Для принятия решений на основе данных, независимо от того, принимаются ли они для деловых или исследовательских целей, используются инструменты статистической аналитики. Предприятия начинают понимать, насколько важно иметь доступ и объединять все критически важные для бизнеса данные, чтобы лучше понять, как работает фирма. Требуется много работы, чтобы соединить различные системы, чтобы сделать данные пригодными для использования, но как только это будет сделано, фирмы могут использовать инструменты статистической аналитики в дополнение к другим методам анализа данных. С этой помощью они могут легче визуализировать и анализировать факты. Пока компания не использует свои данные для принятия мудрых решений, она не может стать цифровой корпорацией. Такой выбор, основанный на данных, дает компании конкурентное преимущество и помогает ей выделиться среди конкурентов. Читайте дальше, чтобы узнать больше о лучшем программном обеспечении для статистического анализа, примерах программного обеспечения для статистического анализа, программном обеспечении для статистического анализа SPSS и бесплатном программном обеспечении для статистического анализа.
При управлении и оценке данных средние и крупные предприятия сталкиваются с невиданными ранее трудностями. Среди этих трудностей — взрывной объем данных компании и растущая сложность, вызванная появлением новых технологий, таких как социальные сети и Интернет вещей (IoT). Компании должны собирать и анализировать огромные объемы структурированных и неструктурированных данных из многих источников, чтобы справиться с этими трудностями. Компании должны анализировать прошлые данные для выявления тенденций и закономерностей, выявляя при этом потенциальные возможности и угрозы в будущем. Кроме того, они не могут позволить себе тратить много времени на анализ данных. Передовые статистические методы и визуализация обеспечивают практичную, удобную и интегрированную платформу для понимания корпоративных данных и решения сложных деловых и исследовательских задач.
Программное обеспечение для статистического анализа
Продукты для статистического анализа — это специализированные приложения, позволяющие пользователям выполнять сложный статистический анализ. Эти товары часто предлагают ресурсы для категоризации, интерпретации и представления определенных наборов данных. Эти возможности управления данными обычно сочетаются с характеристиками, связанными со статистическим анализом в статистических решениях. Лишь некоторые из методов анализа, которые поддерживаются возможностями статистического анализа, — это регрессионный анализ, прогнозная аналитика и статистическое моделирование.
Хотя программные решения для статистического анализа часто используются учеными и математиками, они могут предлагать определенные характеристики для данного бизнеса. Это могут быть функции, предназначенные для моделирования затрат, медицинских наук или научных исследований; другие инструменты могут выполнять конкретный статистический анализ по отраслям или вариантам использования.
В рамках платформ бизнес-аналитики, программного обеспечения для прогнозной аналитики и программного обеспечения для статистического анализа некоторые продукты похожи. Тем не менее, большинство инструментов в этих категориях не предлагают уровень специализированного статистического анализа статистического программного обеспечения.
Бесплатное программное обеспечение для статистического анализа
На рынке существует несколько вариантов программного обеспечения для статистического анализа, от открытого до платного. Одними из наиболее известных программ для статистического анализа являются IBM SPSS Statistics, SAS, R, Python (включая статистические библиотеки, такие как NumPy, Pandas и SciPy), Stata, JMP и Minitab. Здесь перечислены пять лучших бесплатных программ для статистического анализа на 2023 год.
№1. Статистика IBM SPSS
Для анализа данных, составления отчетов и визуализации научные круги, исследователи и промышленность часто используют IBM SPSS Statistics, известную статистическую программу. Ниже приведены некоторые из основных атрибутов IBM SPSS Statistics:
- Комплексный статистический анализ включает в себя различные статистические методы анализа данных, в том числе факторный анализ, кластерный анализ, непараметрические тесты, логическую статистику и описательную статистику.
- Инструменты для записи, обработки данных и вменения отсутствующих значений
- Широкий выбор вариантов для создания графиков, диаграмм и других визуальных средств, облегчающих эффективную передачу данных.
- Поддерживает программирование с использованием синтаксиса для автоматизации, настройки и расширения функциональности.
- Расширенная аналитика включает в себя такие методы, как текстовая аналитика, геопространственная аналитика и машинное обучение для анализа неструктурированных данных и создания прогностических моделей.
№2. СПМ
- Богатые и динамические визуализации, такие как точечные диаграммы, гистограммы, ящичные диаграммы, тепловые карты и контурные диаграммы, используются для изучения и понимания данных в графическом виде.
- Широкий спектр статистических методов, включая регрессионный анализ, ANOVA, DOE (план экспериментов), многомерный анализ и другие, включая описательную статистику, логическую статистику и регрессионный анализ.
- Интерактивное исследование данных с использованием интерфейса манипулирования данными, фильтрации и очистки с помощью перетаскивания.
- Пользователи могут визуально и интерактивно исследовать данные, используя интерактивные графические технологии, такие как масштабирование, связывание и закрашивание. Profiler: графический инструмент, который показывает влияние изменения входных данных на выходные данные модели, чтобы помочь пользователям лучше понять и оптимизировать модели.
№3. XLSTAT
- В дополнение к другим инструментам статистического анализа XLSTAT предоставляет описательную статистику, логическую статистику, регрессионный анализ, ANOVA, факторный анализ, анализ выживаемости, многомерный анализ и анализ временных рядов.
- Широкие возможности визуализации данных с настраиваемыми осями, метками, цветами и стилями, а также точечные диаграммы, линейные диаграммы, гистограммы, гистограммы, контурные диаграммы и многое другое.
- Факторный план, подход поверхности отклика, смешанный план ANOVA и другие комплексные инструменты планирования эксперимента для улучшения исследований и анализа экспериментальных результатов.
- Для моделирования и прогнозирования данных, зависящих от времени, используются расширенные инструменты анализа временных рядов, включая ARIMA, GARCH, экспоненциальное сглаживание, спектральный анализ и другие.
- Статистические модели могут выполнять анализ вероятности, анализ неопределенности и анализ чувствительности с использованием встроенных инструментов моделирования методом Монте-Карло.
№ 4. Графер
- Широкий спектр типов графиков, включая полярные графики, линейные графики, точечные графики, гистограммы и многое другое.
- Свойства осей, заголовки, легенды, цветовые схемы, шрифты и другие функции графика могут быть изменены.
- Включает инструменты для обработки данных, фильтрации и очистки. Поддерживает импорт данных из различных форматов файлов, включая Excel, CSV и текстовые файлы.
- Расширенные возможности построения диаграмм включают планки погрешностей, линии тренда, метки точек данных, маркеры данных и подгонку данных.
- Позволяет легко сравнивать и изучать, позволяя отображать многочисленные наборы данных на одном графике.
№ 5. Статистическое ПО Minitab
- Он включает в себя анализ емкости, анализ временных рядов, регрессионный анализ, ANOVA, описательную статистику, логическую статистику, контрольные диаграммы и другие методы.
- Инструменты для разработки и анализа тестов для улучшения процедур и качества продукции
- Инструменты для расчета статистической мощности и размеров выборки при разработке тестов и исследований
- Его язык программирования, Minitab Macros, обеспечивает автоматизацию и настройку для опытных пользователей.
- Пользовательский интерфейс прост, с методом «укажи и щелкни» и дизайном на основе меню для удобной навигации и анализа.
Лучшее программное обеспечение для статистического анализа
Хорошее программное обеспечение устраняет неопределенность, связанную с интерпретацией ваших данных, будь то оценка данных бизнес-аналитики или прогнозирование будущих тенденций. Мы протестировали несколько программных решений для статистического анализа и пришли к выводу, что IBM SPSS является лучшим вариантом для большинства фирм. Он очень прост в использовании и не будет чувствовать себя стесненным для опытных пользователей. Получите всю информацию, необходимую для прогнозирования на основе данных и принятия мудрых бизнес-решений.
№1. IBM SPSS
Для начинающих, пользователей среднего уровня, опытных статистиков и всех, кто находится между ними, IBM SPSS является лидером на рынке программного обеспечения для статистического анализа. Вместо единого программного обеспечения, которое может удовлетворить все ваши потребности, IBM SPSS представляет собой семейство услуг с несколькими продуктами и модулями, созданными для поддержки различных типов проектов. Таким образом, вы можете получить все, что вам нужно, не перегружаясь возможностями, которые вам никогда не понадобятся.
Благодаря исключительно простому пользовательскому интерфейсу IBM SPSS (Statistical Product and Service Solution) является одним из самых популярных статистических продуктов. SPSS — отличный вариант для начинающих, поскольку, согласно данным на веб-сайте IBM, 81% рецензентов сочли его удобным для пользователя.
Однако не позволяйте простоте использования для новичков ввести вас в заблуждение; он обладает мощным ударом и эффективен и для профессионалов.
Его основная цель — помочь пользователям анализировать и осмысливать данные, чтобы они могли использовать их для принятия решений на основе данных, поиска новых возможностей, прогнозирования тенденций и повышения производительности.
№ 2. Визуальная аналитика SAS
SAS Visual Analytics — наш главный продукт для самостоятельной подготовки данных, визуального исследования, интерактивных отчетов и информационных панелей, а также простой аналитики с управлением. Люди, не являющиеся техническими специалистами, могут разрабатывать, совместно использовать и использовать рабочие процессы бизнес-аналитики и аналитики для создания интерактивных отчетов и исследований в свободной форме с помощью SAS Visual Analytics. Визуальная аналитика облегчает обмен знаниями и совместную работу, чтобы каждый мог действовать решительно и оставаться гибким для удовлетворения изменяющихся потребностей бизнеса.
№ 3. Минитаб
Хотя данные есть везде, используете ли вы свои собственные? Независимо от статистического опыта, Minitab Statistical Software позволяет всем элементам бизнеса более точно прогнозировать результаты, разрабатывать более качественные продукты и улучшать процессы для увеличения доходов и снижения расходов. Предлагая программное обеспечение и услуги, обеспечивающие превосходство в бизнесе из любого места с использованием облака, мы обеспечиваем особый комплексный подход. Ознакомьтесь с Minitab.
№4. СПМ
С JMP даже те, у кого нет опыта программирования, могут выполнять расширенный статистический анализ. Вы можете решить свою проблему, используя своевременный статистический анализ в JMP в одном окне анализа. Независимо от того, является ли задача моделирования многомерной, многофакторной или одномерной, JMP упрощает ее решение. Кроме того, вы можете изменять и создавать более полезные модели для улучшения понимания благодаря способности JMP обрабатывать новые типы данных, такие как текст и функции.
№ 5. OriginPro
Для ученых и инженеров Origin — это ведущая на рынке программа для построения графиков и анализа данных. Более 500,000 6,000 зарегистрированных пользователей используют Origin в более чем 6,500 3,000 предприятий, XNUMX XNUMX колледжей и институтов, XNUMX XNUMX государственных учреждений и исследовательских лабораторий по всему миру. Чтобы импортировать, визуализировать, исследовать, анализировать и понимать свои данные, наши пользователи полагаются на Origin. Не нужно знать какие-либо языки программирования, Origin предлагает решения для повторяющихся задач, таких как составление графиков и анализ партий.
Примеры программного обеспечения для статистического анализа
Программное обеспечение для статистического анализа является полезным инструментом для ученых, аналитиков данных и статистиков, поскольку оно предназначено для анализа и понимания данных. Существует несколько программ для статистического анализа, каждая из которых имеет уникальные функции и функции. Вот несколько хорошо известных примеров программ статистического анализа:
Одной из самых популярных программ для статистического анализа является SPSS. Он предлагает множество инструментов для манипулирования данными, выполнения описательной статистики, проверки гипотез, выполнения регрессионного анализа и других задач. В социальных науках, маркетинговых исследованиях и медицине SPSS часто используется.
№2. р
Для статистических вычислений и графики R является мощным языком программирования с открытым исходным кодом и программной средой. Это инструмент выбора для исследователей и специалистов по данным, работающих над сложным статистическим анализом и визуализацией данных, поскольку он предоставляет широкий спектр статистических и графических подходов.
№3. Стата
Полный набор статистических инструментов, опций управления данными и визуальных эффектов включен в статистическую программу, известную как Stata. Он часто применяется к экономике, здравоохранению и научным исследованиям.
№ 4. Система анализа статистики (SAS)
Для расширенной аналитики, корпоративной аналитики и управления данными широко используется SAS. Это распространено в областях, требующих обширного анализа данных и моделирования, таких как банковское дело, здравоохранение и правительство.
SPSS статистический анализ программного обеспечения
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) — известная программа статистического анализа, созданная IBM. Это сделано для того, чтобы облегчить исследователям и аналитикам обработку и анализ данных, статистическое тестирование и создание отчетов. Основанная на социальных науках, SPSS со временем развивалась и в настоящее время используется в нескольких отраслях, таких как здравоохранение, маркетинг, финансы и т. д.
Основные атрибуты SPSS включают в себя:
№1. Управление данными
Методы очистки, преобразования и обработки данных доступны через SPSS. Можно обрабатывать отсутствующие данные, записывать переменные, объединять наборы данных и создавать новые переменные в зависимости от текущих переменных.
№ 2. Статистически описательный
Показатели центральной тенденции, дисперсии и частоты — это лишь несколько примеров из множества описательных статистик, предоставляемых SPSS. Пользователи могут создавать сводные таблицы и графики, чтобы получить быстрый обзор данных.
№3. Статистические выводы
SPSS поддерживает широкий спектр логических статистических тестов, включая t-тесты, ANOVA, тесты хи-квадрат, регрессионный анализ, факторный анализ и многое другое. Основываясь на выборочных данных, эти тесты помогают исследователям делать выводы и делать предположения о популяциях.
№ 4. Визуализация данных
Пользователи, использующие SPSS, могут создавать широкий спектр графиков и диаграмм, включая диаграммы рассеяния, гистограммы, гистограммы, линейные диаграммы и многое другое. Эти визуальные эффекты упрощают понимание закономерностей и тенденций данных.
№ 5. Адаптируемый вывод
Благодаря гибким параметрам вывода SPSS пользователи могут настраивать внешний вид таблиц, диаграмм и отчетов в соответствии со своими предпочтениями и конкретными потребностями.
№ 6. Тип языка
Синтаксис языка SPSS на основе команд, обеспечивающий автоматизацию и воспроизводимость анализа, доступен для опытных пользователей. Пользователи могут быстрее выполнять сложные и повторяющиеся задания, используя синтаксис.
Благодаря удобному дизайну SPSS популярен, поскольку его могут использовать как новички, так и опытные аналитики. Благодаря своей адаптируемости и широкому использованию во многих отраслях, он зарекомендовал себя как стандартный инструмент во многих исследовательских организациях, корпорациях и академических средах.
Статистический анализ лучшего программного обеспечения
Следующее попало в наше лучшее программное обеспечение для статистического анализа:
№1. МаксСтат
Основная причина, по которой это первый используемый инструмент SAS, заключается в том, что он имеет четкий формат кодирования и является наиболее доступным вариантом. Любой ученик может понять его и обработать вывод. Эту профессиональную потребность может понять каждый, поэтому она необязательна. Нам нужно только предоставить данные, которые имеют отношение к нашему проекту, и MaxStat обработает их и выполнит результаты в соответствии с соответствующим статистическим инструментом.
№ 2. WizardMac
С помощью этого инструмента обработка данных не требует тяжелой работы, кодирования или программирования. Здесь можно найти профессионалов, которые с помощью WizardMac продолжают свое программирование. Он включает в себя простой графический интерфейс, который упрощает понимание структуры кода.
№3. АкаСтат
Единственный статистический инструмент, доступный в Интернете, — это AcaStat, и им довольно легко пользоваться. По сравнению с другими статистическими инструментами он работает очень быстро. Он в основном используется для форматирования данных и установки значений для любых отсутствующих данных.
№ 4. NCSS
В программном обеспечении NCSS присутствует значительный объем статистических и графических данных. У него есть бесплатное онлайн-обучение, и вы можете очень правильно форматировать свою работу. Клиент также может получить помощь по электронной почте для любых предсказуемых проблем.
№ 5. Статвинг
Чтобы получить результат как можно быстрее, используется Statwing. По сравнению с другими статистическими инструментами он в пять раз быстрее и совершеннее. Это может позволить новым пользователям работать над ним и получать от этого пользу.
SPSS лучше, чем Excel?
Программное обеспечение для электронных таблиц — Excel, а программное обеспечение для статистического анализа — SPSS. Excel можно использовать для статистического анализа; однако SPSS более эффективен. Возможность записи и преобразования переменных является одной из встроенных возможностей обработки данных в SPSS; если вы хотите выполнить то же самое в Excel, вам придется проделать большую работу.
Может ли Excel выполнять статистический анализ?
Вы можете вычислить одно число или массив значений на листах Excel, используя различные статистические инструменты, которые предоставляет Excel. Надстройка, которая предлагает еще больше инструментов статистического анализа, называется пакетом инструментов анализа Excel.
Какое программное обеспечение используется для Spss?
Надежной статистической программной платформой является IBM® SPSS® Statistics. Ваша фирма может легко извлечь полезную информацию из своих данных благодаря удобному интерфейсу и обширному набору функций. Передовые статистические методы обеспечивают высокую точность и правильность принятия решений.
Какую статистику вы можете запустить в Excel?
Функция среднего значения Excel для промежуточных статистических функций Функция среднего (или среднего) — наиболее часто используемая нами ежедневно функция.
Квартильные функции, медианные функции, функции мод, функции стандартного отклонения, корреляционные функции и т. д.
Обзор
SAS — это не более чем компьютерная программа, и она широко используется. Благодаря прогрессивному оконному циклу он используется для более глубокого изучения данных. Чаще всего для получения превосходных результатов объединяют описательную и логическую статистику, при этом описательная используется для организации данных, а логическая — для вывода. Из-за постоянной потребности в обновленных данных и недавно выпущенных функциях SAS в основном используется в бизнес-целях. Я выбираю SAS во многих отношениях для будущих требований.
Статьи по теме
- Инструменты и программное обеспечение для прогнозной аналитики: 15+ лучших инструментов
- CUSTOMER INTELLIGENCE: что это такое, платформа, инструменты и как это помогает
- СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ: что нужно знать и руководствоваться
- ЧТО ТАКОЕ АНАЛИЗ ДАННЫХ: определение, навыки и инструменты
- СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: виды, методы и цель
Рекомендации
