Om datagestuurde beslissingen te nemen, of ze nu voor zakelijke of onderzoeksdoeleinden worden genomen, worden tools voor statistische analyse gebruikt. Ondernemingen beginnen in te zien hoe cruciaal het is om toegang te krijgen tot alle bedrijfskritische gegevens en deze te combineren om beter te begrijpen hoe een bedrijf werkt. Het kost veel werk om verschillende systemen met elkaar te verbinden om data bruikbaar te maken, maar als dat eenmaal zo is, kunnen bedrijven naast andere data-analysemethoden ook tools voor statistische analyse gebruiken. Met deze hulp kunnen ze de feiten gemakkelijker visualiseren en analyseren. Totdat een bedrijf zijn gegevens gebruikt om verstandige beslissingen te nemen, kan het geen digitaal native bedrijf worden. Deze datagestuurde keuzes geven een bedrijf een concurrentievoordeel en helpen het zich te onderscheiden van rivalen. Lees verder om meer te weten te komen over de beste statistische analysesoftware, voorbeelden van statistische analysesoftware, SPSS statistische analysesoftware en gratis statistische analysesoftware.
Bij het beheren en evalueren van gegevens worden middelgrote en grote ondernemingen geconfronteerd met voorheen ongehoorde moeilijkheden. Enkele van deze problemen zijn de explosieve hoeveelheid bedrijfsgegevens en de toenemende complexiteit als gevolg van opkomende technologieën zoals sociale media en het internet der dingen (IoT). Bedrijven moeten enorme hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde gegevens uit vele bronnen verzamelen en analyseren om aan deze problemen het hoofd te bieden. Bedrijven moeten gegevens uit het verleden analyseren op trends en patronen en tegelijkertijd potentiële mogelijkheden en bedreigingen in de toekomst ontdekken. Bovendien kunnen ze het zich niet veroorloven om veel tijd te investeren in de analyse van de data. Geavanceerde statistische technieken en visualisatie bieden een praktisch, gebruiksvriendelijk en geïntegreerd platform voor het begrijpen van bedrijfsgegevens en het aanpakken van moeilijke zakelijke en onderzoeksproblemen.
Software voor statistische analyse
Producten voor statistische analyse zijn gespecialiseerde toepassingen die zijn gemaakt om gebruikers in staat te stellen ingewikkelde statistische analyses uit te voeren. Deze goederen bieden vaak hulpmiddelen voor het categoriseren, interpreteren en presenteren van bepaalde datasets. Deze gegevensbeheermogelijkheden zijn over het algemeen verpakt met kenmerken die verband houden met statistische analyse in statistische oplossingen. Slechts enkele van de analysetechnieken die door statistische analysemogelijkheden worden ondersteund, zijn regressieanalyse, voorspellende analyse en statistische modellering.
Hoewel ze vaak worden gebruikt door datawetenschappers en wiskundigen, kunnen softwareoplossingen voor statistische analyse bepaalde kenmerken bieden voor een bepaald bedrijf. Dit kunnen functies zijn die zijn ontworpen voor kostenmodellering, gezondheidswetenschap of wetenschappelijk onderzoek; andere tools kunnen bepaalde statistische analyses uitvoeren in verschillende sectoren of use cases.
Binnen business intelligence-platforms, software voor voorspellende analyse en software voor statistische analyse zijn bepaalde producten vergelijkbaar. De meeste instrumenten in die categorieën bieden echter niet het niveau van gespecialiseerde statistische analysevaardigheden van statistische software.
Gratis software voor statistische analyse
Op de markt zijn er verschillende opties voor software voor statistische analyse, van open source tot betaald. Enkele van de meest bekende softwareprogramma's voor statistische analyse zijn IBM SPSS Statistics, SAS, R, Python (inclusief statistische bibliotheken zoals NumPy, Pandas en SciPy), Stata, JMP en Minitab. De vijf beste gratis statistische analysesoftware voor 2023 staan hier vermeld.
#1. IBM SPSS-statistieken
Voor data-analyse, rapportage en visualisatie maken de academische wereld, het onderzoek en de industrie vaak gebruik van IBM SPSS Statistics, een bekend statistisch softwareprogramma. Hieronder volgen enkele van de belangrijkste kenmerken van IBM SPSS Statistics:
- Uitgebreide statistische analyse omvat een verscheidenheid aan statistische methoden voor het analyseren van gegevens, waaronder factoranalyse, clusteranalyse, niet-parametrische tests, inferentiële statistiek en beschrijvende statistiek.
- Hulpmiddelen voor het vastleggen, manipuleren van gegevens en imputatie van ontbrekende waarden
- Een scala aan keuzes voor het maken van grafieken, diagrammen en andere visuele hulpmiddelen om effectieve datacommunicatie mogelijk te maken.
- Ondersteunt programmeren met behulp van syntaxis om functionaliteit te automatiseren, aan te passen en uit te breiden.
- Geavanceerde analyse omvat technieken zoals tekstanalyse, georuimtelijke analyse en machine learning voor het analyseren van ongestructureerde gegevens en het maken van voorspellende modellen.
#2. JMP
- Rijke en dynamische visualisaties, zoals scatterplots, histogrammen, boxplots, heatmaps en contourplots, worden gebruikt om gegevens grafisch te onderzoeken en te begrijpen.
- Een breed scala aan statistische technieken, waaronder regressieanalyse, ANOVA, DOE (Design of Experiments), multivariate analyse en andere, waaronder beschrijvende statistiek, inferentiële statistiek en regressieanalyse.
- Interactieve gegevensverkenning met behulp van een interface voor gegevensmanipulatie, filtering en opschoning via slepen en neerzetten
- Gebruikers kunnen gegevens visueel en interactief verkennen met behulp van interactieve grafische technologieën zoals zoomen, koppelen en borstelen. Profiler: een grafische tool die de effecten laat zien van veranderende inputs op modeloutputs om gebruikers te helpen modellen beter te begrijpen en te optimaliseren.
#3. XLSTAT
- Naast andere statistische analysetools biedt XLSTAT beschrijvende statistieken, inferentiële statistieken, regressieanalyse, ANOVA, factoranalyse, overlevingsanalyse, multivariate analyse en tijdreeksanalyse.
- Uitgebreide functies voor gegevensvisualisatie met aanpasbare assen, labels, kleuren en stijlen, evenals spreidingsdiagrammen, lijndiagrammen, staafdiagrammen, histogrammen, contourgrafieken en meer.
- Factorieel ontwerp, responsoppervlakbenadering, mixed-design ANOVA en andere uitgebreide experimentele ontwerptools voor het verbeteren van studies en het analyseren van experimentele resultaten
- Voor het modelleren en voorspellen van tijdsafhankelijke gegevens worden geavanceerde hulpmiddelen voor tijdreeksanalyse gebruikt, waaronder ARIMA, GARCH, exponentiële afvlakking, spectrale analyse en meer.
- Statistische modellen kunnen waarschijnlijkheidsanalyse, onzekerheidsanalyse en gevoeligheidsanalyse uitvoeren met behulp van ingebouwde Monte Carlo-simulatietools.
#4. Graficus
- Een breed scala aan grafiektypen, waaronder polaire plots, lijnplots, spreidingsgrafieken, staafdiagrammen en meer.
- Aseigenschappen, titels, legenda's, kleurenschema's, lettertypen en andere grafiekfuncties kunnen allemaal worden gewijzigd.
- Bevat tools voor gegevensmanipulatie, filtering en opschoning. Ondersteunt gegevensimport uit verschillende bestandsindelingen, waaronder Excel, CSV en tekstbestanden.
- Geavanceerde grafiekmogelijkheden omvatten foutbalken, trendlijnen, gegevenspuntlabels, gegevensmarkeringen en gegevensaanpassing.
- Maakt eenvoudige vergelijking en studie mogelijk doordat u meerdere datasets in dezelfde grafiek kunt plotten.
#5. Minitab statistische software
- Het omvat capaciteitsanalyse, tijdreeksanalyse, regressieanalyse, ANOVA, beschrijvende statistiek, inferentiële statistiek, controlekaarten en andere methoden.
- Instrumenten voor het ontwerpen en analyseren van tests om procedures en productkwaliteit te verbeteren
- Tools voor het berekenen van statistische kracht en steekproefomvang bij het ontwerpen van tests en onderzoeken
- De programmeertaal, Minitab Macros, biedt automatisering en maatwerk voor geavanceerde gebruikers.
- De gebruikersinterface is eenvoudig, met een point-and-click-methode en een menugestuurd ontwerp voor gemakkelijke navigatie en analyse.
Beste Software Statistische Analyse
Goede software elimineert de onzekerheid die gepaard gaat met het interpreteren van uw gegevens, of het nu gaat om het evalueren van business intelligence-gegevens of het voorspellen van toekomstige trends. We hebben verschillende softwareoplossingen voor statistische analyse getest en zijn tot de conclusie gekomen dat IBM SPSS voor de meeste bedrijven de beste optie was. Het is heel gemakkelijk te gebruiken en voelt niet beperkt aan voor ervaren gebruikers. Ontvang alle informatie die u nodig hebt om datagestuurde voorspellingen te doen en verstandige zakelijke beslissingen te nemen.
#1. IBM SPSS
Voor beginners, halfgevorderden, ervaren statistici en iedereen daartussenin: IBM SPSS is marktleider op het gebied van software voor statistische analyse. In plaats van een enkel stuk software te hebben dat aan al uw behoeften kan voldoen, is IBM SPSS een reeks services met verschillende producten en modules die zijn gemaakt om verschillende soorten projecten te ondersteunen. Op deze manier kunt u alles krijgen wat u nodig heeft zonder overladen te worden met mogelijkheden die u nooit nodig zult hebben.
Dankzij de uitzonderlijk eenvoudige gebruikersinterface is IBM SPSS (Statistical Product and Service Solution) een van de meest populaire statistische producten. SPSS is een fantastische optie voor beginners, omdat volgens de website van IBM 81% van de recensenten het gebruiksvriendelijk vond.
Laat u echter niet voor de gek houden door de eenvoud van gebruik voor beginners; het heeft een krachtige stoot en is ook effectief voor professionals.
Het belangrijkste doel is om gebruikers te helpen bij het analyseren en begrijpen van gegevens, zodat ze deze kunnen gebruiken om gegevensgestuurde beslissingen te nemen, nieuwe kansen te vinden, trends te voorspellen en de productiviteit te verhogen.
#2. SAS visuele analyse
Ons belangrijkste product voor self-service gegevensvoorbereiding, visuele verkenning, interactieve rapportage en dashboards, evenals eenvoudige analyse met governance, is SAS Visual Analytics. Niet-technische mensen kunnen BI- en Analytics-workflows ontwerpen, delen en gebruiken voor interactieve rapportage en verkenning in vrije vorm met SAS Visual Analytics. Visuele analyses vergemakkelijken het delen van inzichten en samenwerking, zodat iedereen daadkrachtig kan optreden en flexibel kan blijven om aan veranderende zakelijke behoeften te voldoen.
#3. Minitabblad
Hoewel data overal aanwezig is, gebruikt u uw eigen data? Ongeacht de statistische expertise stelt Minitab Statistical Software alle elementen van een bedrijf in staat om nauwkeuriger resultaten te voorspellen, betere producten te ontwerpen en processen te verbeteren om inkomsten te verhogen en kosten te verlagen. Door software en services aan te bieden die business excellence mogelijk maken vanaf elke locatie met behulp van de cloud, bieden we een onderscheidende, geïntegreerde aanpak. Raak vertrouwd met Minitab.
#4. JMP
Met JMP kunnen zelfs mensen zonder achtergrond in coderen geavanceerde statistische analyses uitvoeren. U kunt uw probleem oplossen met just-in-time statistische analyse in JMP binnen een enkel analysevenster. Of een modelleringsprobleem nu multivariaat, multifactor of univariaat is, JMP maakt het eenvoudig om het te doen. Bovendien kunt u meer behulpzame modellen wijzigen en maken voor verbeterde inzichten dankzij de capaciteit van JMP om nieuwe soorten gegevens, zoals tekst en functies, te verwerken.
#5. OorsprongPro
Voor wetenschappers en ingenieurs is Origin een toonaangevend grafisch en data-analyseprogramma. Meer dan 500,000 geregistreerde gebruikers gebruiken Origin in meer dan 6,000 bedrijven, 6,500 hogescholen en instellingen, 3,000 overheidsinstanties en onderzoekslaboratoria over de hele wereld. Om hun gegevens te importeren, visualiseren, verkennen, analyseren en begrijpen, vertrouwen onze gebruikers op Origin. Zonder enige programmeertalen te hoeven begrijpen, biedt Origin oplossingen voor repetitieve taken zoals batchgrafieken en batchanalyses.
Voorbeelden van software voor statistische analyse
Voor academici, data-analisten en statistici is software voor statistische analyse een handig hulpmiddel omdat het is gemaakt om gegevens te analyseren en te begrijpen. Er zijn verschillende softwareprogramma's voor statistische analyse, elk met unieke eigenschappen en functionaliteiten. Hier zijn een paar bekende voorbeelden van statistische analyseprogramma's:
Een van de meest populaire softwareprogramma's voor statistische analyse is SPSS. Het biedt een verscheidenheid aan hulpmiddelen voor het manipuleren van gegevens, het uitvoeren van beschrijvende statistieken, het testen van hypothesen, het uitvoeren van regressieanalyses en andere taken. In de sociale wetenschappen, marktonderzoek en geneeskunde wordt SPSS veel gebruikt.
#2. R
Voor statistische berekeningen en afbeeldingen is R een krachtige open-source programmeertaal en softwareomgeving. Het is de tool bij uitstek voor onderzoekers en datawetenschappers die werken aan uitdagende statistische analyses en datavisualisatie, omdat het een breed scala aan statistische en grafische benaderingen biedt.
#3. Statistieken
Een complete set statistische tools, opties voor gegevensbeheer en visuals zijn allemaal opgenomen in het statistische softwareprogramma dat bekend staat als Stata. Het wordt vaak toegepast op economie, gezondheidswetenschappen en wetenschappelijk onderzoek.
#4. Statistisch Analyse Systeem (SAS)
Voor geavanceerde analyses, bedrijfsinformatie en gegevensbeheer is SAS een veelgebruikte softwaresuite. Het is gebruikelijk in gebieden die uitgebreide data-analyse en -modellering vereisen, zoals het bankwezen, de gezondheidszorg en de overheid.
SPSS software voor statistische analyse
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) is een bekend statistisch analyseprogramma dat door IBM is ontwikkeld. Het is gemaakt om gegevensmanipulatie en -analyse, statistische tests en het genereren van rapporten gemakkelijker te maken voor onderzoekers en analisten. Met zijn wortels in de sociale wetenschappen heeft SPSS zich in de loop van de tijd ontwikkeld en wordt het momenteel gebruikt in verschillende sectoren, zoals de gezondheidszorg, marketing, financiën en meer.
De meest opvallende kenmerken van SPSS zijn onder meer:
#1. Beheer van gegevens
Technieken voor het opschonen, transformeren en manipuleren van gegevens zijn beschikbaar via SPSS. Ontbrekende gegevens kunnen worden verwerkt, variabelen kunnen worden vastgelegd, datasets kunnen worden gecombineerd en nieuwe variabelen kunnen worden gemaakt, afhankelijk van de huidige variabelen.
#2. Statistisch beschrijvend
Metingen van centrale tendens, spreiding en frequenties zijn slechts enkele voorbeelden van de vele beschrijvende statistieken die SPSS biedt. Gebruikers kunnen samenvattende tabellen en grafieken maken om snel een overzicht van de gegevens te krijgen.
#3. Statistische gevolgtrekking
SPSS ondersteunt een breed scala aan verklarende statistische tests, waaronder t-testen, ANOVA, chikwadraattesten, regressieanalyse, factoranalyse en meer. Op basis van voorbeeldgegevens helpen deze tests onderzoekers bij het trekken van conclusies en het maken van aannames over populaties.
#4. Gegevens visualiseren
Gebruikers die SPSS gebruiken, kunnen een breed scala aan grafieken en diagrammen maken, waaronder spreidingsdiagrammen, histogrammen, staafdiagrammen, lijndiagrammen en meer. Deze visuals maken het gemakkelijker om datapatronen en trends te begrijpen.
#5. Aanpasbare uitvoer
Dankzij de flexibele uitvoeropties van SPSS kunnen gebruikers het uiterlijk van tabellen, grafieken en rapporten aanpassen aan hun voorkeuren en specifieke behoeften.
#6. Soort taal
De op commando's gebaseerde taal SPSS-syntaxis, die automatisering en reproduceerbaarheid van analyses mogelijk maakt, is beschikbaar voor geavanceerde gebruikers. Gebruikers kunnen moeilijke en repetitieve taken sneller uitvoeren door syntaxis te gebruiken.
Met zijn gebruiksvriendelijke ontwerp is SPSS populair omdat het zowel door beginnende als doorgewinterde analisten kan worden gebruikt. Vanwege het aanpassingsvermogen en het wijdverbreide gebruik in tal van industrieën, heeft het zichzelf gevestigd als een standaardtool in veel onderzoeksorganisaties, bedrijven en academische omgevingen.
Top software statistische analyse
Het volgende haalde onze topsoftware voor statistische analyse:
#1. MaxStat
De belangrijkste reden dat dit de eerste SAS-tool is die wordt gebruikt, is dat het een duidelijk coderingsformaat heeft en de meest betaalbare beschikbare optie is. Elke leerling kan het begrijpen en de output verwerken. Deze professionele behoefte kan door iedereen worden begrepen, dus het is optioneel. We hoeven alleen de gegevens aan te leveren die relevant zijn voor ons project, en MaxStat zal deze verwerken en de resultaten uitvoeren volgens de juiste statistische tool.
#2. TovenaarMac
Met deze tool vereist het verwerken van de gegevens geen hard werken, coderen of programmeren. Professionals zijn hier te vinden en met de hulp van WizardMac zetten ze hun programmering voort. Het bevat een duidelijke GUI die het gemakkelijk maakt om de structuur van de code te begrijpen.
#3. AcaStat
De enige statistische tool die online toegankelijk is, is AcaStat, en het is vrij eenvoudig te gebruiken. In vergelijking met andere statistische tools werkt het erg snel. Het wordt meestal gebruikt om de gegevens op te maken en de waarden vast te stellen voor ontbrekende gegevens.
#4. NCSS
Op NCSS-software is een aanzienlijke hoeveelheid statistische en grafische gegevens aanwezig. Er is gratis online training beschikbaar en u kunt uw werk buitengewoon goed opmaken. De klant kan ook hulp krijgen van e-mailondersteuning voor voorzienbare problemen.
#5. Statvleugel
Om het resultaat zo snel mogelijk te verkrijgen, wordt Statwing gebruikt. In vergelijking met andere statistische tools is het vijf keer sneller en perfecter. Het kan nieuwe gebruikers eraan laten werken en ervan profiteren.
Is SPSS beter dan Excel?
De software voor spreadsheets is Excel en de software voor statistische analyse is SPSS. Excel kan worden gebruikt voor statistische analyse; SPSS is echter beter in staat. De mogelijkheid om variabelen vast te leggen en te transformeren is een van de ingebouwde mogelijkheden voor gegevensmanipulatie in SPSS; als u hetzelfde in Excel wilt uitvoeren, moet u veel werk verzetten.
Kan Excel statistische analyse uitvoeren?
U kunt een enkel getal of een reeks waarden in uw Excel-werkbladen berekenen met behulp van verschillende statistische hulpmiddelen die Excel biedt. Een invoegtoepassing die nog meer tools voor statistische analyse biedt, wordt het Excel Analysis Toolpak genoemd.
Welke software wordt gebruikt voor Spss?
Een robuust statistisch softwareplatform is IBM® SPSS® Statistics. Dankzij de gebruiksvriendelijke interface en uitgebreide functieset kan uw bedrijf gemakkelijk nuttige inzichten uit zijn gegevens halen. Geavanceerde statistische technieken zorgen voor een hoge nauwkeurigheid en gedegen besluitvorming.
Welke statistieken kunt u uitvoeren in Excel?
Excel's gemiddelde functie voor tussenliggende statistische functies De gemiddelde (of gemiddelde) functie is de meest voorkomende die we dagelijks gebruiken.
Kwartielfuncties, mediaanfuncties, modusfuncties, standaarddeviatiefuncties, correlatiefuncties, enz.
Samengevat
SAS is niets meer dan een computerprogramma en wordt veel gebruikt. Met zijn progressieve venstercyclus wordt het gebruikt om de gegevens dieper te onderzoeken. Meestal worden beschrijvende en inferentiële statistieken gecombineerd om superieure resultaten te krijgen, waarbij beschrijvende wordt gebruikt voor gegevensorganisatie en inferentiële wordt gebruikt voor uitvoer. Vanwege de constante behoefte aan bijgewerkte gegevens en nieuw uitgebrachte functies, wordt SAS voornamelijk gebruikt voor zakelijke doeleinden. Ik kies SAS in veel opzichten voor toekomstige vereisten.
Gerelateerde artikelen
- Predictive Analytics-tools en -software: de beste 15+ tools
- CUSTOMER INTELLIGENCE: wat het is, platform, tools en hoe het helpt
- STATISTISCHE METHODEN: Wat u moet weten en begeleiden
- WAT IS GEGEVENSANALYSE: definitie, vaardigheden en hulpmiddelen
- STATISTISCHE ANALYSE: typen, technieken en doel
Referenties
