Nhiều doanh nghiệp sử dụng phân tích thống kê để sắp xếp dữ liệu thu thập được và dự báo xu hướng trong tương lai. Mặc dù thực tế là các doanh nghiệp có nhiều lựa chọn thay thế cho những việc cần làm với dữ liệu lớn của họ, nhưng phân tích thống kê cung cấp một phương tiện để đánh giá dữ liệu nói chung và dưới dạng các mẫu riêng lẻ. Số liệu thống kê là trung tâm của trí thông minh công ty hiệu quả. Chúng tôi đã đưa ra tài liệu cơ bản này để giúp bạn hiểu cách thực hiện phân tích thống kê, mục đích chính của nó và cách nó có thể mang lại lợi ích cho công ty của bạn. Nó cũng bao gồm một số công cụ phân tích thống kê được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay.
Phân tích thống kê
Phân tích thống kê là quá trình thu thập và phân tích dữ liệu để tìm ra các mẫu và xu hướng, loại bỏ sự thiên vị và giúp đưa ra quyết định. Nó là một phần của kinh doanh thông minh bao gồm việc thu thập, kiểm tra và tiết lộ dữ liệu và xu hướng thị trường. Các doanh nghiệp có thể hưởng lợi từ phân tích thống kê theo một số cách, bao gồm tìm ra các dòng sản phẩm hoạt động hiệu quả nhất, định vị những nhân viên bán hàng không hiệu quả và khám phá hiệu suất bán hàng khác nhau như thế nào trên toàn quốc.
Các phương pháp phân tích thống kê có thể hỗ trợ phát triển các mô hình dự đoán. Thay vì đưa ra các ước tính xu hướng đơn giản có thể bị thay đổi bởi một số yếu tố bên ngoài, các công cụ phân tích thống kê cho phép doanh nghiệp đi sâu hơn và đánh giá nhiều dữ liệu hơn.
Ưu điểm của phân tích thống kê
Các nhà quản lý doanh nghiệp có thể sử dụng số liệu thống kê chung để xác định các xu hướng có thể không được chú ý. Ngoài ra, nghiên cứu cung cấp tính khách quan ra quyết định. Sử dụng dữ liệu đáng tin cậy giúp loại bỏ nhu cầu về trực giác. Dưới đây là một vài lợi thế đặc biệt của phân tích thống kê cho một công ty:
#1. Giảm chi phí hoạt động
Sử dụng phân tích thống kê, các tổ chức có thể xác định xu hướng chi tiêu và tiến hành điều tra dữ liệu và chi phí chính xác hơn. Các doanh nghiệp có thể rút ra những hiểu biết sâu sắc về các khoản chi tiêu tiềm năng trong tương lai hoặc các biện pháp cắt giảm chi phí để kiểm soát chi tiêu và giảm lãng phí sau khi phát hiện thông tin này một cách thích hợp.
Bạn đang nghĩ đến việc thuê một máy bán hàng tự động tại sảnh để khách và nhân viên dễ dàng tiếp cận đồ uống và đồ ăn nhẹ, nhưng bạn không chắc liệu nó có được sử dụng thường xuyên để sinh lời hay không. Tần suất bán hàng, số tiền được tạo ra, giá mua của máy và chi phí duy trì dự trữ của máy đều có thể được so sánh bằng cách sử dụng phân tích thống kê. Thiết bị này có thể không được sử dụng đúng mức, do đó, việc loại bỏ thiết bị khỏi ngân sách của bạn sẽ không có tác động bất lợi đến cách thức hoạt động kinh doanh của bạn.
#2. điều tra thị trường
Các doanh nghiệp có thể thực hiện các nghiên cứu thị trường chính xác với sự trợ giúp của phân tích thống kê. Dữ liệu có thể chứng minh nơi bán hàng mang lại nhiều lợi nhuận nhất, nơi chúng diễn ra thường xuyên nhất và hoạt động tiếp thị nào liên quan đến các giao dịch đó. Nó cho phép tất cả các khía cạnh của bán hàng và tiếp thị hoạt động thành công hơn. Hãy xem xét một doanh nhân hiện đang sở hữu một quán cà phê thịnh vượng và muốn mở rộng. Doanh nghiệp có thể thực hiện phân tích thị trường để đánh giá các sở thích có thể có của người tiêu dùng, thu nhập khả dụng tại địa phương và lượng người qua lại ở một địa điểm cụ thể. Thông tin hỗ trợ đầy đủ về khả năng tồn tại của vị trí tiềm năng cho phép chủ doanh nghiệp đưa ra lựa chọn sáng suốt.
#3. Tăng năng suất trong công việc
Phân tích thống kê có thể giúp nâng cao năng suất tại nơi làm việc. Chẳng hạn, chúng tôi biết rằng việc cung cấp cho nhân viên những công cụ thích hợp có thể giúp họ làm việc tốt nhất. Người sử dụng lao động có thể phân tích tính hữu ích của từng công cụ bằng cách sử dụng phân tích thống kê và tập trung vào những công cụ hỗ trợ hiệu suất tốt nhất. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cũng có thể sử dụng nghiên cứu thống kê để xác định các yếu tố, chẳng hạn như liệu đồng nghiệp có ăn trưa cùng nhau hoặc tham gia vào các sự kiện kết nối nhân viên hay không, có thể tăng hoặc giảm năng suất tại nơi làm việc.
Đo lường kết quả của nhân viên sau khi triển khai một công cụ hoặc thực hành mới sẽ là một ví dụ hữu ích về việc sử dụng phân tích thống kê để đánh giá hiệu quả tại nơi làm việc. Chẳng hạn, một doanh nghiệp có thể điều tra xem ảo hóa văn phòng có tăng năng suất của nhân viên hay không.
#4. Đưa ra quyết định tốt hơn
Cơ sở của trí tuệ kinh doanh và ra quyết định sáng suốt là phân tích thống kê. Kết quả của thử nghiệm A/B và thống kê mô tả cung cấp một bức tranh rõ ràng về các tùy chọn mà khách hàng tiềm năng hoặc khách hàng ưa thích. Điều này rất quan trọng đối với các công ty đang cố gắng thu hút khách hàng một cách nhất quán cũng như đối với những công ty đang tìm cách đa dạng hóa dịch vụ sản phẩm hoặc nhóm khách hàng của họ.
Trước khi đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng, bạn nên thử một ý tưởng mới và xem kết quả. Thiết kế lại các trang web là một ví dụ về điều này. Trước tiên, một công ty nên giới thiệu sơ bộ một thiết kế mới có triển vọng cho một số lượng người dùng mẫu hạn chế trong thử nghiệm A/B hơn là tung ra một trang web hoàn toàn mới. Thông qua quy trình này, công ty có thể thu thập dữ liệu quan trọng liên quan đến việc sử dụng trang web, tỷ lệ nhấp có thể có và liệu thiết kế mới có dẫn đến tăng hay giảm doanh số bán hàng hay không. Bằng cách so sánh những con số này với những con số của trang web cũ, họ có thể quyết định xem thiết kế lại nên được thực hiện hoàn toàn, thay đổi hay loại bỏ.
#5. Phần mềm phân tích thống kê
Vì không ai có thể thực hiện chính xác các phép tính thống kê cực kỳ phức tạp nên phân tích thống kê là một quá trình tốn nhiều thời gian và tiền bạc. Phần mềm phân tích thống kê đã phát triển thành một công cụ quan trọng cho các doanh nghiệp. Phần mềm này thực hiện các phép tính phức tạp, nhận dạng xu hướng và mẫu, đồng thời tạo biểu đồ, đồ thị và bảng chính xác chỉ trong vài phút bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo và máy học.
Phương pháp phân tích thống kê
Có nhiều cách để phân tích dữ liệu, nhưng sau đây là năm kỹ thuật phân tích thống kê phổ biến và được sử dụng rộng rãi nhất:
#1. Nghĩa là
Một trong những phương pháp được sử dụng thường xuyên nhất là giá trị trung bình, còn được gọi là giá trị trung bình. Giá trị trung bình, tương đối dễ tính toán, xác định xu hướng chung của dữ liệu. Giá trị trung bình được tính bằng cách cộng từng giá trị trong tập dữ liệu lại với nhau và chia cho tổng số điểm dữ liệu. Mặc dù đơn giản và có nhiều ưu điểm, nhưng không nên sử dụng giá trị trung bình làm chỉ số thống kê chính vì làm như vậy có thể dẫn đến những suy luận sai lầm.
#2. Độ lệch chuẩn
Một phương pháp hoặc công cụ thống kê khác rất phổ biến là độ lệch chuẩn. Nó kiểm tra xem mỗi điểm dữ liệu riêng lẻ lệch bao nhiêu so với giá trị trung bình của bộ sưu tập. Việc thu thập dữ liệu cho thấy dữ liệu cách xa giá trị trung bình bao xa. Nó có thể được sử dụng để đánh giá mức độ khái quát của các kết quả nghiên cứu.
# 3. hồi quy
Hồi quy là một kỹ thuật thống kê hỗ trợ xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến. Mối quan hệ nhân quả giữa một biến phụ thuộc và một biến độc lập được thiết lập. Các xu hướng và sự kiện trong tương lai thường xuyên được dự đoán bằng cách sử dụng nó.
#4. Đánh giá lý thuyết
Một kết luận hoặc lập luận có thể được đưa vào thử nghiệm bằng cách so sánh với một tập hợp dữ liệu thông qua thử nghiệm giả thuyết. Kết quả nghiên cứu sẽ cho biết quan niệm ban đầu có đúng hay không.
#5. Xác định cỡ mẫu
Để chọn một mẫu từ tổng thể đại diện cho tổng thể, các thủ tục như ước lượng cỡ mẫu hoặc lấy mẫu dữ liệu được sử dụng. Khi dân số cực kỳ lớn, chiến lược này được sử dụng. Có các phương pháp thu thập dữ liệu khác, bao gồm lấy mẫu thuận tiện, lấy mẫu ngẫu nhiên và lấy mẫu quả cầu tuyết.
Các loại phân tích thống kê
Sau đây là sáu loại phân tích thống kê:
Phân tích chi tiết
Dữ liệu phải được thu thập, hiểu, tóm tắt và phân tích thống kê trước khi được trình bày dưới dạng bảng, biểu đồ và đồ thị. Nó chỉ làm cho thông tin đầy thách thức trở nên dễ đọc và dễ hiểu mà không đưa ra bất kỳ kết luận nào.
Phân tích suy luận
Mục tiêu chính của nghiên cứu thống kê suy luận là rút ra kết luận chính xác từ dữ liệu đang được kiểm tra. Nó điều tra các kết nối giữa các thành phần khác nhau hoặc đưa ra dự đoán dân số chung.
Thống kê để phân tích
Một loại phân tích thống kê được gọi là phân tích thống kê dự đoán xem xét dữ liệu để xác định các xu hướng lịch sử và đưa ra dự đoán về tương lai dựa trên các xu hướng đó. Phân tích thống kê dữ liệu được thực hiện bằng cách sử dụng các phương pháp học máy, khai thác dữ liệu và trí tuệ nhân tạo.
Phân tích theo quy định
Phân tích theo quy định xem xét dữ liệu và đưa ra lời khuyên về quá trình hành động thích hợp dựa trên những phát hiện. Đây là một loại điều tra thống kê ủng hộ quan điểm.
Phân tích dữ liệu thăm dò
Ngược lại với phân tích suy luận tập trung vào các kết nối dữ liệu đã biết, phân tích khám phá liên quan đến việc kiểm tra các liên kết dữ liệu chưa biết. Nó kiểm tra bất kỳ kết nối nào mà dữ liệu có thể có.
Phân tích nhân quả
Để xác định mối quan hệ nhân quả giữa nhiều biến có trong dữ liệu thô, hãy sử dụng phân tích thống kê nhân quả. Nói một cách đơn giản, nó thiết lập nguyên nhân của một sự kiện và cách nó tác động đến các yếu tố khác. Các doanh nghiệp có thể sử dụng quy trình này để tìm ra lý do tại sao điều gì đó không thành công.
Làm thế nào để thực hiện phân tích thống kê?
Để có được kết quả đáng tin cậy từ phân tích thống kê cần lập kế hoạch cẩn thận ngay từ đầu quá trình nghiên cứu. Bạn phải quyết định thiết kế nghiên cứu, cỡ mẫu và quy trình lấy mẫu bên cạnh việc tạo ra giả thuyết của mình.
Sau khi thu thập dữ liệu từ mẫu của bạn, bạn có thể sắp xếp và tổng hợp dữ liệu bằng thống kê mô tả để thực hiện phân tích thống kê. Sau đó, bạn có thể chính thức kiểm tra các giả thuyết và đưa ra các ước tính dân số bằng thống kê suy luận. Cuối cùng, bạn có thể khái quát hóa kết quả của mình và thực hiện phân tích thông qua quy trình phân tích thống kê dưới đây:
#1. Đưa ra một giả thuyết và tổ chức chiến lược nghiên cứu của bạn
Trước tiên, bạn phải công khai nêu giả thuyết của mình và vạch ra chiến lược nghiên cứu để thu thập dữ liệu đáng tin cậy cho phân tích thống kê. Mục tiêu truyền thống của một liên kết giữa các biến trong dân số. Phân tích thống kê có thể được sử dụng để kiểm tra một giả thuyết. Một dự báo dân số có cấu trúc là một giả thuyết thống kê. Mọi giả thuyết nghiên cứu đều được chuyển thành giả thuyết vô giá trị và đối thủ có thể được xác minh bằng dữ liệu mẫu.
Giả thuyết thay thế mô tả dự đoán nghiên cứu của bạn về tác động hoặc mối quan hệ, trong khi giả thuyết không dự đoán nhất quán không có tác động hoặc mối quan hệ giữa các biến.
#2. Thu thập thông tin từ một mẫu
Trong hầu hết các trường hợp, việc thu thập thông tin từ mọi thành viên của nhóm dân số quan tâm là không thực tế hoặc quá tốn kém. Thay vào đó, bạn sẽ thu thập thông tin bằng cách sử dụng mẫu. Với các kỹ thuật lấy mẫu phù hợp, phân tích thống kê cho phép bạn suy ra kết quả từ mẫu của chính mình. Một mẫu điển hình của dân số là những gì bạn cần.
#3. Tạo một bản tóm tắt thống kê mô tả bằng dữ liệu của bạn
Bạn có thể kiểm tra dữ liệu của mình khi đã thu thập tất cả và đưa ra số liệu thống kê mô tả dữ liệu đó. Bạn có thể đánh giá việc phân phối dữ liệu của mình, bao gồm cả việc dữ liệu đó bị sai lệch hay bình thường và liệu có tồn tại dữ liệu ngoại lai hoặc dữ liệu bị thiếu nào hay không bằng cách trình bày dữ liệu của bạn dưới dạng bảng và biểu đồ.
#4. Sử dụng thống kê suy luận để tạo ước tính hoặc kiểm tra giả thuyết
Một tham số là một số mô tả một dân số, trái ngược với một thống kê, là một số mô tả một mẫu. Thống kê suy luận có thể được sử dụng để đưa ra kết luận về các tham số dân số dựa trên thống kê mẫu.
#5. Mô tả những phát hiện của bạn
Tiêu chuẩn chính để rút ra các suy luận từ thử nghiệm giả thuyết là ý nghĩa thống kê. Để xác định xem kết quả của bạn có ý nghĩa thống kê hay không, bạn phải so sánh giá trị p của mình với mức ý nghĩa xác định trước (thường là 0.05). Theo sự đồng thuận rộng rãi, các kết quả có ý nghĩa thống kê không thể xảy ra một cách tình cờ.
Để tìm hiểu thêm về Cách thực hiện phân tích thống kê, hãy đọc: QUÁ TRÌNH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU: Phương pháp, Quy trình và Loại
Mục đích chính của phân tích thống kê là gì?
Các phân tích thống kê được sử dụng trong hầu hết các lĩnh vực để hiểu được lượng dữ liệu khổng lồ có sẵn. Mục đích chính của phân tích thống kê liên quan đến việc thu thập và phân tích dữ liệu để tìm ra các mẫu và xu hướng.
Ngay cả khi lĩnh vực thống kê không phải là lĩnh vực nghiên cứu chính của bạn, nó có thể giúp bạn tạo ra ảnh hưởng trong lĩnh vực bạn đã chọn. Rất có thể bạn sẽ cần kiến thức làm việc về phương pháp thống kê để tạo ra những phát hiện mới trong lĩnh vực của mình và để hiểu công việc của những người khác. Ngược lại, với tư cách là một nhà thống kê, có nhu cầu cao về kỹ năng của bạn trong nhiều lĩnh vực: trường đại học, phòng thí nghiệm nghiên cứu, chính phủ, ngành công nghiệp, v.v. Hơn nữa, nghề thống kê thường được trả lương khá cao.
Tầm quan trọng của phân tích thống kê và kinh doanh thông minh là gì?
Tính bền vững phụ thuộc vào trí tuệ kinh doanh, trong đó phân tích thống kê chỉ là một thành phần. Nếu không xem xét định kỳ hoạt động kinh doanh của mình, chủ sở hữu doanh nghiệp không thể quản lý thành công các vấn đề, lặp lại thành công hoặc lập kế hoạch trong tương lai. Các doanh nghiệp nên liên tục đánh giá bản thân để hiểu rõ hơn về tổ chức.
Mục đích của phân tích thống kê là gì?
Việc thu thập và đánh giá dữ liệu để phân tích thống kê được thực hiện để tìm ra các mẫu và xu hướng. Nó thuộc về phân tích dữ liệu. Trong các trường hợp như thu thập diễn giải nghiên cứu, lập mô hình thống kê hoặc tạo khảo sát và nghiên cứu, phân tích thống kê có thể được áp dụng.
Thử nghiệm ANOVA trong thống kê là gì?
Một kỹ thuật thống kê được gọi là phân tích phương sai, hay ANOVA, chia dữ liệu phương sai quan sát được thành các thành phần khác nhau để sử dụng trong thử nghiệm tiếp theo. Khi có ba nhóm dữ liệu trở lên, ANOVA một chiều được sử dụng để tìm hiểu xem các biến phụ thuộc và biến độc lập có liên quan như thế nào.
Công cụ nào là tốt nhất để phân tích thống kê?
Phần mềm phân tích thống kê:
- JMP
- định vị
- Phần mềm thống kê Minitab
- Thống kê SPSS
- OriginPro.
- đánh giá.
- Căn cứ SAS.
- trạng thái.
Phân tích thống kê là định lượng hay định tính?
Dữ liệu của biến phân loại sẽ luôn là dữ liệu định tính, trong khi dữ liệu của biến số sẽ luôn là định lượng. Do đó, dựa trên việc biến đó là số hay phân loại, bạn có thể xác định loại dữ liệu trước khi thu thập.
bottom Line
Hầu hết mọi ngành học hiện nay đều sử dụng các phương pháp thống kê để hiểu được hàng núi dữ liệu mà họ sử dụng. Ngay cả khi thống kê không phải là chuyên ngành của bạn, thì việc học các nguyên tắc cơ bản có thể giúp bạn có lợi thế trong bất kỳ nghề nghiệp nào. Có khả năng cao là bạn sẽ cần phải làm quen với phương pháp/phân tích thống kê để thực hiện nghiên cứu ban đầu và hiểu được những phát hiện của những người khác trong nghề của mình, bạn cần biết mục đích chính của nó và cách thực hiện nó.
Câu hỏi thường gặp về phân tích thống kê
Làm thế nào để thực hiện phân tích thống kê?
Để thực hiện phân tích thống kê và thu được kết quả đáng tin cậy, cần lập kế hoạch cẩn thận ngay từ khi bắt đầu quá trình nghiên cứu. Bạn phải quyết định thiết kế nghiên cứu, cỡ mẫu và quy trình lấy mẫu bên cạnh việc tạo ra giả thuyết của mình.
Mục đích chính của phân tích thống kê là gì?
Các phân tích thống kê được sử dụng trong hầu hết các lĩnh vực để hiểu được lượng dữ liệu khổng lồ có sẵn. Mục đích chính của phân tích thống kê liên quan đến việc thu thập và phân tích dữ liệu để tìm ra các mẫu và xu hướng.
dự án
Bài viết liên quan
- PHÂN TÍCH DỮ LIỆU: Tổng quan, Lương, Công việc, Sơ yếu lý lịch & Tất cả những gì bạn cần
- QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU MARKETING: Hướng dẫn chi tiết
- KỸ THUẬT KHAI THÁC DỮ LIỆU để mở rộng quy mô bất kỳ Doanh nghiệp nào vào năm 2022
- Phân tích dự đoán: Định nghĩa, Ví dụ và Lợi ích
- Hoạch định nhu cầu: Tổng quan, So sánh, Lương & Công việc
- Các bài kiểm tra thống kê: Ý nghĩa, ví dụ và các loại của chúng
