dal tuo budget non avrà un effetto negativo sul modo in cui opera la tua azienda.
#2. Indagare il mercato
Le imprese possono intraprendere accurati studi di mercato con l'ausilio di analisi statistiche. I dati possono dimostrare dove le vendite sono più redditizie, dove si verificano più frequentemente e quale marketing è associato a tali transazioni. Consente a tutti gli aspetti delle vendite e del marketing di funzionare con maggior successo. Considera un uomo d'affari che ora possiede un prospero caffè e vuole espandersi. L'azienda potrebbe eseguire un'analisi di mercato per valutare le possibili preferenze dei consumatori, il reddito locale disponibile e il traffico pedonale in un luogo specifico. Le informazioni che supportano ampiamente la fattibilità della potenziale sede consentono all'imprenditore di fare una scelta informata.
#3. Aumenta la produttività sul lavoro
L'analisi statistica può aiutare a migliorare la produttività sul lavoro. Ad esempio, siamo consapevoli che fornire ai dipendenti gli strumenti adeguati può aiutarli a svolgere al meglio il proprio lavoro. I datori di lavoro possono analizzare l'utilità di ogni strumento utilizzando l'analisi statistica e concentrarsi su quelli che supportano al meglio le prestazioni. I leader aziendali possono anche utilizzare la ricerca statistica per individuare fattori, ad esempio se i colleghi pranzano insieme o meno o partecipano a eventi di networking dei dipendenti, che possono aumentare o ridurre la produttività sul posto di lavoro.
Misurare la produzione dei dipendenti dopo aver implementato un nuovo strumento o pratica sarebbe un utile esempio di utilizzo dell'analisi statistica per valutare l'efficienza sul posto di lavoro. Ad esempio, un'azienda potrebbe verificare se la virtualizzazione dell'ufficio aumenta la produttività dei dipendenti.
#4. Prendi decisioni migliori
La base della business intelligence e del processo decisionale informato è l'analisi statistica. I risultati dei test A/B e delle statistiche descrittive offrono un quadro chiaro delle opzioni preferite dai lead o dai clienti. Questo è fondamentale per le aziende che lottano per attrarre clienti in modo coerente, nonché per coloro che cercano di diversificare la propria offerta di prodotti o gruppi di clienti.
Prima di prendere importanti decisioni aziendali, dovresti provare una nuova idea e guardare i risultati. La riprogettazione dei siti Web è un esempio di ciò. Un'azienda dovrebbe prima lanciare un potenziale nuovo design a un campione limitato di utenti in un test A/B piuttosto che lanciare un sito Web completamente nuovo. Attraverso questa procedura, l'azienda è in grado di raccogliere dati cruciali sull'utilizzo del sito Web, possibili percentuali di clic e se il nuovo design ha comportato un aumento o un calo delle vendite. Confrontando questi numeri con quelli del vecchio sito, possono decidere se la riprogettazione debba essere completamente realizzata, modificata o eliminata.
#5. Software di analisi statistica
Poiché nessuno può eseguire con precisione calcoli statistici estremamente complessi, l'analisi statistica è un processo che richiede tempo e denaro. Il software per l'analisi statistica è diventato uno strumento cruciale per le aziende. Il software esegue calcoli complessi, riconosce tendenze e modelli e genera correttamente diagrammi, grafici e tabelle in pochi minuti utilizzando l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico.
Metodi di analisi statistica
Esistono molti modi per analizzare i dati, ma le seguenti sono le cinque tecniche di analisi statistica più comuni e ampiamente utilizzate:
#1. Significare
Uno degli approcci utilizzati più frequentemente è la media, detta anche media media. La media, che è relativamente facile da calcolare, determina l'andamento generale dei dati. La media viene calcolata sommando ogni valore nel set di dati e dividendolo per il numero totale di punti dati. Nonostante la sua semplicità e i suoi vantaggi, la media non dovrebbe essere utilizzata come principale indicatore statistico perché così facendo si possono portare a deduzioni errate.
#2. Deviazione standard
Un altro metodo o strumento statistico molto popolare è la deviazione standard. Esamina in che misura ogni singolo punto dati si discosta dal valore medio della raccolta. La raccolta dei dati mostra la distanza tra i dati e la media. Può essere impiegato per valutare quanto siano generalizzabili i risultati della ricerca.
#3. Regressione
La regressione è una tecnica statistica che aiuta a determinare la relazione di causa ed effetto tra le variabili. Viene stabilito il nesso causale tra una variabile dipendente e una variabile indipendente. Le tendenze e gli eventi futuri vengono regolarmente previsti utilizzandolo.
#4. Valutare le teorie
Una conclusione o un argomento può essere messo alla prova confrontandolo con una raccolta di dati attraverso il test di ipotesi. I risultati della ricerca indicheranno se la nozione iniziale era corretta o meno.
#5. Identificare la dimensione del campione
Per selezionare un campione dalla popolazione totale che sia rappresentativo della popolazione, vengono utilizzate procedure come la stima della dimensione del campione o il campionamento dei dati. Quando la popolazione è estremamente numerosa, viene utilizzata questa strategia. Esistono altri metodi di raccolta dei dati, tra cui il campionamento di convenienza, il campionamento casuale e il campionamento a palla di neve.
Tipi di analisi statistica
Di seguito sono riportate le sei categorie di analisi statistica:
Analisi dettagliata
I dati devono essere raccolti, compresi, riassunti e analizzati statisticamente prima di essere presentati come tabelle, diagrammi e grafici. Rende solo le informazioni impegnative facili da leggere e comprendere senza offrire alcuna conclusione.
Analisi inferenziale
L'obiettivo principale di uno studio statistico inferenziale è quello di trarre conclusioni conclusive dai dati esaminati. Indaga le connessioni tra vari componenti o fa previsioni sulla popolazione generale.
Statistiche per l'analisi
Una sorta di analisi statistica chiamata analisi statistica predittiva esamina i dati per identificare le tendenze storiche e fa previsioni sul futuro basate su tali tendenze. L'analisi statistica dei dati viene eseguita utilizzando approcci di machine learning, data mining e intelligenza artificiale.
Analisi prescrittiva
L'analisi prescrittiva esamina i dati e consiglia la linea di condotta appropriata alla luce dei risultati. È un tipo di indagine statistica che sostiene l'opinione.
Analisi dei dati esplorativi
Contrariamente all'analisi inferenziale, che si concentra su connessioni di dati note, l'analisi esplorativa comporta l'esame di collegamenti di dati sconosciuti. Esamina tutte le connessioni che i dati potrebbero avere.
Analisi causale
Per determinare le relazioni causali tra le numerose variabili incluse nei dati grezzi, utilizzare l'analisi statistica causale. Stabilisce la causa di un evento e come ha avuto un impatto su altri fattori, per dirla semplicemente. Le aziende potrebbero utilizzare questo processo per capire perché qualcosa non è riuscito.
Come eseguire l'analisi statistica?
Ottenere risultati affidabili dall'analisi statistica richiede un'attenta pianificazione fin dall'inizio del processo di ricerca. Devi decidere il disegno del tuo studio, la dimensione del campione e la procedura di campionamento oltre a creare la tua ipotesi.
Dopo aver raccolto i dati dal tuo campione, puoi organizzare e sintetizzare i dati utilizzando statistiche descrittive per eseguire analisi statistiche. Successivamente, puoi testare formalmente le ipotesi e offrire stime della popolazione utilizzando statistiche inferenziali. Infine, puoi generalizzare i tuoi risultati ed eseguire analisi attraverso il processo di analisi statistica di seguito:
#1. Fai un'ipotesi e organizza la tua strategia di ricerca
Devi prima dichiarare apertamente la tua ipotesi e tracciare la tua strategia di ricerca al fine di raccogliere dati affidabili per l'analisi statistica. L'obiettivo tradizionale di un collegamento tra le variabili all'interno di una popolazione. L'analisi statistica può essere utilizzata per verificare un'ipotesi. Una previsione demografica strutturata è un'ipotesi statistica. Ogni ipotesi di ricerca si trasforma in un'ipotesi nulla e rivale che può essere verificata con dati a campione.
L'ipotesi alternativa descrive la previsione della tua ricerca di un effetto o di una relazione, mentre l'ipotesi nulla prevede costantemente alcun effetto o relazione tra le variabili.
#2. Raccogli informazioni da un campione
Nella maggior parte dei casi, sarebbe poco pratico o eccessivamente costoso raccogliere informazioni da ogni membro della popolazione di interesse. Invece, raccoglierai informazioni utilizzando un campione. Con le tecniche di campionamento adeguate, l'analisi statistica consente di dedurre i risultati dal proprio campione. Un campione tipico della popolazione è ciò di cui hai bisogno.
#3. Crea un riepilogo statistico descrittivo utilizzando i tuoi dati
Puoi esaminare i tuoi dati quando li hai raccolti tutti e fornire statistiche che li descrivono. Puoi valutare la distribuzione dei tuoi dati, incluso se sono distorti o normali e se esistono valori anomali o dati mancanti, presentando i tuoi dati in tabelle e grafici.
#4. Utilizza statistiche inferenziali per generare stime o verificare ipotesi
Un parametro è un numero che descrive una popolazione, al contrario di una statistica, che è un numero che descrive un campione. Le statistiche inferenziali possono essere utilizzate per trarre conclusioni sui parametri della popolazione sulla base di statistiche campionarie.
#5. Descrivi le tue scoperte
Lo standard principale per trarre conclusioni dalla verifica delle ipotesi è la significatività statistica. Per determinare se i tuoi risultati sono statisticamente significativi o meno, devi confrontare il tuo valore p con un livello di significatività predeterminato (spesso 0.05). I risultati che sono statisticamente significativi non possono essere accaduti solo per caso, secondo un ampio consenso.
Per saperne di più su Come eseguire analisi statistiche Leggi: PROCESSO DI ANALISI DEI DATI: metodi, processi e tipi
Qual è lo scopo principale dell'analisi statistica?
Le analisi statistiche vengono utilizzate in quasi tutti i campi per dare un senso alla grande quantità di dati disponibili. Lo scopo principale dell'analisi statistica comporta la raccolta e l'analisi dei dati per trovare modelli e tendenze.
Anche se il campo della statistica non è il tuo campo di studio principale, può aiutarti ad avere un impatto nel campo che hai scelto. È molto probabile che tu abbia bisogno di una conoscenza pratica della metodologia statistica sia per produrre nuove scoperte nel tuo campo sia per comprendere il lavoro degli altri. Al contrario, come statistico, c'è una forte domanda per le tue competenze in un'ampia varietà di aree: università, laboratori di ricerca, governo, industria, ecc. Inoltre, le carriere statistiche spesso pagano abbastanza bene.
Qual è l'importanza dell'analisi statistica e della business intelligence?
La sostenibilità dipende dalla business intelligence, di cui l'analisi statistica è solo una componente. Senza rivedere periodicamente la propria attività, un imprenditore non può gestire con successo i problemi, ripetere i successi o fare piani futuri. Le aziende dovrebbero valutare costantemente se stesse per acquisire una migliore comprensione dell'organizzazione.
Qual è lo scopo dell'analisi statistica?
La raccolta e la valutazione dei dati per l'analisi statistica vengono effettuate per trovare modelli e tendenze. Appartiene all'analisi dei dati. In casi come l'ottenimento di interpretazioni di ricerca, modellazione statistica o creazione di sondaggi e studi, potrebbe essere applicata l'analisi statistica.
Cos'è un test ANOVA in statistica?
Una tecnica statistica chiamata analisi della varianza, o ANOVA, divide i dati di varianza osservati in vari componenti da utilizzare in ulteriori test. Quando sono presenti tre o più gruppi di dati, viene utilizzata un'ANOVA unidirezionale per scoprire come sono correlate le variabili dipendenti e indipendenti.
Qual è lo strumento migliore per l'analisi statistica?
Software per l'analisi statistica:
- JMP
- Posit
- Software statistico Minitab
- Statistiche SPSS
- OriginPro.
- recensioni.
- BaseSAS.
- Stato.
L'analisi statistica è quantitativa o qualitativa?
I dati di una variabile categoriale saranno sempre qualitativi, mentre i dati di una variabile numerica saranno sempre quantitativi. Di conseguenza, in base al fatto che la variabile sia numerica o categoriale, è possibile determinare il tipo di dati prima che vengano raccolti.
Conclusione
Quasi ogni disciplina ora utilizza metodi statistici per dare un senso alla montagna di dati a loro disposizione. Anche se la statistica non è la tua specializzazione, imparare i fondamenti può darti un vantaggio in qualsiasi carriera. È molto probabile che tu abbia bisogno di familiarità con la metodologia/analisi statistica per intraprendere una ricerca originale e comprendere i risultati di altri nella tua professione, devi conoscerne lo scopo principale e come eseguirla.
Domande frequenti sull'analisi statistica
Come eseguire l'analisi statistica?
Per eseguire analisi statistiche e ottenere risultati affidabili, è necessaria un'attenta pianificazione fin dall'inizio del processo di ricerca. Devi decidere il disegno del tuo studio, la dimensione del campione e la procedura di campionamento oltre a creare la tua ipotesi.
Qual è lo scopo principale dell'analisi statistica?
Le analisi statistiche sono in uso in quasi tutti i campi per dare un senso alla grande quantità di dati disponibili. Lo scopo principale dell'analisi statistica comporta la raccolta e l'analisi dei dati per trovare modelli e tendenze.
Riferimenti
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