Многие предприятия используют статистический анализ для систематизации собранных данных и прогнозирования будущих тенденций. Несмотря на то, что у предприятий есть широкий спектр альтернатив того, что делать со своими большими данными, статистический анализ предоставляет средства для оценки данных как в целом, так и в качестве отдельных выборок. Статистика лежит в основе эффективной корпоративной аналитики. Мы подготовили этот учебник, чтобы помочь вам понять, как выполнять статистический анализ, его основную цель и какую пользу он может принести вашей компании. Он также включает в себя некоторые из наиболее широко используемых инструментов статистического анализа, доступных сегодня.
Статистический анализ
Статистический анализ — это процесс сбора и анализа данных с целью выявления закономерностей и тенденций, устранения предвзятости и помощи в принятии решений. Это часть бизнес-аналитики, которая включает сбор, изучение и раскрытие рыночных данных и тенденций. Предприятия могут извлечь выгоду из статистического анализа несколькими способами, в том числе найти самые эффективные линейки продуктов, найти неэффективных продавцов и узнать, как эффективность продаж варьируется в зависимости от страны.
Подходы статистического анализа могут помочь в разработке прогностических моделей. Вместо того, чтобы предлагать простые оценки тенденций, которые могут быть изменены рядом внешних факторов, инструменты статистического анализа позволяют компаниям углубляться и оценивать больше данных.
Преимущества статистического анализа
Общая статистика может использоваться бизнес-менеджерами для выявления тенденций, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными. Кроме того, исследование предлагает объективность принятия решений. Использование надежных данных устраняет необходимость в интуиции. Вот несколько конкретных преимуществ статистического анализа для компании:
№1. Сокращение операционных расходов
Используя статистический анализ, организации могут определять тенденции расходов и проводить более точные исследования затрат и данных. Предприятия могут получить представление о предполагаемых будущих расходах или мерах по сокращению затрат, чтобы контролировать расходы и сократить потери после надлежащего обнаружения этой информации.
Вы думали об аренде торгового автомата для лобби, чтобы гости и сотрудники имели легкий доступ к напиткам и закускам, но вы не уверены, что он будет использоваться достаточно часто, чтобы приносить прибыль. Частота продаж, заработанные деньги, покупная цена машины и расходы на ее содержание можно сравнить с помощью статистического анализа. Оборудование, вероятно, используется недостаточно, поэтому исключение его из вашего бюджета не окажет пагубного влияния на работу вашего бизнеса.
№ 2. Исследуйте рынок
Предприятия могут проводить точные исследования рынка с помощью статистического анализа. Данные могут показать, где продажи наиболее прибыльны, где они происходят чаще всего и какой маркетинг связан с этими сделками. Это позволяет всем аспектам продаж и маркетинга работать более успешно. Рассмотрим бизнесмена, который теперь владеет преуспевающим кафе и хочет расшириться. Бизнес может провести анализ рынка, чтобы оценить возможные потребительские предпочтения, местный располагаемый доход и посещаемость в конкретном месте. Информация, которая полностью поддерживает жизнеспособность потенциального местоположения, позволяет владельцу бизнеса сделать осознанный выбор.
№3. Повысьте производительность на работе
Статистический анализ может помочь повысить производительность труда. Например, мы понимаем, что предоставление сотрудникам надлежащих инструментов может помочь им лучше выполнять свою работу. Работодатели могут проанализировать полезность каждого инструмента с помощью статистического анализа и сосредоточиться на тех, которые лучше всего поддерживают производительность. Бизнес-лидеры также могут использовать статистические исследования, чтобы точно определить факторы, например, обедают ли коллеги вместе или участвуют ли они в сетевых мероприятиях сотрудников, которые могут повысить или снизить производительность на рабочем месте.
Измерение производительности сотрудников после внедрения нового инструмента или практики может быть полезным примером использования статистического анализа для оценки эффективности рабочего места. Например, компания может выяснить, повышает ли виртуализация офиса производительность сотрудников.
№ 4. Принимайте лучшие решения
Основой бизнес-аналитики и принятия обоснованных решений является статистический анализ. Результаты A/B-тестирования и описательная статистика дают четкое представление о вариантах, которые предпочитают лиды или клиенты. Это имеет решающее значение для компаний, которые изо всех сил пытаются постоянно привлекать клиентов, а также для тех, кто хочет диверсифицировать свои продуктовые предложения или группы клиентов.
Прежде чем принимать важные бизнес-решения, вы должны опробовать новую идею и посмотреть на результаты. Редизайн веб-сайтов является одним из примеров этого. Компания должна сначала мягко запустить предполагаемый новый дизайн для ограниченной выборки пользователей в ходе A/B-тестирования, а не запускать совершенно новый веб-сайт. Благодаря этой процедуре компания может собирать важные данные об использовании веб-сайта, возможном рейтинге кликов и о том, привел ли новый дизайн к увеличению или падению продаж. Сравнивая эти цифры со старым сайтом, они могут решить, следует ли полностью внедрить редизайн, изменить его или отказаться от него.
№ 5. Программное обеспечение для статистического анализа
Поскольку никто не может точно выполнить чрезвычайно сложные статистические расчеты, статистический анализ — это процесс, требующий больших затрат времени и денег. Программное обеспечение для статистического анализа превратилось в важнейший инструмент для бизнеса. Программное обеспечение выполняет сложные вычисления, распознает тенденции и закономерности и правильно создает диаграммы, графики и таблицы за считанные минуты с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения.
Методы статистического анализа
Существует много способов анализа данных, но ниже приведены пять наиболее распространенных и широко используемых методов статистического анализа:
№1. Иметь в виду
Одним из наиболее часто используемых подходов является среднее значение, также называемое средним средним значением. Среднее значение, которое относительно легко вычислить, определяет общую тенденцию данных. Среднее значение вычисляется путем сложения всех значений в наборе данных и деления его на общее количество точек данных. Несмотря на простоту и преимущества, среднее значение не следует использовать в качестве основного статистического показателя, поскольку это может привести к ошибочным выводам.
№ 2. Стандартное отклонение
Другим методом или статистическим инструментом, который очень популярен, является стандартное отклонение. Он проверяет, насколько каждая отдельная точка данных отклоняется от среднего значения коллекции. Сбор данных показывает, насколько данные отличаются от среднего значения. Его можно использовать для оценки того, насколько обобщаемы результаты исследования.
№ 3. Регрессия
Регрессия — это статистический метод, который помогает определить причинно-следственную связь между переменными. Устанавливается причинно-следственная связь между зависимой переменной и независимой переменной. С его помощью регулярно прогнозируются будущие тенденции и события.
№ 4. Оценка теорий
Вывод или аргумент можно подвергнуть проверке, сравнив с набором данных посредством проверки гипотез. Результаты исследования покажут, было ли верным первоначальное представление.
№ 5. Определите размер выборки
Чтобы выбрать выборку из общей совокупности, которая является репрезентативной для совокупности, используются такие процедуры, как оценка размера выборки или выборка данных. Когда население чрезвычайно велико, эта стратегия используется. Существуют и другие методы сбора данных, включая удобную выборку, случайную выборку и выборку методом снежного кома.
Типы статистического анализа
Ниже приведены шесть категорий статистического анализа:
Детальный анализ
Данные должны быть собраны, поняты, обобщены и подвергнуты статистическому анализу, прежде чем они будут представлены в виде таблиц, диаграмм и графиков. Это просто делает сложную информацию легкой для чтения и понимания, не предлагая никаких выводов.
Логический анализ
Основная цель логического статистического исследования состоит в том, чтобы сделать окончательные выводы из исследуемых данных. Он исследует связи между различными компонентами или делает общие прогнозы населения.
Статистика для анализа
Своего рода статистический анализ, называемый прогностическим статистическим анализом, рассматривает данные для выявления исторических тенденций и делает прогнозы на будущее на основе этих тенденций. Статистический анализ данных выполняется с использованием подходов машинного обучения, интеллектуального анализа данных и искусственного интеллекта.
Предписывающий анализ
Предписывающий анализ рассматривает данные и советует соответствующий курс действий в свете полученных результатов. Это своего рода статистическое исследование, которое подтверждает мнение.
Исследовательский анализ данных
В отличие от логического анализа, который фокусируется на известных связях данных, исследовательский анализ включает изучение неизвестных связей данных. Он проверяет любые связи, которые могут иметь данные.
Причинный анализ
Чтобы определить причинно-следственные связи между многими переменными, включенными в необработанные данные, используйте причинно-следственный статистический анализ. Он устанавливает причину происшествия и то, как оно повлияло на другие факторы, проще говоря. Компании могут использовать этот процесс, чтобы выяснить, почему что-то пошло не так.
Как выполнить статистический анализ?
Получение надежных результатов статистического анализа требует тщательного планирования с самого начала процесса исследования. Вы должны принять решение о дизайне вашего исследования, размере выборки и процедуре выборки в дополнение к созданию своей гипотезы.
После сбора данных из выборки вы можете систематизировать и синтезировать данные с помощью описательной статистики для выполнения статистического анализа. После этого вы можете формально проверять гипотезы и предлагать оценки населения, используя логическую статистику. Наконец, вы можете обобщить свои результаты и выполнить анализ с помощью процесса статистического анализа, описанного ниже:
№1. Выдвиньте гипотезу и организуйте свою исследовательскую стратегию
Вы должны сначала открыто заявить о своей гипотезе и наметить стратегию исследования, чтобы собрать надежные данные для статистического анализа. Традиционная цель связи между переменными внутри совокупности. Статистический анализ может быть использован для проверки гипотезы. Структурированный популяционный прогноз представляет собой статистическую гипотезу. Каждая исследовательская гипотеза превращается в нулевую и конкурирующую гипотезу, которую можно проверить с помощью выборочных данных.
Альтернативная гипотеза описывает предсказание вашего исследования эффекта или взаимосвязи, тогда как нулевая гипотеза постоянно предсказывает отсутствие эффекта или взаимосвязи между переменными.
№ 2. Соберите информацию из образца
В большинстве случаев было бы непрактично или непомерно дорого собирать информацию от каждого члена интересующей совокупности. Вместо этого вы будете собирать информацию, используя образец. При использовании надлежащих методов выборки статистический анализ позволяет вам вывести результаты из вашей собственной выборки. Типичная для генеральной совокупности выборка – это то, что вам нужно.
№3. Создайте описательную статистическую сводку, используя ваши данные
Вы можете изучить свои данные, когда соберете их все, и предоставить статистику, описывающую их. Вы можете оценить распределение ваших данных, в том числе, является ли оно асимметричным или нормальным, а также существуют ли какие-либо выбросы или отсутствующие данные, представляя свои данные в виде таблиц и графиков.
№ 4. Используйте логическую статистику для получения оценок или проверки гипотез.
Параметр — это число, описывающее совокупность, в отличие от статистики, которая представляет собой число, описывающее выборку. Логическую статистику можно использовать, чтобы делать выводы о параметрах совокупности на основе выборочной статистики.
№ 5. Опишите свои выводы
Основным стандартом для выводов из проверки гипотез является статистическая значимость. Чтобы определить, являются ли ваши результаты статистически значимыми или нет, вы должны сравнить свое p-значение с заданным уровнем значимости (часто 0.05). Согласно широкому консенсусу, результаты, которые являются статистически значимыми, не могут быть получены случайно.
Чтобы узнать больше о том, как выполнить статистический анализ, прочитайте: ПРОЦЕСС АНАЛИЗА ДАННЫХ: методы, процесс и типы
Какова основная цель статистического анализа?
Статистический анализ используется почти во всех областях, чтобы разобраться в огромном количестве доступных данных. Основная цель статистического анализа заключается в сборе и анализе данных для выявления закономерностей и тенденций.
Даже если область статистики не является вашей основной областью обучения, она может помочь вам оказать влияние в выбранной вами области. Скорее всего, вам понадобятся практические знания статистической методологии как для получения новых результатов в вашей области, так и для понимания работы других. И наоборот, как статистика, существует высокий спрос на ваши навыки в самых разных областях: университеты, исследовательские лаборатории, правительство, промышленность и т. д. Кроме того, статистическая карьера часто оплачивается довольно хорошо.
В чем важность статистического анализа и бизнес-аналитики?
Устойчивость зависит от бизнес-аналитики, одним из компонентов которой является статистический анализ. Без периодической проверки своего бизнеса владелец бизнеса не может успешно решать проблемы, повторять успехи или строить планы на будущее. Компании должны постоянно оценивать себя, чтобы лучше понять организацию.
Какова цель статистического анализа?
Сбор и оценка данных для статистического анализа выполняются для выявления закономерностей и тенденций. Это относится к аналитике данных. В таких случаях, как получение интерпретации исследований, статистическое моделирование или создание опросов и исследований, может применяться статистический анализ.
Что такое тест ANOVA в статистике?
Статистический метод, называемый дисперсионным анализом, или ANOVA, делит наблюдаемые данные дисперсии на различные компоненты для использования в дальнейшем тестировании. При наличии трех или более групп данных используется однофакторный дисперсионный анализ, чтобы выяснить, как связаны зависимые и независимые переменные.
Какой инструмент лучше всего подходит для статистического анализа?
Программное обеспечение для статистического анализа:
- JMP
- постулировать
- Статистическое ПО Minitab
- Статистика SPSS
- ПроисхождениеПро.
- Отзывы.
- База САС.
- Стата.
Является ли статистический анализ количественным или качественным?
Данные категориальной переменной всегда будут качественными, тогда как данные числовой переменной всегда будут количественными. В результате, в зависимости от того, является ли переменная числовой или категориальной, вы можете определить тип данных до их сбора.
Заключение
Почти каждая дисциплина теперь использует статистические методы, чтобы осмыслить гору данных, находящихся в их распоряжении. Даже если статистика не является вашей специальностью, изучение основ может дать вам преимущество в любой карьере. Существует значительная вероятность того, что вам потребуется знакомство со статистической методологией/анализом, чтобы провести оригинальное исследование и понять результаты других специалистов в вашей профессии, вам необходимо знать его основную цель и способы его выполнения.
Часто задаваемые вопросы о статистическом анализе
Как выполнить статистический анализ?
Чтобы выполнить статистический анализ и получить надежные результаты, необходимо тщательное планирование с самого начала процесса исследования. Вы должны принять решение о дизайне вашего исследования, размере выборки и процедуре выборки в дополнение к созданию своей гипотезы.
Какова основная цель статистического анализа?
Статистический анализ используется почти во всех областях, чтобы разобраться в огромном количестве доступных данных. Основная цель статистического анализа заключается в сборе и анализе данных для выявления закономерностей и тенденций.
Рекомендации
Статьи по теме
- АНАЛИТИК ДАННЫХ: обзор, зарплата, работа, резюме и все, что вам нужно
- ПРОЦЕСС МАРКЕТИНГОВОГО ИССЛЕДОВАНИЯ: Подробное руководство
- МЕТОДЫ ДАННОГО МАЙНИНГА для масштабирования любого бизнеса в 2022 году
- Прогнозная аналитика: определение, примеры и преимущества
- Планирование спроса: обзор, сравнения, зарплаты и вакансии
- Статистические тесты: что они означают, примеры и типы
