多くの企業は、収集したデータを整理し、将来の傾向を予測するために統計分析を利用しています。 企業はビッグデータをどう処理するかについて幅広い選択肢を持っているという事実にもかかわらず、統計分析は、データ全体と個々のサンプルの両方を評価する手段を提供します。 統計は、効率的な企業インテリジェンスの中心です。 この入門書は、統計分析の実行方法、その主な目的、およびそれがあなたの会社にどのように役立つかを理解するのに役立ちます. また、現在利用可能な最も広く使用されている統計分析ツールもいくつか含まれています。
統計分析
統計分析とは、パターンや傾向を見つけ、バイアスを取り除き、意思決定を支援するために、データを収集して分析するプロセスです。 これは、市場データとトレンドの収集、調査、開示を含むビジネス インテリジェンスの一部です。 企業は、トップ パフォーマンスの製品ラインを見つける、効果のない営業担当者を見つける、販売実績が全国的にどのように異なるかを発見するなど、さまざまな方法で統計分析から利益を得ることができます。
統計分析アプローチは、予測モデルの開発に役立ちます。 多くの外的要因によって変更される可能性のある単純な傾向の見積もりを提供する代わりに、統計分析ツールを使用すると、企業はより深く掘り下げてより多くのデータを評価できます。
統計分析の利点
ビジネス マネージャーは一般的な統計を使用して、他の方法では見過ごされがちな傾向を特定できます。 さらに、この研究は意思決定の客観性を提供します。 信頼できるデータを使用することで、直感は不要になります。 企業にとっての統計分析のいくつかの特定の利点を次に示します。
＃1。 運営費の削減
統計分析を使用して、組織は支出傾向を特定し、より正確なコストとデータ調査を実施できます。 企業は、この情報を適切に検出した後、予想される将来の支出または支出を管理し、無駄を削減するためのコスト削減策についての洞察を得ることができます。
ゲストや従業員が簡単に飲み物や軽食を購入できるように、ロビーに自動販売機をレンタルすることを検討していますが、収益を上げるのに十分な頻度で自動販売機が使用されるかどうかはわかりません。 販売頻度、発生した金額、機械の購入価格、および在庫を維持するための費用はすべて、統計分析を使用して比較できます。 機器はおそらく十分に活用されていないため、予算から除外しても、ビジネスの運営に悪影響を与えることはありません.
＃2。 市場を調査する
企業は、統計分析を利用して正確な市場調査を行うことができます。 データは、販売が最も収益性の高い場所、最も頻繁に発生する場所、およびそれらのトランザクションに関連付けられているマーケティングを示すことができます。 これにより、販売とマーケティングのすべての面がより効果的に機能できるようになります。 繁栄しているカフェを所有していて、拡大したいと考えているビジネスマンを考えてみましょう。 企業は市場分析を行って、考えられる消費者の好み、地元の可処分所得、特定の場所での通行量を評価する場合があります。 潜在的な場所の実行可能性を十分にサポートする情報により、事業主は十分な情報に基づいた選択を行うことができます。
＃3。 仕事の生産性を高める
統計分析は、仕事の生産性を高めるのに役立ちます。 たとえば、従業員に適切なツールを提供することで、最高の仕事ができるようになる可能性があることを認識しています。 雇用主は、統計分析を使用して各ツールの有用性を分析し、パフォーマンスを最もよくサポートするツールに集中できます。 ビジネス リーダーは、統計調査を使用して、同僚が一緒に昼食をとったり、従業員のネットワーキング イベントに参加したりするかどうかなど、職場の生産性を向上または低下させる要因を特定することもできます。
新しいツールまたはプラクティスを実装した後に従業員のアウトプットを測定することは、統計分析を使用して職場の効率を評価するのに役立つ例です。 たとえば、企業は、オフィスの仮想化によって従業員の生産性が向上するかどうかを調査できます。
＃4。 より良い意思決定を行う
ビジネス インテリジェンスと情報に基づいた意思決定の基礎は、統計分析です。 A/B テストと記述統計の結果は、見込み客や顧客が好む選択肢を明確に示します。 これは、一貫して顧客を引き付けるのに苦労している企業や、提供する製品や顧客グループを多様化しようとしている企業にとって重要です。
重要なビジネス上の決定を下す前に、新しいアイデアを試して結果を確認する必要があります。 ウェブサイトの再設計はその一例です。 企業は、完全に新しい Web サイトを立ち上げるのではなく、A/B テストで限定されたサンプルのユーザーに対して、見込みのある新しいデザインを最初にソフト ローンチする必要があります。 この手順により、同社は Web サイトの使用状況、予想されるクリック率、および新しいデザインが売り上げの増加または減少につながったかどうかに関する重要なデータを収集することができます。 これらの数値を古いサイトの数値と比較することで、再設計を完全に実施するか、変更するか、破棄するかを決定できます。
＃5。 統計解析ソフトウェア
非常に複雑な統計計算を正確に実行できる人はいないため、統計分析は時間と費用のかかるプロセスです。 統計分析用のソフトウェアは、ビジネスにとって重要なツールに成長しました。 このソフトウェアは複雑な計算を行い、傾向とパターンを認識し、人工知能と機械学習を使用して数分でチャート、グラフ、表を適切に生成します。
統計分析方法
データを分析するには多くの方法がありますが、以下は最も一般的で広く使用されている XNUMX つの統計分析手法です。
＃1。 平均
最も頻繁に使用されるアプローチの XNUMX つは、平均平均とも呼ばれる平均です。 計算が比較的簡単な平均は、データの全体的な傾向を決定します。 平均は、データ セット内の各値を合計し、それをデータ ポイントの総数で割ることによって計算されます。 その単純さと利点にもかかわらず、平均は主要な統計指標として使用されるべきではありません。
＃2。 標準偏差
非常に人気のある別の方法または統計ツールは、標準偏差です。 個々のデータ ポイントがコレクションの平均値からどの程度逸脱しているかを調べます。 データ コレクションは、データが平均からどれだけ離れているかを示します。 研究結果がどの程度一般化可能かを評価するために使用できます。
＃3。 回帰
回帰は、変数間の因果関係を判断するのに役立つ統計手法です。 従属変数と独立変数の間の因果関係が確立されます。 それを使用して、将来の傾向と発生を定期的に予測します。
＃4。 理論の評価
仮説検定を通じてデータのコレクションと比較することにより、結論または議論をテストすることができます。 研究の結果は、当初の考えが正しかったかどうかを示します。
＃5。 サンプルサイズを特定する
母集団を代表する総母集団からサンプルを選択するには、サンプルサイズの推定やデータサンプリングなどの手順が使用されます。 人口が非常に多い場合、この戦略が採用されます。 コンビニエンス サンプリング、ランダム サンプリング、スノーボール サンプリングなど、データを収集する方法は他にもあります。
統計分析の種類
以下は、XNUMX つの統計分析カテゴリです。
詳細な分析
データは、表、チャート、およびグラフとして提示する前に、収集、理解、要約、および統計分析する必要があります。 結論を提示することなく、挑戦的な情報を読みやすく理解しやすくするだけです。
推論分析
推論統計調査の主な目標は、調査対象のデータから決定的な結論を導き出すことです。 さまざまなコンポーネント間の関係を調査したり、一般的な人口予測を行ったりします。
分析のための統計
予測統計分析と呼ばれる一種の統計分析では、データを調べて過去の傾向を特定し、それらの傾向に基づいて将来に関する予測を行います。 データ統計分析は、機械学習、データ マイニング、および人工知能のアプローチを使用して行われます。
処方分析
規範的分析はデータを見て、調査結果に照らして適切な行動方針をアドバイスします。 意見を裏付ける統計調査の一種です。
探索的データ分析
既知のデータ接続に焦点を当てた推論分析とは対照的に、探索的分析では、未知のデータ リンクを調べる必要があります。 データが持っている可能性のある接続を調べます。
因果分析
生データに含まれる多くの変数間の因果関係を判断するには、因果統計分析を使用します。 簡単に言えば、発生の原因と、それが他の要因にどのように影響したかを確立します。 企業は、このプロセスを利用して、何かが失敗した理由を突き止めることができます。
統計分析の実行方法
統計分析から信頼できる結果を得るには、研究プロセスの開始時から慎重に計画する必要があります。 仮説の作成に加えて、研究のデザイン、サンプル サイズ、およびサンプリング手順を決定する必要があります。
サンプルからデータを収集した後、記述統計を使用してデータを整理および合成し、統計分析を実行できます。 その後、仮説を正式にテストし、推論統計を使用して人口推定値を提供できます。 最後に、結果を一般化し、以下の統計分析プロセスを通じて分析を実行できます。
＃1。 仮説を立てて研究戦略を整理する
統計分析のために信頼できるデータを収集するには、まず仮説を率直に述べ、研究戦略を立てる必要があります。 母集団内の変数間のリンクの従来の目的。 統計分析は、仮説を検証するために使用できます。 構造化された人口予測は統計的仮説です。 すべての研究仮説は、サンプルデータで検証できる帰無仮説とライバル仮説に変換されます。
対立仮説は、研究による効果または関係の予測を記述しますが、帰無仮説は変数間の効果または関係を一貫して予測しません。
＃2。 サンプルから情報を収集する
ほとんどの場合、関心のある母集団のすべてのメンバーから情報を収集することは、非現実的であるか、法外な費用がかかります。 代わりに、サンプルを使用して情報を収集します。 適切なサンプリング手法を使用すると、統計分析により、独自のサンプルから結果を推測できます。 母集団の典型的なサンプルが必要です。
＃3。 データを使用して説明的な統計サマリーを作成する
すべてのデータを収集したら、そのデータを調べて、それを説明する統計を提供できます。 データを表やグラフで表示することにより、データが歪んでいるか正規であるか、異常値や欠損データが存在するかどうかなど、データの分布を評価できます。
＃4。 推論統計を利用して、推定値を生成したり、仮説をテストしたりします
パラメータは、サンプルを説明する数値である統計とは対照的に、母集団を説明する数値です。 推論統計を使用して、サンプル統計に基づいて母集団パラメーターについて結論を出すことができます。
＃5。 調査結果を説明してください
仮説検定から推論を導き出すための主要な基準は、統計的有意性です。 結果が統計的に有意かどうかを判断するには、p 値を所定の有意水準 (多くの場合 0.05) と比較する必要があります。 幅広いコンセンサスによると、統計的に有意な結果は偶然だけではあり得ません。
統計分析の実行方法の詳細については、以下をお読みください。 データ分析プロセス: 方法、プロセス、およびタイプ
統計分析の主な目的は何ですか?
統計分析は、利用可能な膨大な量のデータを理解するために、ほぼすべての分野で使用されています。 統計分析の主な目的は、パターンと傾向を見つけるためにデータを収集および分析することです。
統計学の分野が主な研究分野でなくても、選択した分野に影響を与えるのに役立ちます。 あなたの分野で新しい発見を生み出し、他の研究者の研究を理解するために、統計的方法論の実用的な知識が必要になる可能性は非常に高いです。 逆に、統計学者としてのスキルは、大学、研究所、政府、産業界など、さまざまな分野で高い需要があります。
統計分析とビジネス インテリジェンスの重要性は何ですか?
持続可能性はビジネス インテリジェンスに依存しており、統計分析はその XNUMX つの要素にすぎません。 事業を定期的に見直さないと、事業主は問題をうまく管理したり、成功を繰り返したり、将来の計画を立てたりすることはできません。 企業は、組織をよりよく把握するために、常に自分自身を評価する必要があります。
統計分析の目的は何ですか?
統計分析のためのデータの収集と評価は、パターンと傾向を見つけるために行われます。 データ分析に属します。 研究解釈の取得、統計モデリング、調査や研究の作成などの場合、統計分析が適用される場合があります。
統計学における ANOVA 検定とは何ですか?
分散分析 (ANOVA) と呼ばれる統計手法は、観察された分散データをさまざまなコンポーネントに分割して、さらなるテストに使用します。 XNUMX つ以上のデータ グループがある場合、従属変数と独立変数がどのように関連しているかを調べるために、一元配置分散分析が使用されます。
統計分析に最適なツールはどれですか?
統計分析用ソフトウェア:
- JMP
- ポジット
- Minitab統計ソフトウェア
- SPSS統計
- オリジンプロ。
- レビュー。
- ベース SAS。
- スタタ。
統計分析は定量的ですか、それとも定性的ですか?
カテゴリ変数のデータは常に質的であり、数値変数のデータは常に量的です。 その結果、変数が数値であるかカテゴリー変数であるかに基づいて、収集する前にデータのタイプを判別できます。
ボトムライン
現在、ほぼすべての分野で統計的手法を使用して、山のようなデータを自由に解釈できるようになっています。 統計学が専門でなくても、基礎を学べばどんなキャリアでも優位に立つことができます。 独自の調査を実施し、同じ専門分野の他の研究者の調査結果を理解するには、統計の方法論/分析に精通している必要がある可能性が非常に高く、その主な目的とその実行方法を知る必要があります。
統計分析に関するよくある質問
統計分析の実行方法
統計分析を実行して信頼できる結果を得るには、研究プロセスの開始時から慎重に計画する必要があります。 仮説の作成に加えて、研究のデザイン、サンプル サイズ、およびサンプリング手順を決定する必要があります。
統計分析の主な目的は何ですか?
統計分析は、利用可能な膨大な量のデータを理解するために、ほぼすべての分野で使用されています。 統計分析の主な目的は、パターンと傾向を見つけるためにデータを収集および分析することです。
参考文献
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