ビジネス目的であっても研究目的であっても、データに基づいた意思決定を行うには、統計分析ツールが使用されます。 企業は、企業の運営方法をより深く理解するために、ビジネスに不可欠なすべてのデータにアクセスして組み合わせることがいかに重要であるかを認識し始めています。 データを使用できるようにするためにさまざまなシステムを接続するには多大な労力がかかりますが、接続が完了すると、企業は他のデータ分析手法に加えて統計分析ツールを使用できるようになります。 この支援により、事実をより簡単に視覚化し、分析できるようになります。 企業がデータを活用して賢明な意思決定をしない限り、デジタルネイティブ企業になることはできません。 これらのデータ主導の選択により、企業は競争上の優位性を獲得し、ライバルよりも目立つことができます。 トップの統計分析ソフトウェア、統計分析ソフトウェアの例、SPSS 統計分析ソフトウェア、および無料の統計分析ソフトウェアについて詳しく説明します。
データの管理と評価において、中規模および大規模企業はこれまで前例のない困難に直面しています。 これらの困難の中には、ソーシャル メディアやモノのインターネット (IoT) などの新興テクノロジーによってもたらされた企業データの爆発的な量と複雑さの増大が含まれます。 企業はこれらの困難に対処するために、多くのソースから膨大な量の構造化データと非構造化データを収集して分析する必要があります。 企業は過去のデータを分析して傾向やパターンを探りながら、将来の潜在的な可能性や脅威を特定する必要があります。 さらに、データの分析に多くの時間を投資する余裕はありません。 高度な統計手法と視覚化により、企業データを理解し、ビジネスや研究の困難な問題に取り組むための、実用的で使いやすい統合プラットフォームが提供されます。
統計解析ソフトウェア
統計分析用の製品は、ユーザーが複雑な統計分析を実行できるようにするために作成された特殊なアプリケーションです。 これらの商品は、特定のデータセットを分類、解釈、表示するためのリソースを提供することがよくあります。 これらのデータ管理機能は、通常、統計ソリューションの統計分析に関連する特性とともにパッケージ化されています。 統計分析機能がサポートする分析手法のほんの一部には、回帰分析、予測分析、統計モデリングなどがあります。
統計分析ソフトウェア ソリューションはデータ サイエンティストや数学者によって使用されることが多いですが、特定のビジネスに特定の特性を提供する場合があります。 これらは、コスト モデリング、健康科学、または科学研究のために設計された機能です。 他のツールは、業界やユースケース全体で特定の統計分析を実行できます。
ビジネス インテリジェンス プラットフォーム、予測分析ソフトウェア、統計分析ソフトウェアでは、特定の製品が似ています。 ただし、これらのカテゴリの機器の大部分は、統計ソフトウェアのレベルの特殊な統計分析スキルを提供しません。
無料の統計分析ソフトウェア
市場には、オープンソースから有料まで、統計分析ソフトウェアの選択肢がいくつかあります。 最もよく知られている統計分析ソフトウェア プログラムには、IBM SPSS Statistics、SAS、R、Python (NumPy、Pandas、SciPy などの統計ライブラリを含む)、Stata、JMP、Minitab などがあります。 2023 年の無料統計解析ソフトウェアのベスト XNUMX をここにリストします。
#1. IBM SPSS 統計
データ分析、レポート作成、視覚化のために、学界、研究機関、および産業界では、よく知られた統計ソフトウェア プログラムである IBM SPSS Statistics が頻繁に使用されています。 IBM SPSS Statistics の主な属性の一部を以下に示します。
- 包括的な統計分析には、因子分析、クラスター分析、ノンパラメトリック検定、推論統計、記述統計など、データを分析するためのさまざまな統計手法が含まれます。
- 記録、データ操作、欠損値の代入のためのツール
- 効果的なデータ通信を促進するためのグラフ、チャート、その他の視覚補助ツールを作成するための幅広い選択肢。
- 機能を自動化、カスタマイズ、拡張するための構文を使用したプログラミングをサポートします。
- 高度な分析には、非構造化データを分析して予測モデルを作成するためのテキスト分析、地理空間分析、機械学習などの技術が含まれます。
#2. JMP
- 散布図、ヒストグラム、箱ひげ図、ヒートマップ、等高線図などの豊富で動的な視覚化を使用して、データをグラフィカルに調査および理解できます。
- 回帰分析、ANOVA、DOE（実験計画法）、多変量解析など、記述統計、推論統計、回帰分析などの幅広い統計手法。
- ドラッグ アンド ドロップのデータ操作、フィルタリング、およびクリーニング インターフェイスを使用した対話型のデータ探索
- ユーザーは、ズーム、リンク、ブラッシングなどのインタラクティブ グラフィックス テクノロジを使用して、視覚的かつインタラクティブにデータを探索できます。 プロファイラー: 入力の変更がモデルの出力に及ぼす影響を示し、ユーザーがモデルをよりよく理解して最適化できるようにするグラフィカル ツール。
#3. XLSTAT
- 他の統計分析ツールに加えて、XLSTAT は記述統計、推論統計、回帰分析、ANOVA、因子分析、生存分析、多変量分析、および時系列分析を提供します。
- カスタマイズ可能な軸、ラベル、色、スタイル、散布図、折れ線グラフ、棒グラフ、ヒストグラム、等高線プロットなどを備えた広範なデータ視覚化機能。
- 要因計画、応答曲面アプローチ、混合計画分散分析、および研究を強化し実験結果を分析するためのその他の包括的な実験計画ツール
- 時間依存データのモデリングと予測には、ARIMA、GARCH、指数平滑法、スペクトル分析などの高度な時系列分析ツールが使用されます。
- 統計モデルは、組み込みのモンテカルロ シミュレーション ツールを使用して、確率分析、不確実性分析、感度分析を実行できます。
#4. グラファー
- 極座標プロット、折れ線プロット、散布図、棒グラフなどを含む幅広い種類のグラフ。
- 軸のプロパティ、タイトル、凡例、配色、書体、その他のグラフ機能はすべて変更できます。
- データ操作、フィルタリング、クリーニングのためのツールが含まれています。 Excel、CSV、テキストファイルなど、さまざまなファイル形式からのデータインポートをサポートします。
- 高度なグラフ作成機能には、エラーバー、傾向線、データ ポイント ラベル、データ マーカー、およびデータ フィッティングが含まれます。
- 多数のデータセットを同じグラフ上にプロットできるため、比較と検討が容易になります。
#5. Minitab 統計ソフトウェア
- これには、能力分析、時系列分析、回帰分析、ANOVA、記述統計、推論統計、管理図、その他の手法が含まれます。
- 手順と製品の品質を向上させるためのテストを設計および分析するための機器
- テストや研究を設計する際に統計的検出力とサンプルサイズを計算するためのツール
- そのプログラミング言語 Minitab Macros は、上級ユーザー向けの自動化とカスタマイズを提供します。
- ユーザー インターフェイスは簡単で、ポイント アンド クリック方式とメニュー駆動の設計により、ナビゲーションと分析が便利です。
最優秀ソフトウェア統計分析賞
優れたソフトウェアは、ビジネス インテリジェンス データの評価や将来の傾向の予測など、データの解釈に伴う不確実性を排除します。 私たちはいくつかの統計分析ソフトウェア ソリューションをテストし、大多数の企業にとって IBM SPSS が最良の選択肢であるという結論に達しました。 非常に使いやすく、経験豊富なユーザーにとっては制約を感じません。 データに基づいた予測と賢明なビジネス上の意思決定を行うために必要なすべての情報を受け取ります。
＃1。 IBM SPSS
初心者、中級ユーザー、経験豊富な統計学者、そしてその間のあらゆるユーザーにとって、IBM SPSS は統計分析ソフトウェアの市場リーダーです。 IBM SPSS は、すべてのニーズに対応できる単一のソフトウェアを備えているのではなく、さまざまなプロジェクト タイプをサポートするために作成された複数の製品とモジュールを備えたサービス ファミリです。 こうすることで、不要な機能で過負荷になることなく、必要なものをすべて取得できます。
IBM SPSS (Statistical Product and Service Solution) は、その非常にシンプルなユーザー・インターフェースにより、最も人気のある統計製品の 81 つです。 IBM の Web サイトによると、SPSS は初心者にとって素晴らしい選択肢です。IBM の Web サイトによると、レビュー担当者の XNUMX% が SPSS が使いやすいと答えています。
ただし、初心者向けの使い方の簡単さに騙されないでください。 強力なパンチがあり、プロにも効果的です。
その主な目標は、ユーザーがデータを分析して理解できるように支援し、データを使用してデータに基づいた意思決定を行い、新しい機会を見つけ、傾向を予測し、生産性を向上できるようにすることです。
#2. SASビジュアルアナリティクス
セルフサービスのデータ準備、ビジュアル探索、インタラクティブなレポート作成、ダッシュボード、およびガバナンスを備えたシンプルな分析のための当社の主力製品は、SAS Visual Analytics です。 技術者以外の人でも、SAS Visual Analytics を使用してインタラクティブなレポート作成や自由形式の探索を行うための BI および Analytics ワークフローを設計、共有、使用できます。 ビジュアル分析により洞察の共有とコラボレーションが促進され、誰もが決断力を持って行動し、変化するビジネス ニーズに柔軟に対応できるようになります。
#3. ミニタブ
データはどこにでも存在しますが、独自のデータを活用していますか? 統計の専門知識に関係なく、Minitab Statistical Software を使用すると、ビジネスのすべての要素が結果をより正確に予測し、より良い製品を設計し、プロセスを強化して収益を増やし、経費を削減することができます。 クラウドを使用してどこからでも優れたビジネスを可能にするソフトウェアとサービスを提供することで、当社は独自の統合アプローチを提供します。 Minitab についてよく理解してください。
#4. JMP
JMP を使用すると、コーディングの経験がなくても高度な統計分析を実行できます。 単一の分析ウィンドウ内で JMP のジャストインタイム統計分析を使用すると、問題を解決できます。 モデリングの問題が多変量、多因子、単変量のいずれであっても、JMP を使用するとそれが簡単になります。 さらに、テキストや関数などの新しいタイプのデータを処理する JMP の能力のおかげで、より役立つモデルを変更および作成して洞察を向上させることができます。
#5. オリジンプロ
科学者やエンジニアにとって、Origin は市場をリードするグラフ作成およびデータ分析プログラムです。 世界中の 500,000 を超える企業、6,000 の大学や機関、6,500 の政府機関、研究機関で 3,000 人を超える登録ユーザーが Origin を使用しています。 データをインポート、視覚化、探索、分析、理解するために、ユーザーは Origin を利用しています。 Origin は、プログラミング言語を理解する必要がなくても、バッチ チャートやバッチ分析などの反復的なタスクのためのソリューションを提供します。
統計解析ソフトウェア例
統計分析ソフトウェアはデータを分析して理解するために作られているため、学者、データ アナリスト、統計学者にとっては便利なツールです。 統計分析用のソフトウェア プログラムがいくつかあり、それぞれに独自の特徴と機能があります。 以下に、統計分析プログラムのよく知られた例をいくつか示します。
最も人気のある統計分析ソフトウェア プログラムの XNUMX つは SPSS です。 データの操作、記述統計の実行、仮説のテスト、回帰分析の実行、その他のタスクのためのさまざまなツールを提供します。 社会科学、市場調査、医学では、SPSS が頻繁に利用されています。
＃2。 R
R は、統計コンピューティングとグラフィックスにとって、強力なオープンソース プログラミング言語およびソフトウェア環境です。 幅広い統計的およびグラフィカルなアプローチを提供するため、困難な統計分析やデータ視覚化に取り組む研究者やデータ サイエンティストにとって最適なツールです。
#3. スタータ
統計ツール、データ管理オプション、およびビジュアルの完全なセットはすべて、Stata として知られる統計ソフトウェア プログラムに含まれています。 経済学、健康科学、学術研究に頻繁に適用されます。
#4. 統計分析システム（SAS）
SAS は、高度な分析、企業インテリジェンス、データ管理のために広く使用されているソフトウェア スイートです。 これは、銀行、医療、政府など、広範なデータ分析とモデリングが必要な分野で一般的です。
SPSS統計解析ソフトウェア
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) は、IBM が作成した有名な統計分析プログラムです。 研究者やアナリストにとって、データの操作と分析、統計テスト、レポートの作成を容易にするために作成されています。 SPSS は社会科学にルーツを持ち、時間をかけて発展し、現在、ヘルスケア、マーケティング、金融などのいくつかの業界で利用されています。
SPSS の顕著な属性は次のとおりです。
#1. データの管理
データのクレンジング、変換、操作技術は SPSS を通じて利用できます。 欠損データの処理、変数の記録、データセットの結合、および現在の変数に応じた新しい変数の作成が可能です。
#2. 統計的に記述的
中心傾向、分散、頻度の測定は、SPSS が提供する多くの記述統計量のほんの一例にすぎません。 ユーザーは概要表やグラフを作成して、データの概要を迅速に把握できます。
#3. 統計的推論
SPSS は、t 検定、ANOVA、カイ二乗検定、回帰分析、因子分析などを含む幅広い推論統計検定をサポートしています。 これらのテストは、サンプル データに基づいて、研究者が結論を導き、母集団についての仮説を立てるのに役立ちます。
#4. データの視覚化
SPSS を使用するユーザーは、散布図、ヒストグラム、棒グラフ、折れ線グラフなど、幅広いグラフやチャートを作成できます。 これらのビジュアルにより、データのパターンと傾向を理解しやすくなります。
#5. 適応可能な出力
SPSS の柔軟な出力オプションにより、ユーザーは好みや特定のニーズに合わせて表、グラフ、レポートの外観をカスタマイズできます。
#6. 言語の種類
上級ユーザーは、分析の自動化と再現性を可能にするコマンドベースの言語 SPSS 構文を利用できます。 ユーザーは、構文を使用することで、困難で反復的なジョブをより迅速に完了できます。
SPSS はユーザーフレンドリーな設計で、初心者からベテランのアナリストまで同様に使用できるため、人気があります。 その適応性と多くの業界で広く使用されているため、多くの研究組織、企業、学術環境で標準ツールとしての地位を確立しています。
上位のソフトウェア統計分析
以下は統計分析用のトップ ソフトウェアにランクインしました。
#1. MaxStat
これが最初に利用される SAS ツールである主な理由は、このツールが明確なコーディング形式を備えており、利用可能な中で最も手頃なオプションであるためです。 どの生徒もそれを理解し、出力を処理できます。 この専門的なニーズは誰でも理解できるため、オプションです。 プロジェクトに関連するデータを提供するだけで済みます。MaxStat はそれを処理し、適切な統計ツールに従って結果を実行します。
#2. ウィザードマック
このツールを使用すると、データの処理に難しい作業、コーディング、プログラミングは必要ありません。 専門家はここで見つけることができ、WizardMac の支援を受けてプログラミングを続けます。 これには、コードの構造を簡単に理解できるわかりやすい GUI が含まれています。
#3. アカスタット
オンラインでアクセスできる唯一の統計ツールは AcaStat であり、使い方は非常に簡単です。 他の統計ツールと比較すると、非常に高速に動作します。 これは主に、データをフォーマットし、欠落しているデータの値を確立するために使用されます。
#4. NCSS
NCSS ソフトウェアには、大量の統計データとグラフィック データが存在します。 無料のオンライン トレーニングが利用可能で、作品を非常に適切にフォーマットすることができます。 お客様は、予見できる問題について電子メール サポートからサポートを受けることもできます。
#5. スタットウィング
できるだけ早く結果を得るために、Statwing が活用されます。 他の統計ツールと比較して、XNUMX 倍高速かつ完璧です。 新しいユーザーがそれに取り組んで、その恩恵を受けることができるかもしれません。
SPSS は Excel より優れていますか?
表計算ソフトはExcel、統計解析ソフトはSPSSです。 Excel は統計分析に使用できます。 ただし、SPSS の方がより高性能です。 変数を記録および変換する機能は、SPSS に組み込まれたデータ操作機能の XNUMX つです。 Excel で同じことを実行したい場合は、多くの作業を行う必要があります。
Excelで統計解析ができるのか？
Excel が提供するさまざまな統計ツールを使用して、Excel ワークシート内の単一の数値または値の配列を計算できます。 さらに多くの統計分析ツールを提供するアドインは、Excel Analysis Toolpak と呼ばれます。
Spssにはどのソフトウェアが使用されますか?
堅牢な統計ソフトウェア プラットフォームは、IBM® SPSS® Statistics です。 ユーザーフレンドリーなインターフェイスと広範な機能セットにより、企業はデータから有用な洞察を簡単に引き出すことができます。 高度な統計技術により、高い精度と健全な意思決定が保証されます。
Excel ではどのような統計を実行できますか?
中間統計関数としての Excel の平均関数 平均 (または平均) 関数は、私たちが日常的に使用する関数として最も頻繁に使用されます。
四分位関数、中央値関数、最頻値関数、標準偏差関数、相関関数など
まとめ
SAS は単なるコンピューター プログラムであり、広く利用されています。 プログレッシブ ウィンドウ サイクルにより、データをより深く調査するために利用されます。 ほとんどの場合、記述統計と推論統計は優れた結果を得るために組み合わされ、記述統計はデータ編成に使用され、推論統計は出力に使用されます。 SAS は、更新されたデータと新しくリリースされた機能を常に必要とするため、主にビジネス目的で利用されます。 将来の要件を考慮して、多くの点で SAS を選択します。
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参考文献
