Для прийняття рішень на основі даних, незалежно від того, приймаються вони для бізнес-цілей чи дослідницьких цілей, використовуються інструменти статистичної аналітики. Підприємства починають розуміти, наскільки важливо отримати доступ до всіх важливих для бізнесу даних і поєднати їх, щоб краще зрозуміти, як працює фірма. Щоб підключити різні системи, щоб зробити дані придатними для використання, потрібно багато працювати, але як тільки це станеться, фірми зможуть використовувати інструменти статистичної аналітики на додаток до інших методів аналізу даних. Завдяки цій допомозі їм легше візуалізувати та проаналізувати факти. Доки компанія не використовує свої дані для прийняття мудрих рішень, вона не може стати цифровою корпорацією. Цей вибір на основі даних дає компанії конкурентну перевагу та допомагає їй виділитися серед конкурентів. Читайте далі, щоб дізнатися більше про найкраще програмне забезпечення для статистичного аналізу, приклади програмного забезпечення для статистичного аналізу, програмне забезпечення для статистичного аналізу SPSS і безкоштовне програмне забезпечення для статистичного аналізу.
При управлінні та оцінці даних середні та великі підприємства стикаються з нечуваними раніше труднощами. Серед цих труднощів – стрімко зростаючий обсяг даних компанії та зростаюча складність, спричинена розвитком технологій, таких як соціальні мережі та Інтернет речей (IoT). Компанії повинні збирати та аналізувати величезні обсяги структурованих і неструктурованих даних з багатьох джерел, щоб подолати ці труднощі. Компанії повинні аналізувати минулі дані на предмет тенденцій і закономірностей, одночасно виявляючи потенційні можливості та загрози в майбутньому. Крім того, вони не можуть дозволити собі витрачати багато часу на аналіз даних. Передові статистичні методи та візуалізація забезпечують практичну, зручну та інтегровану платформу для розуміння корпоративних даних і вирішення складних бізнес-проблем і проблем дослідження.
Програмне забезпечення для статистичного аналізу
Продукти для статистичного аналізу — це спеціалізовані програми, створені для того, щоб користувачі могли виконувати складний статистичний аналіз. Ці товари часто пропонують ресурси для категоризації, інтерпретації та представлення певних наборів даних. Ці можливості керування даними, як правило, комплектуються характеристиками, пов’язаними зі статистичним аналізом у статистичних рішеннях. Лише деякі з методів аналізу, які підтримують можливості статистичного аналізу, це регресійний аналіз, прогнозна аналітика та статистичне моделювання.
Незважаючи на те, що програмне забезпечення для статистичного аналізу часто використовується науковцями та математиками, воно може запропонувати певні характеристики для певного бізнесу. Це можуть бути функції, призначені для моделювання витрат, науки про здоров’я чи наукових досліджень; інші інструменти можуть виконувати певний статистичний аналіз у різних галузях або випадках використання.
У платформах бізнес-аналітики, програмному забезпеченні прогнозної аналітики та програмному забезпеченні статистичного аналізу деякі продукти подібні. Однак більшість інструментів у цих категоріях не запропонують рівень спеціалізованих навичок статистичного аналізу, як у статистичного програмного забезпечення.
Безкоштовне програмне забезпечення для статистичного аналізу
На ринку є кілька варіантів програм для статистичного аналізу, від відкритих до платних. Одними з найвідоміших програм статистичного аналізу є IBM SPSS Statistics, SAS, R, Python (включно зі статистичними бібліотеками, такими як NumPy, Pandas і SciPy), Stata, JMP і Minitab. Тут перераховано п’ять найкращих безкоштовних програм для статистичного аналізу за 2023 рік.
#1. Статистика IBM SPSS
Для аналізу даних, створення звітів і візуалізації академічні, дослідницькі та промислові підприємства часто використовують IBM SPSS Statistics, відоме статистичне програмне забезпечення. Нижче наведено деякі з основних атрибутів IBM SPSS Statistics:
- Комплексний статистичний аналіз включає різноманітні статистичні методи аналізу даних, включаючи факторний аналіз, кластерний аналіз, непараметричні тести, інференційну статистику та описову статистику.
- Інструменти для запису, маніпулювання даними та імпутації відсутнього значення
- Різноманітність варіантів для створення графіків, діаграм та інших наочних посібників для ефективного обміну даними.
- Підтримує програмування за допомогою синтаксису для автоматизації, налаштування та розширення функціональності.
- Розширена аналітика включає такі методи, як текстова аналітика, геопросторова аналітика та машинне навчання для аналізу неструктурованих даних і створення прогнозних моделей.
#2. JMP
- Багата та динамічна візуалізація, як точкові діаграми, гістограми, коробкові діаграми, теплові карти та контурні діаграми, використовуються для графічного дослідження та розуміння даних.
- Широкий спектр статистичних методів, включаючи регресійний аналіз, ANOVA, DOE (планування експериментів), багатофакторний аналіз та інші, включаючи описову статистику, статистику висновків і регресійний аналіз.
- Інтерактивне дослідження даних за допомогою інтерфейсу обробки, фільтрації та очищення даних за допомогою перетягування
- Користувачі можуть візуально та в інтерактивному режимі досліджувати дані за допомогою інтерактивних графічних технологій, таких як масштабування, посилання та кисть. Profiler: графічний інструмент, який показує вплив зміни вхідних даних на вихідні дані моделі, щоб допомогти користувачам краще зрозуміти та оптимізувати моделі.
#3. XLSTAT
- Окрім інших інструментів статистичного аналізу, XLSTAT надає описову статистику, інференціальну статистику, регресійний аналіз, дисперсійний аналіз, факторний аналіз, аналіз виживання, багатовимірний аналіз і аналіз часових рядів.
- Розширені функції візуалізації даних із настроюваними осями, мітками, кольорами та стилями, а також діаграмами розсіювання, лінійними діаграмами, стовпчастими діаграмами, гістограмами, контурними діаграмами тощо.
- Факторний дизайн, підхід до поверхні відгуку, дисперсійний аналіз змішаного дизайну та інші комплексні інструменти експериментального планування для вдосконалення досліджень і аналізу експериментальних результатів
- Для моделювання та прогнозування залежних від часу даних використовуються вдосконалені інструменти аналізу часових рядів, включаючи ARIMA, GARCH, експоненціальне згладжування, спектральний аналіз тощо.
- Статистичні моделі можуть виконувати ймовірнісний аналіз, аналіз невизначеності та аналіз чутливості за допомогою вбудованих інструментів моделювання за методом Монте-Карло.
#4. Граф
- Широкий діапазон типів графіків, включаючи полярні графіки, лінійні графіки, діаграми розсіювання, стовпчасті діаграми тощо.
- Властивості осей, заголовки, легенди, колірні схеми, гарнітури та інші функції графіків можна змінити.
- Містить інструменти для обробки, фільтрації та очищення даних. Підтримується імпорт даних із різних форматів файлів, включаючи Excel, CSV і текстові файли.
- Розширені можливості побудови діаграм включають смужки похибок, лінії трендів, мітки точок даних, маркери даних і підгонку даних.
- Дозволяє легко порівнювати та вивчати, дозволяючи побудувати численні набори даних на одному графіку.
#5. Статистичне програмне забезпечення Minitab
- Він включає аналіз потужностей, аналіз часових рядів, регресійний аналіз, дисперсійний аналіз, описову статистику, інференційну статистику, контрольні діаграми та інші методи.
- Інструменти для проектування та аналізу тестів для покращення процедур і якості продукції
- Інструменти для обчислення статистичної потужності та розмірів вибірки під час розробки тестів і досліджень
- Його мова програмування Minitab Macros забезпечує автоматизацію та налаштування для досвідчених користувачів.
- Інтерфейс користувача простий, з методом «вкажи та клацни» та дизайном на основі меню для зручної навігації та аналізу.
Найкраще програмне забезпечення для статистичного аналізу
Хороше програмне забезпечення усуває невизначеність, пов’язану з інтерпретацією ваших даних, незалежно від того, чи це відбувається через оцінку даних бізнес-аналітики чи прогнозування майбутніх тенденцій. Ми протестували кілька програмних рішень для статистичного аналізу та дійшли висновку, що IBM SPSS є найкращим вибором для більшості фірм. Він дуже простий у використанні і не буде відчувати себе обмеженим для досвідчених користувачів. Отримуйте всю інформацію, необхідну для прогнозування на основі даних і прийняття мудрих бізнес-рішень.
№1. IBM SPSS
IBM SPSS є лідером на ринку програмного забезпечення для статистичного аналізу для початківців, користувачів середнього рівня, досвідчених статистиків і будь-кого між ними. Замість єдиного програмного забезпечення, яке може впоратися з усіма вашими потребами, IBM SPSS — це сімейство послуг із кількома продуктами та модулями, розробленими для підтримки різних типів проектів. Таким чином ви можете отримати все, що вам потрібно, не перевантажуючись можливостями, які вам ніколи не знадобляться.
Завдяки надзвичайно простому інтерфейсу користувача IBM SPSS (Statistical Product and Service Solution) є одним із найпопулярніших статистичних продуктів. SPSS є фантастичним варіантом для початківців, оскільки, згідно з веб-сайтом IBM, 81% рецензентів визнали його зручним для користувача.
Однак нехай його простота використання для початківців не вводить вас в оману; він має потужний удар і також ефективний для професіоналів.
Його головна мета — допомогти користувачам аналізувати та осмислювати дані, щоб вони могли використовувати їх для прийняття керованих даними рішень, пошуку нових можливостей, прогнозування тенденцій і підвищення продуктивності.
#2. SAS Visual Analytics
SAS Visual Analytics є нашим головним продуктом для самообслуговування підготовки даних, візуального дослідження, інтерактивних звітів і інформаційних панелей, а також простої аналітики з керуванням. Люди, які не мають технічних знань, можуть розробляти, ділитися та використовувати робочі процеси BI та Analytics для створення інтерактивних звітів і дослідження у довільній формі за допомогою SAS Visual Analytics. Візуальна аналітика полегшує обмін інформацією та співпрацю, щоб кожен міг діяти рішуче та залишатися гнучким, щоб відповідати мінливим потребам бізнесу.
#3. Мінітаб
Хоча дані присутні всюди, чи використовуєте ви власні? Незалежно від статистичних знань, статистичне програмне забезпечення Minitab дозволяє всім елементам бізнесу точніше прогнозувати результати, розробляти кращі продукти та вдосконалювати процеси для збільшення доходів і зниження витрат. Пропонуючи програмне забезпечення та послуги, які забезпечують досконалий бізнес у будь-якому місці за допомогою хмари, ми забезпечуємо особливий інтегрований підхід. Ознайомтеся з Minitab.
#4. JMP
За допомогою JMP навіть ті, хто не має досвіду програмування, можуть виконувати розширений статистичний аналіз. Ви можете вирішити проблему за допомогою своєчасного статистичного аналізу в JMP в одному вікні аналізу. Незалежно від того, чи є проблема моделювання багатофакторною, багатофакторною чи однофакторною, JMP спрощує її вирішення. Крім того, ви можете змінювати та створювати більш корисні моделі для кращого аналізу завдяки здатності JMP обробляти нові типи даних, наприклад текст і функції.
#5. OriginPro
Для науковців та інженерів Origin — це лідируюча на ринку програма для створення графіків і аналізу даних. Понад 500,000 6,000 зареєстрованих користувачів використовують Origin у понад 6,500 3,000 компаній, XNUMX XNUMX коледжів і установ, XNUMX XNUMX державних установ і дослідницьких лабораторій по всьому світу. Щоб імпортувати, візуалізувати, досліджувати, аналізувати та розуміти свої дані, наші користувачі покладаються на Origin. Не потребуючи розуміння будь-яких мов програмування, Origin пропонує рішення для повторюваних завдань, таких як пакетне складання діаграм і пакетний аналіз.
Приклади програмного забезпечення статистичного аналізу
Для вчених, аналітиків даних і статистиків програмне забезпечення статистичного аналізу є корисним інструментом, оскільки воно створене для аналізу та розуміння даних. Існує кілька програм для статистичного аналізу, кожна з яких має унікальні функції та функції. Ось кілька відомих прикладів програм статистичного аналізу:
Однією з найпопулярніших програм для статистичного аналізу є SPSS. Він пропонує різноманітні інструменти для маніпулювання даними, виконання описової статистики, перевірки гіпотез, виконання регресійного аналізу та інших завдань. SPSS часто використовується в соціальних науках, дослідженнях ринку та медицині.
#2. Р
Для статистичних обчислень і графіки R є потужною мовою програмування з відкритим кодом і програмним середовищем. Це інструмент вибору для дослідників і спеціалістів із обробки даних, які працюють над складним статистичним аналізом і візуалізацією даних, оскільки він надає широкий спектр статистичних і графічних підходів.
#3. Stata
Повний набір статистичних інструментів, параметрів керування даними та візуальних матеріалів включено до статистичного програмного забезпечення, відомого як Stata. Його часто застосовують до економіки, наук про здоров’я та наукових досліджень.
#4. Система аналізу статистики (SAS)
Для розширеної аналітики, корпоративної аналітики та керування даними SAS є широко використовуваним пакетом програмного забезпечення. Це поширене явище в сферах, які вимагають ретельного аналізу та моделювання даних, наприклад у банківській справі, охороні здоров’я та уряді.
SPSS статистичний аналіз програмного забезпечення
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) — добре відома програма статистичного аналізу, створена IBM. Його створено, щоб полегшити роботу з даними та аналіз, статистичне тестування та створення звітів для дослідників і аналітиків. Завдяки своїм корінням у соціальних науках SPSS розвивався з часом і зараз використовується в кількох галузях, таких як охорона здоров’я, маркетинг, фінанси тощо.
Основні характеристики SPSS включають:
#1. Управління даними
Техніки очищення, перетворення та маніпулювання даними доступні через SPSS. Відсутні дані можна обробляти, змінні можна записувати, набори даних можна комбінувати та створювати нові змінні залежно від поточних змінних.
#2. Статистично описовий
Вимірювання центральної тенденції, дисперсії та частот є лише кількома прикладами багатьох описових статистичних даних, які надає SPSS. Користувачі можуть створювати зведені таблиці та графіки, щоб отримати швидкий огляд даних.
#3. Статистичний висновок
SPSS підтримує широкий спектр інференційних статистичних тестів, включаючи t-тести, ANOVA, тести хі-квадрат, регресійний аналіз, факторний аналіз тощо. На основі вибіркових даних ці тести допомагають дослідникам робити висновки та робити припущення щодо популяцій.
#4. Візуалізація даних
Користувачі, які використовують SPSS, можуть будувати широкий спектр графіків і діаграм, включаючи діаграми розсіювання, гістограми, стовпчасті діаграми, лінійні діаграми тощо. Ці візуальні елементи полегшують розуміння моделей даних і тенденцій.
#5. Адаптивний вихід
Завдяки гнучким параметрам виведення SPSS користувачі можуть налаштувати вигляд таблиць, діаграм і звітів відповідно до своїх уподобань і конкретних потреб.
#6. Тип мови
Синтаксис командної мови SPSS, який забезпечує автоматизацію та відтворюваність аналізів, доступний для досвідчених користувачів. За допомогою синтаксису користувачі можуть виконувати складні та повторювані завдання швидше.
Завдяки зручному дизайну SPSS користується популярністю, оскільки ним можуть користуватися як новачки, так і досвідчені аналітики. Завдяки своїй адаптивності та широкому використанню в багатьох галузях промисловості він зарекомендував себе як стандартний інструмент у багатьох дослідницьких організаціях, корпораціях та академічних середовищах.
Найкраще програмне забезпечення для статистичного аналізу
Наступне потрапило до нашого найкращого програмного забезпечення для статистичного аналізу:
#1. MaxStat
Основна причина, чому це перший використаний інструмент SAS, полягає в тому, що він має чіткий формат кодування та є найдоступнішим доступним варіантом. Будь-який учень може це зрозуміти і опрацювати результат. Ця професійна потреба зрозуміла кожному, тому необов’язкова. Нам потрібно лише надати дані, які стосуються нашого проекту, і MaxStat обробить їх і виконає результати відповідно до відповідного інструменту статистики.
#2. WizardMac
За допомогою цього інструменту обробка даних не потребує важкої роботи, кодування чи програмування. Тут можна знайти професіоналів, які за допомогою WizardMac продовжують програмувати. Він містить простий графічний інтерфейс, який полегшує розуміння структури коду.
#3. AcaStat
Єдиним статистичним інструментом, доступним в Інтернеті, є AcaStat, і він досить простий у використанні. У порівнянні з іншими статистичними інструментами, він працює дуже швидко. Здебільшого він використовується для форматування даних і встановлення значень для будь-яких відсутніх даних.
#4. NCSS
У програмному забезпеченні NCSS присутній значний обсяг статистичних і графічних даних. Він пропонує безкоштовне онлайн-навчання, і ви можете правильно відформатувати свою роботу. Клієнт також може отримати допомогу від служби підтримки електронною поштою щодо будь-яких передбачуваних проблем.
#5. Statwing
Для якнайшвидшого отримання результату використовується Statwing. У порівнянні з іншими статистичними інструментами він у п’ять разів швидший і досконаліший. Це може дозволити новим користувачам працювати над ним і отримувати від цього користь.
Чи SPSS кращий за Excel?
Програмне забезпечення для електронних таблиць — Excel, а програмне забезпечення для статистичного аналізу — SPSS. Excel можна використовувати для статистичного аналізу; однак SPSS має більші можливості. Можливість запису та перетворення змінних є однією з вбудованих можливостей обробки даних у SPSS; якщо ви хочете виконати те саме в Excel, вам доведеться докласти багато зусиль.
Чи може Excel виконувати статистичний аналіз?
Ви можете обчислити одне число або масив значень у своїх робочих аркушах Excel за допомогою різноманітних статистичних інструментів, які надає Excel. Надбудова, яка пропонує ще більше інструментів статистичного аналізу, називається Excel Analysis Toolpak.
Яке програмне забезпечення використовується для Spss?
Надійною статистичною програмною платформою є IBM® SPSS® Statistics. Ваша фірма може легко отримати корисну інформацію зі своїх даних завдяки зручному інтерфейсу та широкому набору функцій. Передові статистичні методи забезпечують високу точність і обґрунтоване прийняття рішень.
Яку статистику можна запустити в Excel?
Функція середнього значення Excel для проміжних статистичних функцій. Функція середнього (або середнього) є найчастішою, яку ми використовуємо щодня.
Функції квартиля, функції медіани, функції моди, функції стандартного відхилення, функції кореляції тощо.
Підсумки
SAS — це не що інше, як комп’ютерна програма, і вона широко використовується. Завдяки прогресивному віконному циклу він використовується для глибшого дослідження даних. Найчастіше описову та інференціальну статистику поєднують, щоб отримати кращі результати, при цьому описова використовується для організації даних, а інференційна – для виведення. Через постійну потребу в оновлених даних і нещодавно випущених функціях SAS в основному використовується в бізнес-цілях. Я обираю SAS у багатьох аспектах для майбутніх вимог.
Статті по темі
- Інструменти та програмне забезпечення прогнозної аналітики: 15+ найкращих інструментів
- КЛІЄНТСЬКИЙ ІНТЕЛЕКТ: що це таке, платформа, інструменти та як це допомагає
- СТАТИСТИЧНІ МЕТОДИ: що ви повинні знати та поради
- ЩО ТАКЕ АНАЛІЗ ДАНИХ: визначення, навички та інструменти
- СТАТИСТИЧНИЙ АНАЛІЗ: види, методика, призначення
посилання
