التحليل الإحصائي: طريقة أفضل لاتخاذ قرارات العمل

إذا كان عملك لا يلقي نظرة فاحصة على بياناته ، فهناك عالم كامل من الاحتمالات التي تفتقدها.

بمساعدة تحليلات الأعمال ، يمكن لمؤسستك أن تفعل المزيد ببياناتها أكثر من أي وقت مضى ، ما عليك سوى معرفة من أين تبدأ. سواء كنت تقوم بالتنبؤات أو تبحث عن الاتجاهات ، فإن التحليل الإحصائي هو أفضل رهان لك للحصول على الأفكار التي تحتاجها.

هناك الكثير الذي يمكن أن تفعله الأعمال التجارية ببياناتها الضخمة ، والتحليل الإحصائي هو وسيلة للمؤسسات لفحصها والتعلم منها بطريقة ذكية. يتعامل مع مجموعة متنوعة من مكونات البيانات ، بما في ذلك جمع البيانات والمسوحات والتجارب.

كجانب من جوانب ذكاء الأعمال ، يدقق التحليل الإحصائي في بيانات الأعمال ويبلغ عن الاتجاهات باستخدام خمس خطوات رئيسية.

1. صف نوع البيانات التي سيتم تحليلها
2. استكشف علاقة البيانات بالمحتوى الأساسي
3. قم بإنشاء نموذج إحصائي لتلخيص فهم كيفية ارتباط البيانات بالسكان الأساسيين
4. إثبات صحة النموذج أو دحضها
5. استخدم التحليلات التنبؤية لتشغيل السيناريوهات التي ستوجه الإجراءات المستقبلية

في الإحصاء ، السكان هو المجموعة الكاملة للبيانات التي يتم تحليلها. قد يشير هذا إلى بيانات مثل مجموعة كاملة من الأشخاص ، أو الأشياء ، أو الحيوانات ، أو عدد الزيارات التي يتم أخذها إلى المستشفى في عام ، أو الأحداث ، أو حتى القياسات. يمكن أن يكون بأي حجم ، طالما أنه يشمل جميع البيانات التي يتم تحليلها.

أهمية التحليل الإحصائي

بمجرد جمع البيانات ، يمكن استخدام التحليل الإحصائي للعديد من الأشياء في عملك. يشمل بعضها:

• تلخيص وتقديم البيانات في رسم بياني أو مخطط لعرض النتائج الرئيسية
• اكتشاف التدابير الحاسمة في البيانات ، مثل المتوسط
• حساب ما إذا كانت البيانات مجمعة أو منتشرة قليلاً ، الأمر الذي يحدد أيضًا أوجه التشابه
• عمل تنبؤات مستقبلية بناءً على السلوك السابق
• اختبار فرضية من تجربة

هناك عدة طرق يمكن للشركات من خلالها استخدام التحليل الإحصائي لصالحها. تتضمن بعض هذه الطرق تحديد من يعمل أداءً ضعيفًا في موظفي المبيعات لديك ، وإيجاد اتجاهات في بيانات العملاء ، وتضييق نطاق خطوط المنتجات التشغيلية العليا ، وإجراء عمليات تدقيق مالية ، والحصول على فهم أفضل لكيفية اختلاف أداء المبيعات في مناطق مختلفة من الدولة .

تحليل البيانات مقابل التحليل الإحصائي

في عالم ذكاء الأعمال ، ليس من غير المألوف الخلط بين التحليل الإحصائي وتحليل البيانات لحل المشكلات المختلفة التي قد تواجهها المؤسسة. ومع ذلك ، فإن أدوات تحليل البيانات والعملية الشاملة لها اختلافات رئيسية عند مقارنتها بأنواع التحليل الإحصائي الشائعة.

يطبق التحليل الإحصائي طرقًا إحصائية محددة على عينة من البيانات لفهم إجمالي السكان. يسمح باستخلاص استنتاجات حول أسواق معينة ، وجماعات ، وتجميع عام للتنبؤ المحتمل بسلوك وخصائص الآخرين.

تحليل البيانات هو عملية فحص وتنظيف جميع البيانات المتاحة وتحويلها إلى معلومات مفيدة يمكن فهمها من قبل الأفراد غير التقنيين. هذا أمر بالغ الأهمية عندما تفكر في أن البيانات يمكن أن تكون بلا معنى إذا لم يفهمها أولئك الذين يتخذون القرارات.

يمكن استخدام تحليل البيانات كمدخل لإجراء التحليل الإحصائي ، حيث يمكن دمج البيانات من مصادر مختلفة كطريقة لتنفيذ العملية الإحصائية.

ما هي أنواع التحليل الإحصائي؟

عند تطبيق التحليل الإحصائي على عملك ، فإن النوعين الرئيسيين اللذين ستستخدمهما هما وصفي واستنتاجي. ومع ذلك ، هناك أنواع أخرى تستخدمها العديد من الشركات أيضًا ، اعتمادًا على الهدف العام أو السؤال الذي تتطلع المؤسسة للإجابة عليه.

التحليل الإحصائي الوصفي

ينشئ التحليل الوصفي تقارير ورسومًا بيانية بسيطة باستخدام برنامج تصور البيانات الذي يسمح للشركات بفهم ما حدث في نقطة معينة. من المهم ملاحظة أن التحليل الوصفي يتعلق فقط بالأحداث التي حدثت في الماضي.

تركز البيانات الفعلية التي تشكل جزءًا من التحليلات الوصفية على الإجابة على "ما حدث" بطريقة تأخذ غطسًا عميقًا في البيانات السابقة.

كما يوحي الاسم ، يتم استخدامه لوصف السمات الأساسية للمعلومات السابقة وتلخيصها بطريقة سهلة وعقلانية. من المهم أن تضع في اعتبارك أن هذا النوع من التحليل الإحصائي لا يستخدم لاستخلاص النتائج. يمكنك فقط وصف ما هو الشيء وما تمثله البيانات من الماضي.

على سبيل المثال ، قد تستخدم شركة ما التحليل الإحصائي الوصفي لإلقاء نظرة على حركة مرور شركتك على مدار العام الماضي. يمكنك أن ترى أشياء مثل عندما تنخفض حركة المرور ، وعندما تنتعش مرة أخرى ، والشهر الذي شهد أكبر عدد من حركة المرور ، ومتوسط ​​حركة المرور لكل شهر. ومع ذلك ، فإن هذه البيانات لا تخبرك عن سبب انخفاض حركة المرور.

يصف التحليل الإحصائي الوصفي البيانات فقط أو يلخص المعلومات المحيطة بالبيانات. لا يزال من المهم فهم بياناتك بطريقة هادفة.

لتلخيص ذلك ، فإن أهداف التحليل الوصفي هي:

• وصف البيانات بطريقة مرئية
• اشرح ما تقدمه البيانات

التحليل الإحصائي الاستنتاجي

في حين أن الإحصاء الوصفي له قيود على أنه يسمح فقط بافتراضات أوسع حول البيانات أو الكائنات أو الأشخاص الذين تقيسهم ، يمكن للتحليل الإحصائي الاستنتاجي حل هذا القيد.

الإحصائيات الاستدلالية هي نتيجة تقديرات أكثر تعقيدًا ورياضية. يسمح للمستخدمين باستنتاج أو استنتاج الاتجاهات حول عدد أكبر من السكان بناءً على العينات التي يتم تحليلها. بشكل أساسي ، يأخذ البيانات من عينة ثم يتوصل إلى استنتاجات حول عدد أكبر من السكان أو المجموعة.

غالبًا ما يستخدم التحليل الإحصائي الاستنتاجي لدراسة العلاقة بين المتغيرات داخل العينة ، مما يسمح باستنتاجات وتعميمات تمثل السكان بدقة. وعلى عكس التحليل الوصفي ، يمكن للشركات اختبار فرضية والتوصل إلى استنتاجات مختلفة من هذه البيانات.

على سبيل المثال ، لنفترض أنك تريد التعرف على البيتزا المفضلة لدى الجميع في العالم. من المحتمل أنك لن تخرج لمقابلة كل شخص في العالم بأسره. بدلاً من ذلك ، ستحاول أخذ عينة تمثيلية من السكان وتحاول افتراض نتائجك.

من وجهة نظر تجارية وواقعية ، ربما تريد أن تسأل كل واحد من عملائك سؤالاً عن منتجك أو خدمتك. إذا كان لديك 100000 عميل ، فقد يكون من الصعب إلى حد ما إجراء استطلاع رأي لكل واحد منهم. بدلاً من ذلك ، ستذهب مع مجموعة عينة من العملاء.

في حين أن هذه العملية ليست مثالية وقد تجد صعوبة في تجنب الأخطاء ، إلا أنها تجعل من السهل على الباحثين تقديم استنتاجات منطقية حول السكان.

أهداف الإحصاء الاستدلالي هي:

• استخلص استنتاجات من البيانات التي تم تحليلها
• اختبر فرضيات مختلفة حول البيانات

التحليلات التنبؤية

عندما يتعلق الأمر بعمل تنبؤات حول الأحداث المستقبلية التي يمكن أن يمر بها عملك ، انتقل إلى التحليلات التنبؤية ، التي توضح بالتفصيل ما يمكن أن يحدث بعد ذلك. يعتمد هذا التحليل على الحقائق الحالية والتاريخية ويستخدم الخوارزميات الإحصائية والتعلم الآلي لتحديد احتمالية الاتجاهات المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية.

الصناعات التي تحصل على أقصى استفادة من التحليلات التنبؤية هي شركات التسويق وشركات التأمين والخدمات المالية ، ولكن يمكن لأي عمل أن يرى فائدة هائلة من الاستعداد لمستقبل غير متوقع.

الغرض من التحليلات التنبؤية هو:

• توقع الأحداث المستقبلية باستخدام البيانات
• تحديد احتمالية وجود اتجاهات مختلفة في السلوك

التحليلات الوصفية

يمكن أن يكون التحليل الوصفي معقدًا للغاية ، ولهذا السبب لم يتم استخدامه على نطاق واسع من قبل الشركات عند إجراء التحليل الإحصائي.

بينما يمكن استخدام أدوات التحليل الأخرى لاستخلاص النتائج ، يوفر لك التحليل التوجيهي إجابات فعلية. هناك حاجة إلى مستوى عالٍ من استخدام التعلم الآلي لهذه الأنواع من التقارير نظرًا لأنها توفر الإجراءات التي يجب اتخاذها بعد ذلك. كما أنه يستخدم تقنيات مثل معالجة الأحداث المعقدة وتحليل الرسم البياني والمحاكاة.

عند استخدام التحليلات الوصفية ، فإن الأهداف هي:

• أجب عن السؤال "ما الذي يجب عمله بعد ذلك؟"
• تضييق نطاق التوصية الصحيحة لقرار محدد

تحليل البيانات استكشافية

يستخدم تحليل البيانات الاستكشافية ، المعروف أيضًا باسم EDA ، في شكل مكمل للإحصاءات الاستنتاجية. يركز هذا النهج على تحديد الأنماط في البيانات للعثور على علاقات غير معروفة محتملة.

الغرض من هذه الطريقة هو:

• اكتشف اتصالات جديدة داخل البيانات
• تحقق من وجود بيانات مفقودة أو أخطاء في جمع البيانات
• اجمع أكبر قدر ممكن من الأفكار المحيطة بمجموعة البيانات
• مراجعة الافتراضات والفرضيات

التحليل السببي

إذا كان هدف عملك هو فهم وتحديد أسباب حدوث الأشياء ، فإن التحليل غير الرسمي هو المسار الذي يجب أن تسلكه.

بغض النظر عن الصناعة التي تقع فيها مؤسستك ، فأنت ملزم بتجربة الفشل من وقت لآخر. يستخدم التحليل السببي لتحديد أسباب حدوث الإخفاقات وتضييق نطاق السبب الدقيق.

أحد الأمثلة على التحليل السببي هو في مجال تكنولوجيا المعلومات حيث تقوم الشركات بأداء ضمان الجودة على البرامج المختلفة. سيتم استخدام هذا النوع من التحليل الإحصائي لفحص سبب فشل برنامج معين ، إذا كان هناك خطأ ، أو خرق للبيانات ، أو هجوم DDoS.

أهداف التحليل السببي هي:

• تحديد مجالات المشاكل الرئيسية في البيانات
• التحقيق وتحديد السبب الجذري لسبب حدوث الفشل

التحليل الآلي

من بين جميع أنواع التحليل الإحصائي ، يعد التحليل الآلي هو الأقل شيوعًا. ومع ذلك ، من منظور تحليل البيانات الضخمة والعلوم البيولوجية ، فإنها تلعب دورًا حاسمًا في هذه العملية.

تتكون هذه الطريقة من فهم التغييرات المحددة في المتغيرات التي تسبب تغييرات أخرى في المتغيرات الأخرى. لا يأخذ في الاعتبار التأثيرات الخارجية الخارجة عن سيطرة الشركة ، مثل درجة الحرارة والوقت. تُستخدم هذه الطريقة لإظهار كيفية حدوث الأشياء ، بدلاً من إخبار كيف ستحدث الأشياء لاحقًا ، لذلك لا يتم استخدامها لعمل تنبؤات.

مثال على التحليل الآلي في العمل هو عندما يدرس أولئك الموجودون في العلوم البيولوجية الفيروسات ويفحصون كيفية تأثر أجزاء مختلفة من الفيروس بالتغيرات في الطب.

الغرض من التحليل الميكانيكي هو:

• افهم التغييرات الدقيقة في المتغيرات التي ستؤدي إلى تغييرات في المتغيرات الأخرى
• اذكر أن أي بيانات كانت نتيجة لما حدث عندما كان موضوع ما يمر في نشاط معين

مثال التحليل الإحصائي

نظرًا لأن التحليل الإحصائي يمكن أن يكون موضوعًا معقدًا لفهمه ، فلنستكشف مثالًا بسيطًا وواقعيًا.

لنفترض أنك تمتلك متجرًا امتيازًا لصالة لياقة بدنية وصحية جديدة شهيرة. منذ أن فتحت أبوابها في عام 2010 ، لاحظت انخفاضًا ثابتًا في عدد الأعضاء الجدد ، بالإضافة إلى قيام الأعضاء بإلغاء عقودهم. أنت تعتقد أن أحد الأسباب الرئيسية لانخفاض كل من الأعضاء الجدد وتجديد العقد قد يكون الشعبية الأخيرة لمعدات التمرين في المنزل.

لاختبار هذه الفرضية ، عليك أن:

1. اجمع بيانات المتغيرين المعنيين - الأعضاء الجدد وتجديد العقود.
2. ضع هذه البيانات في برنامج برمجي يمكنه تشغيل طرق تحليل إحصائي مختلفة.
3. قم بتشغيل اختبار الانحدار الخطي باستخدام صيغة الانحدار كنموذج التحليل الخاص بك لتصور البيانات. سيتم استخدام الانحدار في هذه الحالة لتصور الاتجاه في البيانات ، مما سيساعد في إثبات العلاقة بين انخفاض الأعضاء وزيادة شعبية معدات التمرين في المنزل.
4. حلل النتائج.

بمجرد الانتهاء ، ستتمكن من معرفة ما إذا كانت الشعبية المتزايدة لمعدات التمرين في المنزل قد أثرت سلبًا على صحتك وصالة اللياقة البدنية.

ما هو أفضل برنامج تحليل إحصائي؟

عندما يتعلق الأمر ببرنامج التحليل الإحصائي ، هناك مجموعة متنوعة من الخيارات التي يمكنك الاختيار من بينها. يستخدم هذا البرنامج برامج متخصصة مصممة للسماح لمستخدميه بإجراء تحليل إحصائي معقد لا يمكنهم القيام به يدويًا.

عادةً ما يتم استخدام أدوات برمجيات التحليل الإحصائي من قبل علماء البيانات وعلماء الرياضيات ولكن يمكنهم توفير ميزات خاصة بالصناعة. توفر كل أداة مجموعة فريدة من الميزات التي قد تجدها شركتك على أنها بالضبط ما تحتاجه.

فيما يلي نظرة على أفضل عشرة برامج تحليل إحصائي من تقرير شبكة شتاء 2020 الصادر عن G2.

إخلاء المسؤولية: قد يتم تعديل بعض المراجعات من أجل الوضوح.

1. إحصاءات IBM SPSS

تأتي في المرتبة الأولى IBM SPSS Statistics ، والتي تُستخدم لحل مشكلات الأعمال الخاصة بالصناعة والتي تساعد في اتخاذ القرار. يوفر للمستخدمين وظائف محددة قابلة للتخصيص لمستويات المهارة المختلفة أثناء تقديم الرسوم البيانية والتقارير التي تعرض النتائج بسهولة.

ماذا يقول المستخدمون:

لدى IBM SPSS أدوات إحصائية لا حصر لها ضرورية لإجراء تحليلي كعامل. أستخدم الكثير من تقاطع المتغيرات ، وبناء الفرضيات ، والنسب المئوية ، وأخذ العينات ، والرسوم البيانية ، والجداول ، والتقارير اللازمة لتقديم التحليل الذي يأتي من البحث الاجتماعي. باستخدام هذه الأدوات ، يمكنني عمل الاحتمالات والتنبؤات بالأحداث والتخطيط للأنشطة التي تفيد المجتمعات ، وتحقيق أهدافي كمحلل اجتماعي والأهداف في عملي.

ومع ذلك ، كان الأمر معقدًا بعض الشيء لتعلم كل أداة من أدواتها وكيفية استخدامها بشكل صحيح للحصول على النتائج التي توقعتها في البداية. لقد وجهت نفسي لاستخدام دروس القراءة الخاصة بـ IBM SPSS ، وحتى يومنا هذا أتعامل معها بمهارة عالية ، وأحصل على النتائج التحليلية التي أريدها ".

مراجعة إحصائيات IBM SPSS بواسطة دوغلاس ب.

2. RStudio

RStudio هي أداة تم إنشاؤها لعلوم البيانات والحوسبة الإحصائية. يساعد فرق المستخدمين على العمل معًا ومشاركة موارد الحوسبة ونشر النتائج لصناع القرار داخل مؤسستهم.

ماذا يقول المستخدمون:

"Rstudio ليس فقط واجهة رسومية مذهلة للغة R ، ولكنه يمثل مستخدمًا وبيئة تطوير كاملة. باستخدام RStudio ، من السهل جدًا استيراد مجموعات البيانات تلقائيًا والتنقل عبر ملفات المصدر ومساحات العمل دون كتابة أي سطر من التعليمات البرمجية. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يسمح بإدارة فعالة للغاية للمخططات التي تم إنشاؤها وتدفق الأوامر.

أحد الجوانب السلبية هو أن بعض المكونات الرسومية يمكن أن تكون أكثر وضوحًا من الناحية المرئية من خلال إعادة تصميم الأيقونة ".

مراجعة RStudio بواسطة أنطونيو زد.

3. ستاتا

Stata هي أداة الكل في واحد لإدارة البيانات والتحليل الإحصائي والرسومات عالية الجودة ، كل ذلك في متناول يدك.

ماذا يقول المستخدمون:

"أكثر ما أحبه في Stata هو أنه يحتوي على واجهة سهلة ، ويتم شرح الأوامر جيدًا في قسم المساعدة ودليل عبر الإنترنت ، وهناك دعم مجتمعي واسع. من السهل أيضًا التنقل واستخدام الرسوم البيانية للعروض التقديمية ، وأجد أن التحليل سهل الاستخدام.

ومع ذلك ، قد يكون من الصعب جدًا للمستخدمين الجدد والمبتدئين استخدام Stata بثقة في عملية البحث. يحتاج المرء إلى معرفة متعمقة ، مثل التفسيرات الرسومية ، واستخدام الانحدار والأخطاء المعيارية. "

مراجعة Stata بواسطة John T.

4. أحزاب اللقاء المشترك

JMP هي أداة تحليل إحصائي تجمع بين الإحصائيات القوية والرسومات الديناميكية ، في الذاكرة وعلى سطح المكتب. نموذجها التفاعلي والمرئي يمكّنها من الكشف عن رؤى يستحيل الحصول عليها من جداول الأرقام الأولية أو الرسوم البيانية الثابتة.

ماذا يقول المستخدمون:

"إن JMP مليئة بالعديد من الميزات التي يمكن أن تساعد في حل المشكلات الإحصائية في مجال عملك. يتميز بواجهة سهلة الاستخدام ترشد المستخدمين خلال عملية إجراء التحليل. يحتوي على الكثير من المواد الإرشادية التي يمكن أن تساعد المستخدمين على إجراء تحليل أكثر تعمقًا لعمليات الجودة.

الشيء الوحيد الذي لا يعجبني هو نقطة السعر. هناك برامج أخرى تأتي بسعر أرخص. ولكن ، إذا كنت تتطلع إلى استثمار تلك الأموال الإضافية ، فستحصل على الكثير من المزايا معها ".

مراجعة JMP بواسطة Rishi R.

5. برنامج Minitab 18

برنامج Minitab 18 هو برنامج إحصائي يمنح المستخدمين الأدوات اللازمة لتحليل البيانات وإيجاد حلول مفيدة لمشاكل العمل الصعبة. من الإعداد السلس للبيانات إلى العروض التقديمية السهلة ، هناك الكثير لاكتشافه.

ماذا يقول المستخدمون:

"يتميز برنامج Minitab 18 بواجهة مستخدم رائعة. من السهل جدًا تحديد موقع الأدوات واستخدامها بناءً على تصنيفاتها. ميزة المساعدة رائعة أيضًا. يمكنك ببساطة النقر بزر الماوس الأيمن واختيار " مساعدة " في أي ميزة ويتم إحضارها إلى تقسيم الميزة خطوة بخطوة. على الجانب السلبي ، بعض الميزات ليست بديهية كما يمكن أن تكون. يجب أن يكون من الأسهل التخلص من الرسوم البيانية والبيانات حتى لا تتسبب في انسداد واجهة المستخدم كثيرًا ".

مراجعة برنامج Minitab 18 بواسطة Mike C.

6. منصة تحليلات KNIME

تعمل منصة KNIME Analytics لتكون حلاً مفتوحًا للابتكار القائم على البيانات ، مما يساعد المستخدمين على اكتشاف الإمكانات المخفية في البيانات ، أو التنقيب عن رؤى جديدة ، أو التنبؤ بمستقبل جديد. يضم أكثر من 2000 وحدة نمطية ومئات من الأمثلة الجاهزة للتشغيل ومجموعة شاملة من الأدوات المتكاملة.

ماذا يقول المستخدمون:

"يقدم البرنامج فحوصات سير العمل والوظائف الإحصائية والرياضية وخوارزميات التعلم الآلي وخوارزميات التنبؤ المعقدة. تعد KNIME مفيدة للغاية في تقييم كميات كبيرة من المعلومات باستخدام خوارزميات ورموز معقدة بدون برمجة لأنها تستخدم وحدات كتلة لإنجاز وظائف رسومية.

أحد الجوانب السلبية هو أنه يستخدم مجموعة من الذاكرة على سطح المكتب ، مما يؤثر على الكفاءة العامة للجهاز. "

مراجعة منصة تحليلات KNIME بواسطة Betty E.

7. OriginPro

OriginPro هو تطبيق برمجي سهل الاستخدام وسهل التعلم يوفر تحليل البيانات وإمكانيات الرسوم البيانية بجودة النشر المصممة خصيصًا لاحتياجات العلماء والمهندسين. يمكن لأولئك الذين يستخدمون OriginPro تخصيص عمليات مثل الاستيراد والرسوم البيانية والتحليل ، كل ذلك من واجهة المستخدم الرسومية. يتم تحديث الرسوم البيانية ونتائج التحليل والتقارير تلقائيًا عند تغيير البيانات أو المعلمات.

ماذا يقول المستخدمون:

"خدمة العملاء هي بسهولة أفضل جزء من Origin. إنها سريعة ومفيدة للغاية. الرسومات التي يمكنك صنعها احترافية للغاية ، ودائمًا ما تكون ممتعة من الناحية الجمالية. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك فعل الكثير على منصة واحدة. أستخدمه لتحليل مجموعة متنوعة من البيانات ولا أشعر أبدًا بالقيود. الشيء الوحيد هو أن هناك منحنى تعليمي يصعب تجاوزه. إذا كنت على استعداد لقضاء بعض الوقت معها ، فسوف تشكر نفسك لاحقًا ".

مراجعة OriginPro بواسطة Louis C.

8. NumXL

ما يجعل NumXL مختلفًا هو أنها مجموعة من الوظائف الإضافية لبرنامج Excel المتسلسلة الزمنية ، والتي تحول Microsoft Excel إلى برنامج سلسلة زمنية من الدرجة الأولى وأداة قياس اقتصادي ، مما يوفر دقة إحصائية حيث يتكامل مع Excel مضيفًا مجموعة متنوعة من وظائف الاقتصاد القياسي ، مجموعة من الاختصارات وواجهات مستخدم سهلة الاستخدام لإرشادك خلال العملية بأكملها.

ماذا يقول المستخدمون:

"من السهل جدًا التعامل معه ، لا سيما كونه وظيفة إضافية بسيطة في Excel. يمكنني بسهولة ضبط جميع البيانات والتنبؤات والمزيد بشكل موسمي. دعم العملاء هو أحد أفضل ما جربته على الإطلاق ، والذي كان له فائدة كبيرة. لقد تواصلت مع الأسئلة في وقت متأخر من أمسيات الأحد وحصلت على إجابات لها على الفور. الآن هذا هو دعم العملاء! لا يوجد شيء لا أحبه في NumXL ".

مراجعة NumXL بواسطة Calen C.

9. SAS / STAT

تقدم SAS / STAT للمستخدمين تقنيات دقيقة لمجموعات البيانات الصغيرة وأدوات النمذجة الإحصائية عالية الأداء لمهام البيانات الكبيرة والطرق الحديثة لتحليل البيانات ذات القيم المفقودة. سيختبر المستخدمون أيضًا تحديثات منتظمة ، ومجموعة متنوعة من الإجراءات الإحصائية الجاهزة للاستخدام ، ومجموعة من الأساليب الإحصائية.

ماذا يقول المستخدمون:

"إنني أقدر التوازن الجيد للقدرة على كتابة التعليمات البرمجية والقدرة على استخدام الحزم ووحدات الماكرو عندما لا يكون لدي الوقت لكتابة تعليمات برمجية مفصلة. ما لا يعجبني هو أنه لا توجد خيارات مساعدة كافية متاحة عندما يكون لدى المرء أسئلة حول كيفية الترميز لمختلف المعادلات الإحصائية ".

مراجعة SAS / STAT بواسطة Braden T.

10. قاعدة SAS

SAS Base هو برنامج لغة برمجة يوفر واجهة برمجة قائمة على الويب. يقدم برامج جاهزة للاستخدام لمعالجة البيانات وتخزين المعلومات واسترجاعها والإحصاءات الوصفية وإعداد التقارير. توفر أداة تحليل البيانات القوية هذه أيضًا دعمًا عبر الأنظمة الأساسية ومنصات متعددة.

ماذا يقول المستخدمون:

"SAS Base انسيابية للغاية وليس من الرتوش كثيرًا. تقوم بإعداد بياناتك ، وكتابة التعليمات البرمجية الخاصة بك ، وتشغيلها ، ثم عرض الإخراج أو تمريره إلى برنامج آخر لمزيد من التحليل. يقوم بذلك بسرعة وكفاءة بمجرد إعداد كل شيء بشكل صحيح. ومع ذلك ، يمكن أن يكون استخدامه صعبًا بعض الشيء - يبدو أنه قديم إلى حد ما بقدر ما يتعلق الأمر بالواجهة ولديه منحنى تعليمي حاد نسبيًا ".

مراجعة SAS Base بواسطة Erik G.

اكتشف: إذا كنت مهتمًا ببرنامج تحليل إحصائي مختلف غير مدرج في هذه القائمة ، فتحقق من الخيارات الأخرى واقرأ المراجعات الحقيقية وغير المتحيزة التي تركها أقرانك.

خذ غطسًا عميقًا في البيانات

عندما يبحث عملك عن تقييم النماذج والصيغ للعثور على العلاقة بين المتغيرات ، انتقل إلى التحليل الإحصائي. يتم استخدام هذه الأساليب بالفعل في كل مجال تقريبًا ، لذلك لا يوجد وقت أفضل من الآن لتحليل بيانات الأعمال بطرق جديدة ومثيرة.

لا توجد كمية كبيرة من البيانات كبيرة جدًا ، خاصة مع الكميات اللامحدودة التي يمكنك اكتشافها منها. تعرف على المزيد حول ما يمكنك فعله ببياناتك عندما تكتشف خصوصيات وعموميات التنقيب عن البيانات .