Багато компаній використовують статистичний аналіз для впорядкування зібраних даних і прогнозування майбутніх тенденцій. Незважаючи на те, що підприємства мають широкий спектр альтернатив щодо того, що робити зі своїми великими даними, статистичний аналіз надає засоби для оцінки даних як у цілому, так і окремих вибірок. Статистика лежить в основі ефективної аналітичної роботи компанії. Ми розмістили цей посібник, щоб допомогти вам зрозуміти, як виконувати статистичний аналіз, його основну мету та яку користь він може принести вашій компанії. Він також містить деякі з найпоширеніших інструментів статистичного аналізу, доступних сьогодні.
Статистичний аналіз
Статистичний аналіз — це процес збору та аналізу даних, щоб знайти закономірності та тенденції, позбутися упередженості та допомогти прийняти рішення. Це частина бізнес-аналітики, яка включає збір, вивчення та розкриття ринкових даних і тенденцій. Підприємства можуть отримати вигоду від статистичного аналізу різними способами, включаючи пошук найефективніших продуктових ліній, визначення місцезнаходження неефективних продавців і виявлення того, як показники продажів відрізняються в різних країнах.
Підходи статистичного аналізу можуть допомогти в розробці прогнозних моделей. Замість того, щоб пропонувати прості оцінки тенденцій, які можуть бути змінені низкою зовнішніх факторів, інструменти статистичного аналізу дозволяють компаніям заглиблюватися та оцінювати більше даних.
Переваги статистичного аналізу
Керівники підприємств можуть використовувати загальну статистику для виявлення тенденцій, які інакше могли б залишитися непоміченими. Крім того, дослідження забезпечує об’єктивність прийняття рішень. Використання надійних даних усуває потребу в інтуїції. Ось кілька конкретних переваг статистичного аналізу для компанії:
#1. Знизити операційні витрати
Використовуючи статистичний аналіз, організації можуть визначати тенденції витрат і проводити більш точні дослідження витрат і даних. Підприємства можуть отримати уявлення про майбутні майбутні витрати або заходи щодо скорочення витрат, щоб контролювати витрати та зменшувати відходи після відповідного виявлення цієї інформації.
Ви думали про оренду торгового автомата для фойє, щоб гості та співробітники мали легкий доступ до напоїв і закусок, але ви не впевнені, що він буде використовуватися досить часто, щоб приносити прибуток. Частоту продажів, виручені гроші, купівельну ціну машини та витрати на її утримання можна порівняти за допомогою статистичного аналізу. Обладнання, ймовірно, недостатньо використовується, тому вилучення його з бюджету не матиме негативного впливу на роботу вашого бізнесу.
#2. Дослідіть ринок
Компанії можуть проводити точні дослідження ринку за допомогою статистичного аналізу. Дані можуть продемонструвати, де продажі є найприбутковішими, де вони відбуваються найчастіше та який маркетинг пов’язаний із цими транзакціями. Це дозволяє всім аспектам продажів і маркетингу працювати успішніше. Розглянемо бізнесмена, який зараз володіє процвітаючим кафе і хоче розширюватися. Підприємство може провести аналіз ринку, щоб оцінити можливі вподобання споживачів, місцевий наявний дохід і кількість людей у певному місці. Інформація, яка достатньо підтверджує життєздатність потенційного місця розташування, дозволяє власнику бізнесу зробити усвідомлений вибір.
#3. Підвищення продуктивності на роботі
Статистичний аналіз може допомогти підвищити продуктивність роботи. Наприклад, ми усвідомлюємо, що надання співробітникам відповідних інструментів може допомогти їм виконувати роботу якнайкраще. Роботодавці можуть проаналізувати корисність кожного інструменту за допомогою статистичного аналізу та зосередитися на тих, які найкраще підтримують продуктивність. Керівники підприємств також можуть використовувати статистичні дослідження, щоб точно визначити фактори, наприклад, чи обідають колеги разом чи беруть участь у заходах для спілкування співробітників, які можуть підвищити або знизити продуктивність на робочому місці.
Вимірювання продуктивності співробітників після впровадження нового інструменту чи практики було б корисним прикладом використання статистичного аналізу для оцінки ефективності робочого місця. Наприклад, компанія може дослідити, чи віртуалізація офісу підвищує продуктивність праці співробітників.
#4. Приймайте кращі рішення
Основою бізнес-аналітики та прийняття обґрунтованих рішень є статистичний аналіз. Результати A/B-тестування та описова статистика дають чітке уявлення про варіанти, які віддають перевагу потенційні клієнти або клієнти. Це має вирішальне значення для компаній, які намагаються постійно залучати клієнтів, а також для тих, хто хоче диверсифікувати свої пропозиції продуктів або групи клієнтів.
Перш ніж приймати важливі бізнес-рішення, варто випробувати нову ідею та подивитися на результати. Редизайн веб-сайтів є одним із прикладів цього. Компанія повинна спочатку м’яко запустити потенційний новий дизайн для обмеженої вибірки користувачів під час тестування A/B, а не запускати абсолютно новий веб-сайт. Завдяки цій процедурі компанія може зібрати важливі дані щодо використання веб-сайту, можливих показників кліків і того, чи призвів новий дизайн до збільшення чи падіння продажів. Порівнюючи ці цифри з цифрами старого сайту, вони можуть вирішити, чи слід повністю відновити редизайн, змінити чи викинути його.
#5. Програмне забезпечення для статистичного аналізу
Оскільки ніхто не може точно виконати надзвичайно складні статистичні розрахунки, статистичний аналіз є трудомістким процесом. Програмне забезпечення для статистичного аналізу стало важливим інструментом для бізнесу. Програмне забезпечення виконує складні обчислення, розпізнає тенденції та закономірності та належним чином створює діаграми, графіки та таблиці за лічені хвилини за допомогою штучного інтелекту та машинного навчання.
Методи статистичного аналізу
Існує багато способів аналізу даних, але нижче наведено п’ять найпоширеніших і широко використовуваних методів статистичного аналізу.
#1. Середній
Одним із підходів, який найчастіше використовується, є середнє значення, яке також називають середнім середнім. Середнє значення, яке порівняно легко обчислити, визначає загальну тенденцію даних. Середнє значення обчислюється шляхом додавання кожного значення в наборі даних і ділення його на загальну кількість точок даних. Незважаючи на простоту та переваги, середнє значення не слід використовувати як основний статистичний показник, оскільки це може призвести до помилкових висновків.
#2. Стандартне відхилення
Інший метод або статистичний інструмент, який є дуже популярним, це стандартне відхилення. Він перевіряє, наскільки кожна окрема точка даних відхиляється від середнього значення колекції. Збір даних показує, наскільки дані відрізняються від середнього значення. Його можна використовувати, щоб оцінити, наскільки результати дослідження можна узагальнити.
№3. Регресія
Регресія – це статистичний метод, який допомагає визначити причинно-наслідковий зв’язок між змінними. Встановлено причинно-наслідковий зв’язок між залежною змінною та незалежною змінною. За допомогою нього регулярно прогнозуються майбутні тенденції та події.
#4. Оцінка теорій
Висновок або аргумент можна перевірити шляхом порівняння з набором даних за допомогою перевірки гіпотези. Результати дослідження покажуть, чи правильне було початкове уявлення.
#5. Визначте розмір вибірки
Щоб вибрати вибірку із загальної сукупності, яка є репрезентативною для сукупності, використовуються такі процедури, як оцінка розміру вибірки або вибірка даних. Коли населення надзвичайно велике, використовується ця стратегія. Існують інші методи збору даних, включаючи зручну вибірку, випадкову вибірку та вибірку в сніжну кулю.
Види статистичного аналізу
Нижче наведено шість категорій статистичного аналізу:
Детальний аналіз
Дані повинні бути зібрані, зрозумілі, узагальнені та статистично проаналізовані, перш ніж бути представлені у вигляді таблиць, діаграм і графіків. Це просто робить складну інформацію легкою для читання та розуміння, не пропонуючи жодних висновків.
Інференційний аналіз
Основна мета інференційного статистичного дослідження полягає в тому, щоб зробити переконливі висновки на основі досліджуваних даних. Він досліджує зв’язки між різними компонентами або робить загальні прогнози населення.
Статистика для аналізу
Свого роду статистичний аналіз, званий прогностичним статистичним аналізом, аналізує дані, щоб визначити історичні тенденції та робить прогнози щодо майбутнього на основі цих тенденцій. Статистичний аналіз даних виконується за допомогою підходів машинного навчання, аналізу даних і штучного інтелекту.
Рекомендаційний аналіз
Приписний аналіз розглядає дані та дає поради щодо відповідного курсу дій у світлі висновків. Це тип статистичного дослідження, яке підтверджує думку.
Дослідницький аналіз даних
На відміну від інференційного аналізу, який зосереджується на відомих зв’язках даних, пошуковий аналіз передбачає вивчення невідомих зв’язків даних. Він перевіряє будь-які зв’язки, які можуть мати дані.
Причинний аналіз
Щоб визначити причинно-наслідкові зв’язки між багатьма змінними, включеними до вихідних даних, використовуйте причинно-наслідковий статистичний аналіз. Він встановлює причину того чи іншого явища і те, як це вплинуло на інші фактори, простіше кажучи. Компанії можуть використовувати цей процес, щоб з’ясувати, чому щось не вдалося.
Як виконати статистичний аналіз?
Отримання достовірних результатів статистичного аналізу вимагає ретельного планування з самого початку процесу дослідження. Крім створення гіпотези, ви повинні прийняти рішення щодо плану дослідження, розміру вибірки та процедури вибірки.
Після збору даних із вибірки ви можете впорядкувати та синтезувати дані за допомогою описової статистики для виконання статистичного аналізу. Після цього ви можете офіційно перевірити гіпотези та запропонувати оцінки чисельності населення за допомогою інференційної статистики. Нарешті, ви можете узагальнити свої результати та виконати аналіз за допомогою процесу статистичного аналізу нижче:
#1. Сформулюйте гіпотезу та організуйте стратегію дослідження
Ви повинні спочатку відкрито висловити свою гіпотезу та намітити стратегію дослідження, щоб зібрати надійні дані для статистичного аналізу. Традиційна мета зв’язку між змінними в сукупності. Статистичний аналіз можна використовувати для перевірки гіпотези. Структурований прогноз чисельності населення є статистичною гіпотезою. Кожна дослідницька гіпотеза перетворюється на нульову та суперничу гіпотезу, яку можна перевірити за допомогою вибіркових даних.
Альтернативна гіпотеза описує передбачення вашого дослідження ефекту або зв’язку, тоді як нульова гіпотеза послідовно передбачає відсутність ефекту чи зв’язку між змінними.
#2. Зберіть інформацію за зразком
У більшості випадків було б непрактично або надзвичайно дорого збирати інформацію від кожного члена досліджуваної сукупності. Натомість ви будете збирати інформацію за допомогою зразка. За допомогою відповідних методів вибірки статистичний аналіз дозволяє виводити результати з вашої власної вибірки. Вибірка, типова для сукупності – це те, що вам потрібно.
#3. Створіть описовий статистичний підсумок, використовуючи свої дані
Ви можете перевірити свої дані, коли ви зібрали їх усі, і надати статистику, яка їх описує. Ви можете оцінити розподіл ваших даних, зокрема, чи є вони спотвореними чи нормальними, а також чи існують викиди чи відсутні дані, представивши свої дані в таблицях і графіках.
#4. Використовуйте інференційну статистику для створення оцінок або перевірки гіпотез
Параметр — це число, яке описує сукупність, на відміну від статистики, яка є числом, яке описує вибірку. Інференційну статистику можна використовувати, щоб зробити висновки щодо параметрів сукупності на основі вибіркової статистики.
#5. Опишіть свої висновки
Основним стандартом для висновків із перевірки гіпотез є статистична значущість. Щоб визначити, чи є ваші результати статистично значущими чи ні, ви повинні порівняти своє значення p із заздалегідь визначеним рівнем значущості (часто 0.05). Результати, які є статистично значущими, не можуть статися випадково, згідно з широким консенсусом.
Щоб дізнатися більше про те, як виконувати статистичний аналіз, читайте: ПРОЦЕС АНАЛІЗУ ДАНИХ: методи, процес і типи
Яка основна мета статистичного аналізу?
Статистичний аналіз використовується майже в усіх сферах, щоб зрозуміти величезну кількість доступних даних. Основна мета статистичного аналізу полягає в зборі та аналізі даних для виявлення закономірностей і тенденцій.
Навіть якщо галузь статистики не є вашою основною сферою навчання, вона може допомогти вам вплинути на обрану вами сферу. Дуже висока ймовірність того, що вам знадобляться практичні знання статистичної методології як для отримання нових висновків у вашій галузі, так і для розуміння роботи інших. Навпаки, як статистика, існує високий попит на ваші навички в різноманітних сферах: університети, дослідницькі лабораторії, уряд, промисловість тощо. Крім того, статистична кар’єра часто оплачується досить добре.
Яке значення мають статистичний аналіз і бізнес-розвідка?
Стійкість залежить від бізнес-аналітики, статистичний аналіз якої є лише одним із компонентів. Без періодичного перегляду свого бізнесу власник бізнесу не зможе успішно вирішувати проблеми, повторювати успіхи чи будувати плани на майбутнє. Підприємства повинні постійно оцінювати себе, щоб краще зрозуміти організацію.
Яка мета статистичного аналізу?
Збір і оцінка даних для статистичного аналізу здійснюються для виявлення закономірностей і тенденцій. Це відноситься до аналізу даних. У таких випадках, як отримання інтерпретацій дослідження, статистичне моделювання або створення опитувань і досліджень, статистичний аналіз може бути застосований.
Що таке тест ANOVA у статистиці?
Статистичний метод, який називається дисперсійним аналізом, або ANOVA, ділить спостережувані дані дисперсії на різні компоненти для використання в подальшому тестуванні. Якщо існує три або більше груп даних, використовується односторонній дисперсійний аналіз, щоб дізнатися, як пов’язані залежні та незалежні змінні.
Який інструмент найкращий для статистичного аналізу?
Програмне забезпечення для статистичного аналізу:
- JMP
- Позиція
- Статистичне програмне забезпечення Minitab
- Статистика SPSS
- OriginPro.
- відгуки.
- База SAS.
- Стата.
Чи є статистичний аналіз кількісним чи якісним?
Дані категоріальної змінної завжди будуть якісними, тоді як дані числової змінної завжди будуть кількісними. У результаті, залежно від того, чи є змінна числовою чи категоріальною, ви можете визначити тип даних до їх збирання.
Bottom Line
Зараз майже кожна дисципліна використовує статистичні методи, щоб зрозуміти гору даних, які є в їхньому розпорядженні. Навіть якщо статистика не є вашою спеціальністю, вивчення основ може дати вам перевагу в будь-якій кар’єрі. Існує значна ймовірність того, що вам знадобиться знайомство зі статистичною методологією/аналізом, щоб провести оригінальне дослідження та зрозуміти висновки інших у вашій професії, вам потрібно знати його основну мету та способи її виконання.
Поширені запитання щодо статистичного аналізу
Як виконати статистичний аналіз?
Щоб виконати статистичний аналіз і отримати достовірні результати, необхідно ретельно планувати процес дослідження з самого початку. Крім створення гіпотези, ви повинні прийняти рішення щодо плану дослідження, розміру вибірки та процедури вибірки.
Яка основна мета статистичного аналізу?
Статистичний аналіз використовується майже в усіх сферах, щоб зрозуміти величезну кількість доступних даних. Основна мета статистичного аналізу полягає в зборі та аналізі даних для виявлення закономірностей і тенденцій.
посилання
Статті по темі
- DATA ANALYST: огляд, зарплата, вакансія, резюме та все, що вам потрібно
- ПРОЦЕС МАРКЕТИНГОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ: Детальний посібник
- ТЕХНІКИ ДЛЯ ВИБІГАННЯ ДАНИХ для масштабування будь-якого бізнесу в 2022 році
- Прогнозна аналітика: визначення, приклади та переваги
- Планування попиту: огляд, порівняння, зарплати та вакансії
- Статистичні тести: що вони означають, приклади та типи
