Veel bedrijven gebruiken statistische analyses om de verzamelde gegevens te ordenen en toekomstige trends te voorspellen. Ondanks het feit dat bedrijven een breed scala aan alternatieven hebben voor wat ze met hun big data moeten doen, biedt statistische analyse een middel om de gegevens zowel als geheel als als individuele steekproeven te beoordelen. Statistieken vormen de kern van efficiënte bedrijfsintelligentie. We hebben deze inleiding opgesteld om u te helpen begrijpen hoe u statistische analyses uitvoert, wat het belangrijkste doel ervan is en hoe dit uw bedrijf ten goede kan komen. Het bevat ook enkele van de meest gebruikte tools voor statistische analyse die tegenwoordig beschikbaar zijn.
Statistische analyse
Statistische analyse is het proces van het verzamelen en analyseren van gegevens om patronen en trends te vinden, vooroordelen weg te nemen en beslissingen te helpen nemen. Het is een onderdeel van business intelligence dat het verzamelen, onderzoeken en openbaar maken van marktgegevens en trends omvat. Bedrijven kunnen op een aantal manieren profiteren van statistische analyse, waaronder het vinden van de best presterende productlijnen, het lokaliseren van ineffectieve verkopers en het ontdekken hoe de verkoopprestaties in het hele land verschillen.
Statistische analysebenaderingen kunnen helpen bij de ontwikkeling van voorspellende modellen. In plaats van eenvoudige trendschattingen aan te bieden die kunnen worden gewijzigd door een aantal externe factoren, stellen statistische analysetools bedrijven in staat dieper te gaan en meer gegevens te evalueren.
De voordelen van statistische analyse
Algemene statistieken kunnen door bedrijfsmanagers worden gebruikt om trends te identificeren die anders onopgemerkt zouden blijven. Bovendien biedt de studie objectiviteit bij het nemen van beslissingen. Door gebruik te maken van betrouwbare gegevens is intuïtie niet meer nodig. Hier volgen enkele bijzondere voordelen van statistische analyse voor een bedrijf:
#1. Verlaag de bedrijfskosten
Met behulp van statistische analyse kunnen organisaties uitgaventrends identificeren en nauwkeurigere kosten- en gegevensonderzoeken uitvoeren. Bedrijven kunnen inzichten verkrijgen over toekomstige toekomstige uitgaven of kostenbesparende maatregelen om uitgaven te beheersen en verspilling te verminderen nadat ze deze informatie op de juiste manier hebben gedetecteerd.
Je hebt erover nagedacht om een automaat te huren voor de lobby, zodat gasten en medewerkers gemakkelijk toegang hebben tot drankjes en snacks, maar je weet niet zeker of deze vaak genoeg zal worden gebruikt om winstgevend te zijn. De frequentie van de verkoop, het gegenereerde geld, de aankoopprijs van de machine en de kosten voor het bevoorraad kunnen allemaal worden vergeleken met behulp van statistische analyse. De apparatuur wordt waarschijnlijk onderbenut, dus als u deze uit uw budget schrapt, heeft dit geen nadelige invloed op de werking van uw bedrijf.
#2. Onderzoek de markt
Bedrijven kunnen nauwkeurige marktstudies uitvoeren met behulp van statistische analyses. De gegevens kunnen aantonen waar verkopen het meest winstgevend zijn, waar ze het vaakst plaatsvinden en welke marketing aan die transacties is gekoppeld. Het laat alle facetten van sales en marketing succesvoller functioneren. Denk aan een zakenman die nu een welvarend café heeft en wil uitbreiden. Het bedrijf kan een marktanalyse uitvoeren om mogelijke voorkeuren van consumenten, lokaal besteedbaar inkomen en bezoekersaantallen op een specifieke locatie te beoordelen. De informatie die de levensvatbaarheid van de potentiële locatie ruimschoots ondersteunt, stelt de ondernemer in staat een weloverwogen keuze te maken.
#3. Verhoog de productiviteit op het werk
Statistische analyse kan helpen de productiviteit op het werk te verbeteren. We zijn ons er bijvoorbeeld van bewust dat het geven van de juiste tools aan werknemers hen kan helpen om hun beste werk te doen. Werkgevers kunnen het nut van elke tool analyseren met behulp van statistische analyses en zich concentreren op de tools die de prestaties het beste ondersteunen. Bedrijfsleiders kunnen ook statistisch onderzoek gebruiken om factoren vast te stellen, zoals of collega's al dan niet samen lunchen of deelnemen aan netwerkevenementen voor werknemers, die de productiviteit op de werkplek kunnen verhogen of verlagen.
Het meten van de output van werknemers na het implementeren van een nieuwe tool of praktijk zou een nuttig voorbeeld zijn van het gebruik van statistische analyse om de efficiëntie op de werkplek te evalueren. Een bedrijf zou bijvoorbeeld kunnen onderzoeken of kantoorvirtualisatie de productiviteit van werknemers verhoogt.
#4. Maak betere beslissingen
De basis van business intelligence en geïnformeerde besluitvorming is statistische analyse. De resultaten van A/B-testen en beschrijvende statistieken geven een duidelijk beeld van de opties waar leads of klanten de voorkeur aan geven. Dit is cruciaal voor bedrijven die moeite hebben om consistent klanten aan te trekken, maar ook voor bedrijven die hun productaanbod of klantengroepen willen diversifiëren.
Voordat u belangrijke zakelijke beslissingen neemt, moet u een nieuw idee uitproberen en naar de resultaten kijken. Het herontwerpen van websites is daar een voorbeeld van. Een bedrijf moet een mogelijk nieuw ontwerp eerst soft-launchen voor een beperkte steekproef van gebruikers in een A/B-test in plaats van een volledig nieuwe website te lanceren. Via deze procedure kan het bedrijf cruciale gegevens verzamelen over het gebruik van de website, mogelijke klikfrequenties en of het nieuwe ontwerp heeft geleid tot een stijging of daling van de verkoop. Door deze cijfers te vergelijken met die van de oude site, kunnen ze beslissen of het herontwerp volledig moet worden ingevoerd, gewijzigd of weggegooid.
#5. Software voor statistische analyse
Omdat niemand extreem complexe statistische berekeningen nauwkeurig kan uitvoeren, is statistische analyse een tijdrovend en geldverslindend proces. Software voor statistische analyse is uitgegroeid tot een cruciaal hulpmiddel voor bedrijven. De software voert complexe berekeningen uit, herkent trends en patronen en genereert binnen enkele minuten correct grafieken, grafieken en tabellen met behulp van kunstmatige intelligentie en machine learning.
Statistische analysemethoden
Er zijn veel manieren om gegevens te analyseren, maar de volgende zijn de vijf meest voorkomende en meest gebruikte technieken voor statistische analyse:
#1. Gemeen
Een van de meest gebruikte benaderingen is het gemiddelde, ook wel het gemiddelde gemiddelde genoemd. Het gemiddelde, dat relatief eenvoudig te berekenen is, bepaalt de algemene trend van de gegevens. Het gemiddelde wordt berekend door elke waarde in de dataset bij elkaar op te tellen en te delen door het totale aantal datapunten. Ondanks zijn eenvoud en voordelen, mag het gemiddelde niet worden gebruikt als de belangrijkste statistische indicator, omdat dit kan leiden tot foutieve gevolgtrekkingen.
#2. Standaardafwijking
Een andere methode of statistische tool die erg populair is, is de standaarddeviatie. Het onderzoekt hoe ver elk individueel datapunt afwijkt van de gemiddelde waarde van de verzameling. De gegevensverzameling laat zien hoe ver de gegevens van het gemiddelde verwijderd zijn. Het kan worden gebruikt om te beoordelen hoe generaliseerbaar de onderzoeksresultaten zijn.
#3. regressie
Regressie is een statistische techniek die helpt bij het bepalen van de oorzaak-gevolgrelatie tussen de variabelen. Het causale verband tussen een afhankelijke variabele en een onafhankelijke variabele wordt vastgesteld. Toekomstige trends en gebeurtenissen worden er regelmatig mee voorspeld.
#4. Theorieen evalueren
Een conclusie of argument kan op de proef worden gesteld door te worden vergeleken met een verzameling gegevens door middel van hypothesetesten. De resultaten van het onderzoek zullen aangeven of het oorspronkelijke idee al dan niet correct was.
#5. Identificeer de steekproefomvang
Om uit de totale populatie een steekproef te trekken die representatief is voor de populatie, worden procedures zoals schatting van de steekproefomvang of gegevenssteekproef gebruikt. Wanneer de bevolking extreem groot is, wordt deze strategie toegepast. Er zijn andere methoden om gegevens te verzamelen, waaronder gemakssteekproeven, willekeurige steekproeven en sneeuwbalsteekproeven.
Soorten statistische analyse
Hieronder volgen de zes categorieën voor statistische analyse:
Gedetailleerde analyse
Gegevens moeten worden verzameld, begrepen, samengevat en statistisch geanalyseerd voordat ze worden gepresenteerd als tabellen, grafieken en grafieken. Het maakt de uitdagende informatie gewoon gemakkelijk te lezen en te begrijpen zonder conclusies te trekken.
Inferentiële analyse
Het belangrijkste doel van een inferentieel statistisch onderzoek is om sluitende conclusies te trekken uit de gegevens die worden onderzocht. Het onderzoekt de verbanden tussen verschillende componenten of doet algemene bevolkingsvoorspellingen.
Statistieken voor analyse
Een soort statistische analyse, voorspellende statistische analyse genaamd, kijkt naar gegevens om historische trends te identificeren en maakt voorspellingen over de toekomst op basis van die trends. Statistische gegevensanalyse wordt uitgevoerd met behulp van machine learning, datamining en kunstmatige intelligentie.
Prescriptieve analyse
De prescriptieve analyse kijkt naar de gegevens en adviseert de juiste handelwijze in het licht van de bevindingen. Het is een soort statistisch onderzoek dat een mening ondersteunt.
Verkennende gegevensanalyse
In tegenstelling tot inferentiële analyse, die zich richt op bekende gegevensverbindingen, omvat verkennende analyse het onderzoeken van onbekende gegevenskoppelingen. Het onderzoekt eventuele verbanden die de gegevens kunnen hebben.
Causale analyse
Gebruik causale statistische analyse om de causale relaties tussen de vele variabelen in de onbewerkte gegevens te bepalen. Het stelt de oorzaak van een gebeurtenis vast en hoe deze van invloed was op andere factoren, om het simpel te zeggen. Bedrijven kunnen dit proces gebruiken om erachter te komen waarom iets is mislukt.
Hoe statistische analyse uitvoeren?
Het verkrijgen van betrouwbare resultaten uit statistische analyse vereist een zorgvuldige planning vanaf het begin van het onderzoeksproces. U moet beslissen over het ontwerp van uw onderzoek, de steekproefomvang en de steekproefprocedure naast het opstellen van uw hypothese.
Nadat u gegevens uit uw steekproef hebt verzameld, kunt u de gegevens ordenen en synthetiseren met behulp van beschrijvende statistieken om statistische analyses uit te voeren. Daarna kunt u formeel hypothesen testen en bevolkingsschattingen aanbieden met behulp van inferentiële statistieken. Ten slotte kunt u uw resultaten generaliseren en analyses uitvoeren via het onderstaande statistische analyseproces:
#1. Stel een hypothese op en organiseer uw onderzoeksstrategie
U moet eerst openlijk uw hypothese formuleren en uw onderzoeksstrategie in kaart brengen om betrouwbare gegevens te verzamelen voor statistische analyse. Het traditionele doel van een koppeling tussen variabelen binnen een populatie. Statistische analyse kan worden gebruikt om een hypothese te testen. Een gestructureerde bevolkingsprognose is een statistische hypothese. Elke onderzoekshypothese wordt omgezet in een nulhypothese en een rivaliserende hypothese die kan worden geverifieerd met voorbeeldgegevens.
De alternatieve hypothese beschrijft de voorspelling van uw onderzoek van een effect of relatie, terwijl de nulhypothese consequent geen effect of relatie tussen variabelen voorspelt.
#2. Verzamel informatie uit een steekproef
In de meeste gevallen zou het onpraktisch of onbetaalbaar zijn om informatie te verzamelen van elk lid van de betreffende populatie. In plaats daarvan verzamelt u informatie aan de hand van een steekproef. Met de juiste steekproeftechnieken kunt u met statistische analyse uw resultaten afleiden uit uw eigen steekproef. Een steekproef die typerend is voor de populatie is wat je nodig hebt.
#3. Maak een beschrijvende statistische samenvatting met behulp van uw gegevens
U kunt uw gegevens onderzoeken wanneer u alles hebt verzameld en statistieken geven die deze beschrijven. U kunt de verdeling van uw gegevens evalueren, inclusief of deze scheef of normaal zijn, en of er uitschieters of ontbrekende gegevens zijn, door uw gegevens in tabellen en grafieken te presenteren.
#4. Gebruik verklarende statistieken om schattingen te genereren of hypothesen te testen
Een parameter is een getal dat een populatie beschrijft, in tegenstelling tot een statistiek, wat een getal is dat een steekproef beschrijft. Inferentiële statistieken kunnen worden gebruikt om conclusies te trekken over populatieparameters op basis van steekproefstatistieken.
#5. Beschrijf je bevindingen
De primaire standaard voor het trekken van conclusies uit het testen van hypothesen is statistische significantie. Om te bepalen of uw resultaten statistisch significant zijn of niet, moet u uw p-waarde vergelijken met een vooraf bepaald significantieniveau (vaak 0.05). Resultaten die statistisch significant zijn, kunnen volgens brede consensus niet alleen door toeval zijn ontstaan.
Voor meer informatie over het uitvoeren van statistische analyse Lees: GEGEVENSANALYSEPROCES: methoden, processen en typen
Wat is het belangrijkste doel van statistische analyse?
Statistische analyses worden op bijna alle gebieden gebruikt om de enorme hoeveelheid beschikbare gegevens te begrijpen. Het belangrijkste doel van statistische analyse is het verzamelen en analyseren van gegevens om patronen en trends te vinden.
Zelfs als het vakgebied statistiek niet je primaire studiegebied is, kan het je helpen om impact te maken op het door jou gekozen vakgebied. De kans is zeer groot dat je praktische kennis van statistische methodologie nodig hebt, zowel om nieuwe bevindingen in je vakgebied te produceren als om het werk van anderen te begrijpen. Omgekeerd, als statisticus is er veel vraag naar je vaardigheden op een breed scala van gebieden: universiteiten, onderzoekslaboratoria, overheid, industrie, enz. Bovendien betalen statistische carrières vaak behoorlijk goed.
Wat is het belang van statistische analyse en business intelligence?
Duurzaamheid hangt af van business intelligence, waarvan statistische analyse slechts een onderdeel is. Zonder periodiek zijn bedrijf te herzien, kan een bedrijfseigenaar geen problemen oplossen, successen herhalen of toekomstplannen maken. Bedrijven moeten zichzelf constant evalueren om de organisatie beter te begrijpen.
Wat is het doel van statistische analyse?
Het verzamelen en evalueren van gegevens voor statistische analyse wordt gedaan om patronen en trends te vinden. Het behoort tot data-analyse. In gevallen zoals het verkrijgen van onderzoeksinterpretaties, statistische modellering of het maken van enquêtes en onderzoeken, kan statistische analyse worden toegepast.
Wat is een ANOVA-test in de statistiek?
Een statistische techniek genaamd variantieanalyse, of ANOVA, verdeelt waargenomen variantiegegevens in verschillende componenten voor gebruik bij verdere tests. Als er drie of meer gegevensgroepen zijn, wordt een eenrichtings-ANOVA gebruikt om erachter te komen hoe de afhankelijke en onafhankelijke variabelen gerelateerd zijn.
Welke tool is het beste voor statistische analyse?
Software voor statistische analyse:
- JMP
- Poneren
- Minitab statistische software
- SPSS-statistieken
- OorsprongPro.
- beoordelingen.
- Basis SAS.
- staat.
Is statistische analyse kwantitatief of kwalitatief?
De gegevens van een categorische variabele zijn altijd kwalitatief, terwijl de gegevens van een numerieke variabele altijd kwantitatief zijn. Hierdoor kunt u, op basis van het feit of de variabele numeriek of categorisch is, het type gegevens bepalen voordat deze worden verzameld.
Tot slot
Bijna elke discipline gebruikt nu statistische methoden om de berg gegevens waarover ze beschikken te begrijpen. Zelfs als statistiek niet je hoofdvak is, kan het leren van de grondbeginselen je een voorsprong geven in elke carrière. De kans is groot dat u vertrouwd moet zijn met statistische methodologie/analyse om origineel onderzoek te kunnen doen en de bevindingen van anderen in uw beroep te begrijpen. U moet weten wat het belangrijkste doel ervan is en hoe u dit moet uitvoeren.
Veelgestelde vragen over statistische analyse
Hoe statistische analyse uitvoeren?
Om statistische analyses uit te voeren en betrouwbare resultaten te krijgen, is vanaf het begin van het onderzoeksproces een zorgvuldige planning vereist. U moet beslissen over het ontwerp van uw onderzoek, de steekproefomvang en de steekproefprocedure naast het opstellen van uw hypothese.
Wat is het belangrijkste doel van statistische analyse?
Statistische analyses worden op bijna alle gebieden gebruikt om de enorme hoeveelheid beschikbare gegevens te begrijpen. Het belangrijkste doel van statistische analyse is het verzamelen en analyseren van gegevens om patronen en trends te vinden.
Referenties
Gerelateerde artikelen
- DATA ANALIST: overzicht, salaris, baan, cv en alles wat je nodig hebt
- MARKETINGONDERZOEKPROCES: Gedetailleerde gids
- TECHNIEKEN VOOR DATAMINING om elk bedrijf in 2022 op te schalen
- Predictive Analytics: definitie, voorbeelden en voordelen
- Vraagplanning: overzicht, vergelijkingen, salarissen en banen
- Statistische tests: wat ze betekenen, voorbeelden en typen
