Statistische Analyse: Eine bessere Möglichkeit, Geschäftsentscheidungen zu treffen

Wenn Ihr Unternehmen seine Daten nicht genauer unter die Lupe nimmt, entgeht Ihnen eine ganze Welt von Möglichkeiten.

Mit Hilfe von Business Analytics kann Ihr Unternehmen mehr als je zuvor mit seinen Daten anfangen, Sie müssen nur wissen, wo Sie anfangen sollen. Ob Sie Vorhersagen treffen oder Trends finden, die statistische Analyse ist die beste Wahl für die Erkenntnisse, die Sie benötigen.

Es gibt eine Menge, was ein Unternehmen mit seinen Big Data tun kann, und statistische Analysen sind eine Möglichkeit für Unternehmen, sie zu untersuchen und auf intelligente Weise daraus zu lernen. Es befasst sich mit einer Vielzahl von Datenkomponenten, einschließlich Datenerhebung, Umfragen und Experimenten.

Als ein Aspekt der Business Intelligence untersucht die statistische Analyse Geschäftsdaten und berichtet über Trends in fünf Hauptschritten.

1. Beschreiben Sie die Art der zu analysierenden Daten
2. Untersuchen Sie die Beziehung der Daten zur zugrunde liegenden Grundgesamtheit
3. Erstellen Sie ein statistisches Modell, um das Verständnis darüber zusammenzufassen, wie sich die Daten auf die zugrunde liegende Population beziehen
4. Beweisen oder widerlegen Sie die Gültigkeit des Modells
5. Verwenden Sie Predictive Analytics, um Szenarien auszuführen, die zukünftige Aktionen leiten

In der Statistik ist eine Grundgesamtheit die gesamte Gruppe von Daten, die analysiert wird. Dabei kann es sich um Daten wie eine ganze Gruppe von Menschen, Gegenständen, Tieren, die Zahl der Krankenhausbesuche in einem Jahr, Ereignisse oder sogar Messungen handeln. Sie kann beliebig groß sein, solange sie alle zu analysierenden Daten enthält.

Bedeutung der statistischen Analyse

Sobald die Daten erfasst sind, kann die statistische Analyse für viele Dinge in Ihrem Unternehmen verwendet werden. Einige beinhalten:

• Zusammenfassen und Präsentieren der Daten in einer Grafik oder einem Diagramm, um die wichtigsten Ergebnisse zu präsentieren
• Auffinden wichtiger Kennzahlen in den Daten, wie z. B. dem Mittelwert
• Berechnen, ob die Daten leicht geclustert oder verteilt sind, was auch Ähnlichkeiten bestimmt
• Zukunftsvorhersagen basierend auf vergangenem Verhalten treffen
• Testen einer Hypothese aus einem Experiment

Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie Unternehmen statistische Analysen zu ihrem Vorteil nutzen können. Einige dieser Möglichkeiten umfassen die Identifizierung derjenigen Ihrer Vertriebsmitarbeiter, die Suche nach Trends in Kundendaten, die Eingrenzung der wichtigsten operativen Produktlinien, die Durchführung von Finanzprüfungen und ein besseres Verständnis dafür, wie die Vertriebsleistung in verschiedenen Regionen des Landes variieren kann .

Datenanalyse vs. statistische Analyse

In der Welt der Business Intelligence ist es nicht ungewöhnlich, statistische Analysen und Datenanalysen zu verwechseln, um verschiedene Probleme zu lösen, denen eine Organisation begegnen kann. Die Datenanalyse-Tools und der Gesamtprozess weisen jedoch wesentliche Unterschiede im Vergleich zu den gängigen Arten der statistischen Analyse auf.

Die statistische Analyse wendet bestimmte statistische Methoden auf eine Stichprobe von Daten an, um ein Verständnis der Gesamtbevölkerung zu erhalten. Es erlaubt Rückschlüsse auf bestimmte Märkte, Kohorten und eine allgemeine Gruppierung, um möglicherweise das Verhalten und die Eigenschaften anderer vorherzusagen.

Datenanalyse ist der Prozess der Überprüfung und Bereinigung aller verfügbaren Daten und deren Umwandlung in nützliche Informationen, die von technisch nicht versierten Personen verstanden werden können. Dies ist entscheidend, wenn man bedenkt, dass Daten bedeutungslos sein können, wenn sie von den Entscheidungsträgern nicht verstanden werden.

Die Datenanalyse kann als Input zur Durchführung statistischer Analysen verwendet werden, da Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert werden können, um den statistischen Prozess durchzuführen.

Welche Arten von statistischen Analysen gibt es?

Wenn Sie statistische Analysen auf Ihr Unternehmen anwenden, werden Sie hauptsächlich zwei Typen verwenden, die beschreibend und schlussfolgernd sind. Es gibt jedoch auch andere Arten, die viele Unternehmen verwenden, je nach dem Gesamtziel oder der Frage, die die Organisation beantworten möchte.

Deskriptive statistische Analyse

Die deskriptive Analyse erstellt mithilfe von Datenvisualisierungssoftware einfache Berichte und Grafiken, mit denen Unternehmen nachvollziehen können, was an einem bestimmten Punkt passiert ist. Es ist wichtig zu beachten, dass sich die deskriptive Analyse nur auf Ereignisse bezieht, die in der Vergangenheit stattgefunden haben.

Die tatsächlichen Daten, die Teil der deskriptiven Analyse sind, konzentrieren sich darauf, „was passiert ist“ auf eine Weise zu beantworten, die tief in vergangene Daten eintaucht.

Wie der Name schon sagt, wird es verwendet, um die grundlegenden Merkmale vergangener Informationen zu beschreiben und auf einfache und rationale Weise zusammenzufassen. Es ist wichtig zu bedenken, dass diese Art der statistischen Analyse nicht verwendet wird, um Schlussfolgerungen zu ziehen. Sie können nur beschreiben, was etwas ist und was die Daten aus der Vergangenheit darstellen.

Beispielsweise kann ein Unternehmen deskriptive statistische Analysen verwenden, um sich den Verkehr Ihres Unternehmens im vergangenen Jahr anzusehen. Sie können beispielsweise sehen, wann der Traffic zurückgegangen ist, wann er wieder zugenommen hat, welcher Monat den meisten Traffic hatte und den durchschnittlichen Traffic jedes Monats. Diese Daten sagen Ihnen jedoch nicht, warum der Traffic zurückgegangen ist.

Die deskriptive statistische Analyse beschreibt nur die Daten oder fasst die Informationen rund um die Daten zusammen. Es ist immer noch wichtig, Ihre Daten sinnvoll zu verstehen.

Zusammenfassend sind die Ziele der deskriptiven Analyse:

• Beschreiben Sie Daten visuell
• Erklären Sie, was die Daten darstellen

Inferenzstatistische Analyse

Während die deskriptive Statistik eine Einschränkung hat, dass sie nur breitere Annahmen über die von Ihnen gemessenen Daten, Objekte oder Personen zulässt, kann die inferenzielle statistische Analyse diese Einschränkung lösen.

Inferenzstatistik ist das Ergebnis komplizierterer und mathematischer Schätzungen. Es ermöglicht Benutzern, Trends über eine größere Population basierend auf den analysierten Proben abzuleiten oder zu folgern. Im Wesentlichen nimmt es Daten aus einer Stichprobe und zieht dann Schlussfolgerungen über eine größere Population oder Gruppe.

Inferenzstatistische Analysen werden häufig verwendet, um die Beziehung zwischen Variablen innerhalb einer Stichprobe zu untersuchen und Schlussfolgerungen und Verallgemeinerungen zu ermöglichen, die die Population genau darstellen. Und im Gegensatz zur deskriptiven Analyse können Unternehmen eine Hypothese testen und aus diesen Daten verschiedene Schlussfolgerungen ziehen.

Nehmen wir zum Beispiel an, Sie möchten den Lieblings-Pizzabelag aller Menschen auf der Welt wissen. Die Chancen stehen gut, dass Sie nicht hinausgehen und jede einzelne Person auf der ganzen Welt interviewen werden. Stattdessen würden Sie versuchen, eine repräsentative Population von Menschen zu untersuchen und Hypothesen über Ihre Ergebnisse aufzustellen.

Aus geschäftlicher und realistischer Sicht möchten Sie vielleicht jedem einzelnen Ihrer Kunden eine Frage zu Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung stellen. Wenn Sie 100.000 Kunden haben, kann es ziemlich schwierig sein, jeden einzelnen von ihnen zu befragen. Stattdessen würden Sie mit einer Stichprobengruppe von Kunden gehen.

Obwohl dieser Prozess nicht perfekt ist und es Ihnen möglicherweise schwerfällt, Fehler zu vermeiden, macht er es den Forschern einfach, begründete Schlussfolgerungen über die Bevölkerung zu ziehen.

Die Ziele der Inferenzstatistik sind:

• Schlussfolgerungen aus analysierten Daten ziehen
• Testen Sie verschiedene Hypothesen rund um die Daten

Vorausschauende Analytik

Wenn es darum geht, Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen, die Ihr Unternehmen erleben könnte, wenden Sie sich an prädiktive Analysen, die detailliert beschreiben, was wahrscheinlich als nächstes passieren wird. Diese Analyse basiert auf aktuellen und historischen Fakten und verwendet statistische Algorithmen und maschinelles Lernen, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Trends auf der Grundlage historischer Daten zu definieren.

Die Branchen, die am meisten von Predictive Analytics profitieren, sind Marketingunternehmen, Versicherungsunternehmen und Finanzdienstleister, aber jedes Unternehmen kann einen enormen Vorteil daraus ziehen, sich auf eine unvorhersehbare Zukunft vorzubereiten.

Der Zweck von Predictive Analytics ist:

• Antizipieren Sie zukünftige Ereignisse anhand von Daten
• Bestimmen Sie die Wahrscheinlichkeit verschiedener Verhaltenstrends

Präskriptive Analytik

Die präskriptive Analyse kann äußerst komplex sein, weshalb sie von Unternehmen bei der Durchführung statistischer Analysen noch nicht weit verbreitet ist.

Während andere Analysetools verwendet werden können, um Schlussfolgerungen zu ziehen, liefert Ihnen die präskriptive Analyse tatsächliche Antworten. Für diese Art von Berichten ist ein hohes Maß an maschinellem Lernen erforderlich, da sie Maßnahmen enthalten, die als Nächstes ausgeführt werden können. Es verwendet auch Techniken wie komplexe Ereignisverarbeitung, Diagrammanalyse und Simulation.

Die Ziele beim Einsatz von Prescriptive Analytics sind:

• Beantworten Sie die Frage „Was ist als nächstes zu tun?
• Grenzen Sie die richtige Empfehlung für eine bestimmte Entscheidung ein

Explorative Datenanalyse

Die explorative Datenanalyse, auch EDA genannt, wird ergänzend zur Inferenzstatistik eingesetzt. Dieser Ansatz konzentriert sich auf die Identifizierung von Mustern in den Daten, um potenzielle unbekannte Beziehungen zu finden.

Der Zweck dieser Methode ist:

• Entdecken Sie neue Verbindungen innerhalb von Daten
• Suchen Sie nach fehlenden Daten oder Fehlern bei der Datenerfassung
• Sammeln Sie so viele Erkenntnisse wie möglich rund um den Datensatz
• Überprüfen Sie Annahmen und Hypothesen

Ursachenanalyse

Wenn Ihr Geschäftsziel darin besteht, Gründe zu verstehen und zu identifizieren, warum etwas passiert ist, sollten Sie eine gelegentliche Analyse einschlagen.

Unabhängig davon, in welche Branche Ihr Unternehmen fällt, müssen Sie von Zeit zu Zeit Fehler erleben. Die Ursachenanalyse wird verwendet, um die Gründe für das Auftreten von Fehlern zu ermitteln und die genaue Ursache der Ursache einzugrenzen.

Ein Beispiel für die Ursachenanalyse findet sich im IT-Bereich, da Unternehmen Qualitätssicherungen für verschiedene Software durchführen. Diese Art der statistischen Analyse würde verwendet, um zu untersuchen, warum bestimmte Software ausgefallen ist, ob ein Fehler, eine Datenschutzverletzung oder ein DDoS-Angriff vorliegt.

Die Ziele der Kausalanalyse sind:

• Identifizieren Sie die wichtigsten Problembereiche innerhalb der Daten
• Untersuchen und bestimmen Sie die Grundursache, warum ein Fehler aufgetreten ist

Mechanistische Analyse

Von allen Arten der statistischen Analyse ist die mechanistische Analyse die am wenigsten verbreitete. Im Sinne der Big-Data-Analyse und der Biowissenschaften spielt sie dabei jedoch eine entscheidende Rolle.

Diese Methode besteht darin, bestimmte Änderungen in Variablen zu verstehen, die andere Änderungen in anderen Variablen verursachen. Externe Einflüsse, die außerhalb der Kontrolle eines Unternehmens liegen, wie Temperatur und Zeit, werden nicht berücksichtigt. Diese Methode wird verwendet, um zu zeigen, wie die Dinge passieren, anstatt zu sagen, wie die Dinge später passieren werden, also wird sie nicht verwendet, um Vorhersagen zu treffen.

Ein Beispiel für die mechanistische Analyse in Aktion ist, wenn Biowissenschaftler Viren untersuchen und untersuchen, wie verschiedene Teile des Virus von Änderungen in der Medizin beeinflusst werden.

Der Zweck der mechanischen Analyse ist:

• Verstehen Sie die genauen Änderungen in Variablen, die zu Änderungen in anderen Variablen führen
• Machen Sie bekannt, dass alle Daten das Ergebnis dessen waren, was geschah, als eine Person eine bestimmte Aktivität durchführte

Beispiel für eine statistische Analyse

Da die statistische Analyse ein komplexes Thema sein kann, wollen wir uns ein einfaches und reales Beispiel ansehen.

Angenommen, Sie besitzen einen Franchise-Laden eines beliebten neuen Gesundheits- und Fitness-Studios. Seit Sie 2010 seine Pforten geöffnet haben, haben Sie einen stetigen Rückgang an Neumitgliedern und Vertragskündigungen erlebt. Sie glauben, dass eine der Hauptursachen für den Rückgang sowohl bei den Neumitgliedern als auch bei den Vertragsverlängerungen die jüngste Popularität von In-Home-Workout-Geräten sein könnte.

Um diese Hypothese zu testen, würden Sie:

1. Sammeln Sie die Daten der beiden fraglichen Variablen – neue Mitglieder und Vertragsverlängerungen.
2. Geben Sie diese Daten in ein Softwareprogramm ein, das verschiedene statistische Analysemethoden ausführen kann.
3. Führen Sie einen linearen Regressionstest mit der Regressionsformel als Analysemodell durch, um die Daten zu visualisieren. In diesem Fall würde eine Regression verwendet, um den Trend der Daten zu visualisieren, was dazu beitragen würde, den Zusammenhang zwischen dem Mitgliederrückgang und der zunehmenden Popularität von Trainingsgeräten für zu Hause zu beweisen.
4. Analysieren Sie die Ergebnisse.

Sobald Sie fertig sind, können Sie sehen, ob sich die wachsende Beliebtheit von Trainingsgeräten für zu Hause negativ auf Ihre Gesundheit und Ihr Fitnessstudio ausgewirkt hat.

Was ist die beste statistische Analysesoftware?

Wenn es um statistische Analysesoftware geht, gibt es eine Vielzahl von Optionen, aus denen Sie wählen können. Diese Software verwendet spezialisierte Programme, die es ihren Benutzern ermöglichen, komplexe statistische Analysen durchzuführen, die sie nicht manuell durchführen können.

Softwaretools für die statistische Analyse werden in der Regel von Datenwissenschaftlern und Mathematikern verwendet, können jedoch branchenspezifische Funktionen bieten. Jedes Tool bietet eine einzigartige Reihe von Funktionen, die Ihr Unternehmen möglicherweise genau so findet, wie es es benötigt.

Hier ist ein Blick auf die Top-Ten-Statistikanalysesoftware aus dem Winter 2020 Grid Report von G2.

HAFTUNGSAUSSCHLUSS: Einige Bewertungen können aus Gründen der Übersichtlichkeit bearbeitet werden.

1. IBM SPSS-Statistiken

An erster Stelle steht IBM SPSS Statistics, das zur Lösung branchenspezifischer Geschäftsprobleme verwendet wird, die bei der Entscheidungsfindung helfen. Es bietet Benutzern spezifische Funktionen, die für unterschiedliche Qualifikationsniveaus anpassbar sind, und liefert Diagramme und Berichte, die Ergebnisse leicht anzeigen.

Was Benutzer sagen:

„IBM SPSS verfügt über unzählige statistische Tools, die für meine Analyse als Mitarbeiter erforderlich sind. Ich verwende viel Kreuzen von Variablen, Konstruktion von Hypothesen, Perzentilen, Stichproben, Grafiken, Tabellen und Berichte, die notwendig sind, um Analysen zu präsentieren, die aus der soziologischen Forschung stammen. Mit diesen Werkzeugen kann ich Wahrscheinlichkeiten erstellen, Ereignisse vorhersagen und Aktivitäten planen, die den Gemeinschaften zugute kommen und meine Ziele als soziologischer Analytiker und die Ziele meiner Arbeit erfüllen.

Es war jedoch etwas kompliziert, jedes seiner Tools zu lernen und wie man sie richtig einsetzt, um die Ergebnisse zu erzielen, die ich am Anfang erwartet hatte. Ich habe mir selbst die Verwendung von IBM SPSS-Lese-Tutorials beigebracht, und bis heute gehe ich recht geschickt damit um und erhalte die analytischen Ergebnisse, die ich will.“

Überprüfung von IBM SPSS Statistics von Douglas P.

2. RStudio

RStudio ist ein Tool, das für Data Science und statistische Berechnungen entwickelt wurde. Es hilft Benutzerteams bei der Zusammenarbeit, der gemeinsamen Nutzung von Rechenressourcen und der Veröffentlichung der Ergebnisse für Entscheidungsträger in ihrer Organisation.

Was Benutzer sagen:

„Rstudio ist nicht nur eine unglaubliche grafische Oberfläche für die Sprache R, sondern stellt eine vollständige Benutzer- und Entwicklungsumgebung dar. Mit RStudio ist es sehr einfach, Datensätze automatisch zu importieren und durch Quelldateien und Arbeitsbereiche zu navigieren, ohne eine Codezeile schreiben zu müssen. Außerdem ermöglicht es eine sehr effiziente Verwaltung der generierten Plots und des Befehlsflusses.

Ein Nachteil ist, dass einige grafische Komponenten mit einem Symbol-Restyling visuell besser wahrgenommen werden könnten.“

RStudio-Rezension von Antonio Z.

3. Status

Stata ist ein All-in-One-Tool für Datenmanagement, statistische Analysen und hochwertige Grafiken, alles auf Knopfdruck.

Was Benutzer sagen:

„Was ich am meisten an Stata liebe, ist, dass es eine einfache Benutzeroberfläche hat, Befehle im Hilfebereich und im Online-Handbuch gut erklärt werden und es eine breite Unterstützung durch die Community gibt. Es ist auch einfach zu navigieren, die Grafiken für Präsentationen zu verwenden, und ich finde, dass die Analyse benutzerfreundlich ist.

Für neue Benutzer und Anfänger kann es jedoch eine ziemliche Herausforderung sein, Stata souverän im Forschungsprozess einzusetzen. Man muss über fundierte Kenntnisse verfügen, beispielsweise in grafischen Interpretationen und der Verwendung von Regression und Standardfehlern.

Stata-Review von John T.

4. JMP

JMP ist ein statistisches Analysetool, das leistungsstarke Statistiken mit dynamischen Grafiken im Arbeitsspeicher und auf dem Desktop kombiniert. Sein interaktives und visuelles Paradigma ermöglicht es ihm, Einblicke zu gewinnen, die aus rohen Zahlentabellen oder statischen Diagrammen nicht zu gewinnen sind.

Was Benutzer sagen:

„JMP ist vollgepackt mit unzähligen Funktionen, die dabei helfen können, statistische Probleme in Ihrer Branche zu lösen. Es verfügt über eine benutzerfreundliche Oberfläche, die Benutzer durch den Prozess der Durchführung der Analyse führt. Es enthält zahlreiche Leitfäden, die den Benutzern helfen können, Qualitätsprozesse eingehender zu analysieren.

Das einzige, was ich nicht mag, ist der Preispunkt. Es gibt andere Software, die zu einem günstigeren Preis erhältlich ist. Aber wenn Sie dieses zusätzliche Geld investieren möchten, haben Sie damit jede Menge Vorteile.“

JMP-Rezension von Rishi R.

5. Minitab18

Minitab 18 ist eine Statistiksoftware, die den Benutzern die Tools zur Verfügung stellt, die sie benötigen, um Daten zu analysieren und sinnvolle Lösungen für schwierige Geschäftsprobleme zu finden. Von der nahtlosen Datenaufbereitung bis hin zu mühelosen Präsentationen gibt es viel zu entdecken.

Was Benutzer sagen:

„Minitab 18 hat eine unglaubliche Benutzeroberfläche. Es ist sehr einfach, Tools anhand ihrer Kategorisierung zu finden und zu verwenden. Toll ist auch die Hilfefunktion. Sie können einfach mit der rechten Maustaste auf eine beliebige Funktion klicken und Hilfe auswählen und erhalten eine Schritt-für-Schritt-Aufschlüsselung der Funktion. Auf der anderen Seite sind einige Funktionen nicht so intuitiv, wie sie sein könnten. Es sollte einfacher sein, Grafiken und Daten loszuwerden, um die Benutzeroberfläche nicht so sehr zu verstopfen.“

Minitab 18-Überprüfung von Mike C.

6. KNIME Analytics-Plattform

Die KNIME Analytics Platform ist eine offene Lösung für datengesteuerte Innovationen, die Benutzern hilft, das in Daten verborgene Potenzial zu entdecken, neue Erkenntnisse zu gewinnen oder neue Zukünfte vorherzusagen. Es verfügt über mehr als 2.000 Module, Hunderte von sofort einsatzbereiten Beispielen und eine umfassende Palette integrierter Tools.

Was Benutzer sagen:

„Das Programm bietet Workflow-Checks, statistische und mathematische Funktionen, Algorithmen für maschinelles Lernen und ausgefeilte Vorhersagealgorithmen. KNIME ist äußerst hilfreich bei der Auswertung großer Informationsmengen mit ausgeklügelten Algorithmen und Codes ohne Programmierung, da es Blockmodule verwendet, um grafische Aufgaben zu erledigen.

Ein Nachteil ist, dass es eine Menge Arbeitsspeicher auf Ihrem Desktop verbraucht, was sich auf die allgemeine Effizienz der Maschine auswirkt.“

Überprüfung der KNIME Analytics-Plattform von Betty E.

7. OriginPro

OriginPro ist eine benutzerfreundliche und leicht zu erlernende Softwareanwendung, die Datenanalyse- und Graphikfunktionen in Publikationsqualität bietet, die auf die Bedürfnisse von Wissenschaftlern und Ingenieuren zugeschnitten sind. Diejenigen, die OriginPro verwenden, können Vorgänge wie Import, grafische Darstellung und Analyse über die GUI anpassen. Diagramme, Analyseergebnisse und Berichte werden automatisch aktualisiert, wenn sich Daten oder Parameter ändern.

Was Benutzer sagen:

„Der Kundenservice ist einfach der beste Teil von Origin. Sie sind schnell und sehr hilfsbereit. Die Grafiken, die Sie erstellen können, sind sehr professionell und immer sehr ästhetisch ansprechend. Außerdem können Sie so viel auf einer Plattform tun. Ich verwende es, um eine Vielzahl von Daten zu analysieren, und fühle mich nie eingeschränkt. Das einzige ist, dass es eine Lernkurve gibt, die schwer zu überwinden ist. Wenn Sie bereit sind, Zeit damit zu verbringen, werden Sie es sich später selbst danken.“

OriginPro-Rezension von Louis C.

8. NumXL

Was NumXL von anderen unterscheidet, ist, dass es sich um eine Suite von Excel-Add-Ins für Zeitreihen handelt, die Microsoft Excel in eine erstklassige Zeitreihensoftware und ein ökonometrisches Tool verwandeln, das statistische Genauigkeit bietet, da es in Excel integriert ist und eine Vielzahl von ökonometrischen Funktionen hinzufügt eine Reihe von Verknüpfungen und intuitive Benutzeroberflächen, die Sie durch den gesamten Prozess führen.

Was Benutzer sagen:

„Sehr einfach zu handhaben, insbesondere als einfaches Add-on in Excel. Ich kann alle Daten, Prognosen und mehr problemlos saisonal anpassen. Der Kundensupport ist einer der besten, den ich je erlebt habe, was ein großer Vorteil war. Ich habe mich am späten Sonntagabend mit Fragen gemeldet und sie wurden sofort beantwortet. Das ist jetzt der Kundensupport! Es gibt nichts an NumXL, das ich nicht mag.“

NumXL-Rezension von Calen C.

9. SAS/STAT

SAS/STAT bietet Anwendern exakte Techniken für kleine Datensätze, leistungsstarke statistische Modellierungswerkzeuge für große Datenaufgaben und moderne Methoden zur Analyse von Daten mit fehlenden Werten. Benutzer werden außerdem regelmäßige Updates, eine Vielzahl von sofort einsatzbereiten statistischen Verfahren und eine Reihe von statistischen Methoden erleben.

Was Benutzer sagen:

„Ich schätze die gute Balance zwischen der Fähigkeit, Code zu schreiben und Paketen und Makros zu verwenden, wenn ich keine Zeit habe, detaillierten Code zu schreiben. Was ich nicht mag, ist, dass es nicht genügend Hilfeoptionen gibt, wenn man Fragen zur Codierung verschiedener statistischer Gleichungen hat.“

SAS/STAT-Überprüfung von Braden T.

10. SAS-Basis

SAS Base ist eine Programmiersprachensoftware, die eine webbasierte Programmierschnittstelle bereitstellt. Es bietet gebrauchsfertige Programme für Datenmanipulation, Informationsspeicherung und -abruf, deskriptive Statistiken und Berichterstellung. Dieses leistungsstarke Datenanalysetool bietet auch plattformübergreifende und plattformübergreifende Unterstützung.

Was Benutzer sagen:

„SAS Base ist extrem schlank und ohne viel Schnickschnack. Sie richten Ihre Daten ein, schreiben Ihren Code, führen ihn aus und sehen sich dann die Ausgabe an oder übergeben sie zur weiteren Analyse an ein anderes Programm. Dies geschieht schnell und effizient, sobald Sie alles richtig eingerichtet haben. Es kann jedoch etwas umständlich zu bedienen sein – es fühlt sich in Bezug auf die Benutzeroberfläche etwas veraltet an und hat eine relativ steile Lernkurve.“

SAS Base-Rezension von Erik G.

ENTDECKEN: Wenn Sie an einer anderen statistischen Analysesoftware interessiert sind, die nicht in dieser Liste enthalten ist, sehen Sie sich andere Optionen an und lesen Sie die echten und unvoreingenommenen Bewertungen, die Ihre Kollegen hinterlassen haben.

Tauchen Sie tief in die Daten ein

Wenn Ihr Unternehmen Modelle und Formeln auswerten möchte, um die Beziehung zwischen Variablen zu finden, wenden Sie sich der statistischen Analyse zu. Diese Methoden werden bereits in fast allen Bereichen eingesetzt, daher gibt es keinen besseren Zeitpunkt als jetzt, um Geschäftsdaten auf neue und aufregende Weise zu analysieren.

Keine Datenmenge ist zu groß, besonders bei der endlosen Menge, die Sie daraus entdecken können. Erfahren Sie noch mehr darüber, was Sie mit Ihren Daten machen können, wenn Sie die Vor- und Nachteile von Data Mining aufdecken .