統計分析: ビジネス上の意思決定を行うためのより良い方法

公開: 2020-03-05

あなたのビジネスがそのデータを詳しく調べていない場合、見逃している可能性がたくさんあります。

ビジネス分析の助けを借りて、組織はデータを使ってこれまで以上に多くのことを行うことができます。どこから始めればよいかを知る必要があります。予測を行う場合でも傾向を見つける場合でも、統計分析は必要な洞察を得るための最善の策です。

統計分析とは

統計分析とは、データのサンプルを収集および分析して、パターンと傾向を明らかにし、次に何が起こるかを予測して、より適切で科学的な意思決定を行うプロセスです。

企業がビッグデータを使ってできることはたくさんあります。統計分析は、組織がビッグデータを賢く調べてそこから学ぶ方法です。データ収集、調査、実験など、データのさまざまなコンポーネントを扱います。

ビジネスインテリジェンスの 1 つの側面として、統計分析はビジネスデータを精査し、5 つの重要なステップを使用して傾向を報告します。

分析するデータの種類を説明する
データと基になる母集団との関係を調べる
統計モデルを作成して、データが基礎となる母集団にどのように関連しているかについての理解を要約します
モデルの妥当性を証明または反証する
予測分析を使用して、将来のアクションを導くシナリオを実行します

統計では、母集団は分析対象のデータのグループ全体です。これは、人、物、動物のグループ全体、1 年間に病院を訪れた回数、イベント、さらには測定値などのデータを指す場合があります。分析対象のすべてのデータが含まれている限り、任意のサイズにすることができます。

統計分析の重要性

データが収集されると、統計分析はビジネスの多くのことに使用できます。いくつかが含まれます：

データを要約してグラフまたはチャートに表示し、重要な調査結果を提示する
平均値など、データ内の重要な尺度を発見する
データがわずかにクラスター化されているか分散しているかを計算し、類似性も判断します
過去の行動に基づいて未来を予測する
実験から仮説を検証する

企業が統計分析を有利に利用できる方法はいくつかあります。これらの方法には、営業担当者の中で業績の悪い人を特定する、顧客データの傾向を見つける、上位の運用製品ラインを絞り込む、財務監査を実施する、国内のさまざまな地域で営業実績がどのように異なるかをよりよく理解することが含まれます。 .

データ分析と統計分析

ビジネスインテリジェンスの世界では、組織が経験する可能性のあるさまざまな問題を解決するために、統計分析とデータ分析を混同することは珍しくありません。ただし、データ分析ツールと全体的なプロセスには、一般的な種類の統計分析と比較すると重要な違いがあります。

統計分析では、特定の統計手法をデータのサンプルに適用して、母集団全体を把握します。これにより、特定の市場、コホート、および一般的なグループについて結論を導き出し、他者の行動や特徴を潜在的に予測することができます。

データ分析とは、利用可能なすべてのデータを検査およびクリーニングし、技術者以外が理解できる有用な情報に変換するプロセスです。これは、決定を下す人がデータを理解できなければ、データが無意味になる可能性があることを考えると非常に重要です。

さまざまなソースからのデータを組み合わせて統計プロセスを実行できるため、データ分析は統計分析を実行するための入力として使用できます。

統計分析にはどのような種類がありますか?

ビジネスに統計分析を適用する場合、主に使用する 2 つのタイプは記述的分析と推論分析です。ただし、組織が回答しようとしている全体的な目標または質問に応じて、多くの企業が使用する他のタイプもあります。

記述統計分析

記述的分析は、企業が特定の時点で何が起こったかを理解できるようにするデータ視覚化ソフトウェアを使用して、簡単なレポートとグラフを作成します。記述的分析は、過去に発生したイベントにのみ関係することに注意することが重要です。

記述的分析の一部である実際のデータは、過去のデータを深く掘り下げる方法で「何が起こったのか」に答えることに重点を置いています。

その名の通り、過去の情報の基本的な特徴をわかりやすく合理的にまとめたものです。この種の統計分析は、結論を導き出すために使用されないことに注意してください。何かが何であるか、過去のデータが何を表しているかを説明することしかできません。

たとえば、企業は記述統計分析を使用して、過去 1 年間の自社のトラフィックを調べることができます。トラフィックが減少した時期、回復した時期、トラフィックが最も多かった月、各月の平均トラフィックなどを確認できます。ただし、このデータは、トラフィックが減少した理由を示していません。

記述統計分析は、データのみを説明するか、データに関連する情報を要約します。データを意味のある方法で理解することは依然として重要です。

要約すると、記述的分析の目標は次のとおりです。

データを視覚的に説明する
データが示すものを説明する

推論統計分析

記述統計には、測定するデータ、オブジェクト、または人物に関するより広範な仮定のみを許可するという制限がありますが、推論統計分析はその制限を解決できます。

推論統計は、より複雑で数学的推定の結果です。これにより、ユーザーは、分析されたサンプルに基づいて、より大きな母集団に関する傾向を推測または結論付けることができます。基本的に、サンプルからデータを取得し、より大きな母集団またはグループについて結論を出します。

推論統計分析は、サンプル内の変数間の関係を調査するためによく使用され、母集団を正確に表す結論と一般化を可能にします。また、記述的分析とは異なり、企業は仮説を検証し、このデータからさまざまな結論を導き出すことができます。

例として、世界中のみんなが好きなピザのトッピングを知りたいとしましょう。外に出て、全世界のすべての人にインタビューするつもりはない可能性があります。代わりに、代表的な人口集団をサンプリングして、結果の仮説を立てようとします。

よりビジネス的かつ現実的な観点から、あなたの顧客一人一人にあなたの製品やサービスについて質問したいと思うかもしれません. 100,000 人の顧客がいる場合、すべての顧客を調査するのはかなり難しい場合があります。代わりに、顧客のサンプルグループを使用します。

このプロセスは完全ではなく、エラーを回避するのが難しいと感じるかもしれませんが、研究者が母集団について合理的な推論を行うのは簡単になります。

推論統計の目標は次のとおりです。

分析データから結論を引き出す
データに関するさまざまな仮説をテストする

関連:データサンプリングがどのようにビジネスに全体像をもたらすことができるかについて詳しく学んでください。

予測分析

ビジネスが経験する可能性のある将来の出来事を予測する場合は、次に何が起こる可能性があるかを詳細に説明する予測分析に目を向けてください。この分析は、現在および過去の事実に基づいており、統計アルゴリズムと機械学習を使用して、過去のデータに基づいて将来の傾向の可能性を定義します。

予測分析を最大限に活用する業界は、マーケティング会社、保険会社、金融サービスですが、予測不可能な未来に備えることで、あらゆる企業が大きな利益を得ることができます。

予測分析の目的は次のとおりです。

データを使用して将来のイベントを予測する
行動のさまざまな傾向の可能性を判断する

ヒント:予測分析をさらに一歩進めるには、ビジネス予測を使用して将来の計画を立て、競争で優位に立つ方法を調べてください。

規範的分析

規範的分析は非常に複雑になる可能性があるため、統計分析を実行する際にビジネスでまだ広く使用されていません。

他の分析ツールを使用して結論を導き出すこともできますが、規範的分析によって実際の答えが得られます。これらのタイプのレポートは、次に実行するアクションを提供するため、高レベルの機械学習の使用が必要です。また、複雑なイベント処理、グラフ分析、シミュレーションなどの手法も使用します。

処方的分析を使用する場合の目的は次のとおりです。

「次に何をすべきか」という質問に答えてください。
特定の決定に対する正しい推奨事項を絞り込む

探索的データ分析

EDA とも呼ばれる探索的データ分析は、推論統計を補完する形で使用されます。このアプローチは、潜在的な未知の関係を見つけるために、データ内のパターンを特定することに重点を置いています。

このメソッドの目的は次のとおりです。

データ内の新しいつながりを発見する
データ収集内のデータの欠落や誤りをチェックする
データセットに関する可能な限り多くの洞察を収集する
仮定と仮説を確認する

因果分析

ビジネスの目的が、物事が起こった理由を理解し、特定することである場合は、カジュアルな分析が取るべき手段です。

所属する組織がどの業界に属していても、失敗を経験することは必ずあります。原因分析は、障害が発生する理由を特定し、原因の正確な根本を絞り込むために使用されます。

因果分析の一例は、企業がさまざまなソフトウェアの品質保証を行う IT 分野です。この種の統計分析は、バグ、データ侵害、または DDoS 攻撃があった場合に、特定のソフトウェアが失敗した理由を調べるために使用されます。

因果分析の目標は次のとおりです。

データ内の主要な問題領域を特定する
障害が発生した根本原因を調査して特定する

機構解析

すべての種類の統計分析の中で、メカニズム分析は最も一般的ではありません。しかし、ビッグデータ分析や生物科学の意味では、プロセスにおいて重要な役割を果たしています。

この方法は、他の変数の他の変化を引き起こす変数の特定の変化を理解することから成ります。温度や時間など、ビジネスの制御が及ばない外部の影響は考慮されていません。このメソッドは、物事が後でどのように発生するかを示すのではなく、どのように発生するかを示すために使用されるため、予測には使用されません。

実際のメカニズム分析の例は、生物科学の研究者がウイルスを研究し、ウイルスのさまざまな部分が医学の変化によってどのように影響を受けるかを調べる場合です。

力学解析の目的は次のとおりです。

他の変数の変化につながる変数の正確な変化を理解する
被験者が特定の活動を行っていたときに起こったことの結果であるデータがあることを知らせます

統計分析例

統計分析は理解するのが複雑なトピックになる可能性があるため、単純で実際の例を見てみましょう。

人気の新しい健康フィットネスジムのフランチャイズストアを所有しているとします。 2010年のオープン以来、新規会員数は着実に減少しており、会員の解約も相次いでいます。新規会員数と契約更新数の減少の主な原因の 1 つは、最近の家庭用トレーニング機器の人気である可能性があると考えています。

この仮説を検証するには、次のようにします。

問題の 2 つの変数 (新規メンバーと契約更新) のデータを収集します。
このデータを、さまざまな統計分析方法を実行できるソフトウェアプログラムに入れます。
回帰式を分析モデルとして使用して線形回帰テストを実行し、データを視覚化します。この場合、データの傾向を視覚化するために回帰が使用されます。これは、メンバーの減少と家庭用トレーニング機器の人気の高まりとの関係を証明するのに役立ちます。
結果を分析します。

完了すると、家庭用トレーニング機器の人気の高まりが健康とフィットネスジムに悪影響を及ぼしているかどうかを確認できます。

最高の統計分析ソフトウェアは何ですか?

統計分析ソフトウェアに関しては、さまざまなオプションから選択できます。このソフトウェアは、ユーザーが手動では実行できない複雑な統計分析を実行できるように設計された特殊なプログラムを利用しています。

統計分析ソフトウェアツールは通常、データサイエンティストや数学者によって使用されますが、業界固有の機能を提供することもできます。各ツールは、企業がまさに必要としていると思われる独自の機能セットを提供します。

G2 の 2020 年冬季グリッドレポートのトップ 10 の統計分析ソフトウェアを見てみましょう。

免責事項:一部のレビューは、明確にするために編集される場合があります。

1.IBM SPSS統計

第 1 位の注目を集めているのは IBM SPSS Statistics です。これは、意思決定を支援する業界固有のビジネス上の問題を解決するために使用されます。結果を簡単に示すグラフとレポートを提供しながら、さまざまなスキルレベルに合わせてカスタマイズ可能な特定の機能をユーザーに提供します。

ユーザーの声:

「IBM SPSS には、従業員として分析を実行するために必要な統計ツールが無数にあります。変数の交差、仮説の構築、パーセンタイル、サンプリング、グラフ、表、および社会学的研究から得られた分析を提示するために必要なレポートを多く使用します。これらのツールを使用して、コミュニティに利益をもたらす可能性、イベントの予測、および活動の計画を作成し、社会学的アナリストとしての目的と仕事の目標を達成できます。

ただし、各ツールと、それらを適切に使用して最初に期待した結果を得る方法を学ぶのは少し複雑でした. 私は IBM SPSS リーディングチュートリアルを使用するように独学しましたが、今日に至るまで非常に巧みにそれを処理し、必要な分析結果を取得しています。」

Douglas P. による IBM SPSS Statistics のレビュー

2.Rスタジオ

RStudio は、データサイエンスと統計計算用に作成されたツールです。ユーザーのチームが共同で作業し、コンピューティングリソースを共有し、組織内の意思決定者に結果を公開するのに役立ちます。

ユーザーの声:

「Rstudio は、R 言語の優れたグラフィカルインターフェイスであるだけでなく、完全なユーザーおよび開発環境を表しています。 RStudio を使用すると、データセットを自動的にインポートしたり、コードをまったく記述せずにソースファイルやワークスペースをナビゲートしたりすることが非常に簡単になります。さらに、生成されたプロットとコマンドフローを非常に効率的に管理できます。

1 つの欠点は、アイコンのスタイルを変更することで、一部のグラフィックコンポーネントが視覚的に認識しやすくなることです。」

Antonio Z による RStudio のレビュー

3.スタータ

Stata は、データ管理、統計分析、高品質のグラフィックスをすべて指先で操作できるオールインワンツールです。

ユーザーの声:

「私が Stata で最も気に入っているのは、インターフェースが簡単なこと、コマンドがヘルプセクションとオンラインマニュアルで詳しく説明されていること、そして幅広いコミュニティサポートがあることです。また、ナビゲートも簡単で、プレゼンテーションにグラフを使用できます。また、分析がユーザーフレンドリーであることがわかりました.

ただし、新しいユーザーや初心者が研究プロセスで自信を持って Stata を使用することは非常に困難な場合があります。グラフィカルな解釈、回帰や標準誤差の使用など、深い知識が必要です。」

John T. による Stata のレビュー

4.JMP

JMP は、メモリ内およびデスクトップ上で、強力な統計と動的なグラフィックを組み合わせた統計分析ツールです。そのインタラクティブで視覚的なパラダイムにより、生の数値表や静的グラフからは得られない洞察を明らかにすることができます。

ユーザーの声:

「JMP には、業界の統計問題を解決するのに役立つ機能がたくさんあります。分析を実行するプロセスを通じてユーザーをガイドする使いやすいインターフェースを備えています。ユーザーが品質プロセスをより詳細に分析するのに役立つガイド資料がたくさんあります。

私が嫌いなのは価格だけです。もっと安い価格で提供される他のソフトウェアがあります。しかし、その余分なお金を投資しようと考えているなら、それで多くの利点が得られます。」

Rishi R. による JMP レビュー

5. ミニタブ 18

Minitab 18 は、データを分析し、困難なビジネス上の問題に対する有意義な解決策を見つけるために必要なツールをユーザーに提供する統計ソフトウェアです。シームレスなデータ準備から楽なプレゼンテーションまで、発見することがたくさんあります。

ユーザーの声:

「Minitab 18 は素晴らしいユーザーインターフェイスを備えています。分類に基づいてツールを見つけて使用するのは非常に簡単です。 ヘルプ機能も充実。任意の機能を右クリックして [ヘルプ] を選択するだけで、機能の段階的な内訳が表示されます。欠点としては、一部の機能が直感的ではないということです。 UI があまり目立たないように、グラフやデータを簡単に削除できるようにする必要があります。」

Minitab 18 レビュー by Mike C.

6. KNIME 分析プラットフォーム

KNIME Analytics Platform は、データ駆動型のイノベーションのためのオープンソリューションとして機能し、ユーザーがデータに隠された可能性を発見したり、新鮮な洞察を探したり、新しい未来を予測したりするのに役立ちます。 2,000 を超えるモジュール、すぐに実行できる数百のサンプル、および包括的な統合ツールを誇っています。

ユーザーの声:

「このプログラムは、ワークフローチェック、統計および数学関数、機械学習用アルゴリズム、および高度な予測アルゴリズムを提供します。 KNIME は、ブロックモジュールを使用してグラフィカルなジョブを実行するため、プログラミングなしで洗練されたアルゴリズムとコードを使用して大量の情報を評価するのに非常に役立ちます。

欠点の 1 つは、デスクトップで大量のメモリを使用することであり、マシンの全体的な効率に影響を与えます。」

Betty E.によるKNIME Analytics Platformのレビュー

7.オリジンプロ

OriginPro は、科学者やエンジニアのニーズに合わせて調整されたデータ分析と出版品質のグラフ作成機能を提供する、使いやすく習得しやすいソフトウェアアプリケーションです。 OriginProをご利用の方は、インポート、グラフ化、解析などの操作をすべてGUIからカスタマイズできます。データやパラメータが変更されると、グラフ、分析結果、およびレポートが自動的に更新されます。

ユーザーの声:

「カスタマーサービスはOriginの最高の部分です。彼らは迅速で非常に役に立ちます。作成できるグラフィックは非常にプロフェッショナルで、常に非常に美しいものです。さらに、1 つのプラットフォームで多くのことができます。さまざまなデータを分析するために使用していますが、制限を感じることはありません。唯一のことは、乗り越えるのが難しい学習曲線があるということです. それに時間を費やす気があるなら、後で自分に感謝するでしょう。」

Louis C. による OriginPro のレビュー

8. NumXL

NumXL が他と異なるのは、時系列 Excel アドインのスイートであり、Microsoft Excel を一流の時系列ソフトウェアおよび計量経済学ツールに変換し、さまざまな計量経済関数を追加して Excel と統合することで統計精度を提供することです。一連のショートカット、およびプロセス全体をガイドする直感的なユーザーインターフェイス。

ユーザーの声:

「非常に使いやすく、特に Excel のシンプルなアドオンです。すべてのデータ、予測などを季節ごとに簡単に調整できます。カスタマーサポートは、私が今まで経験した中で最高のものの 1 つであり、大きなメリットとなっています。日曜日の夜遅くに質問をして、すぐに答えてもらいました。それがカスタマーサポートです！ NumXL で気に入らない点はありません。」

Calen CによるNumXLレビュー.

9.SAS/STAT

SAS/STAT は、小さなデータセットに対する正確な手法、大きなデータタスクに対する高性能統計モデリングツール、欠損値のあるデータを分析するための最新の方法をユーザーに提供します。ユーザーは、定期的な更新、すぐに使用できるさまざまな統計手順、およびさまざまな統計手法も体験できます。

ユーザーの声:

「コードを書くことができることと、詳細なコードを書く時間がないときにパッケージやマクロを使用できることのバランスが取れていることに感謝しています。私が気に入らないのは、さまざまな統計方程式のコーディング方法について質問がある場合に利用できるヘルプオプションが十分にないことです。」

SAS/STAT レビュー by Braden T.

10.SASベース

SAS Base は、Web ベースのプログラミングインターフェイスを提供するプログラミング言語ソフトウェアです。データ操作、情報の保存と検索、記述統計、およびレポート作成のためのすぐに使用できるプログラムを提供します。この強力なデータ分析ツールは、クロスプラットフォームおよびマルチプラットフォームのサポートも提供します。

ユーザーの声:

「SAS Base は非常に合理化されており、余計なものはほとんどありません。データを設定し、コードを記述して実行し、出力を表示するか、さらに分析するために別のプログラムに渡します。すべてが適切に設定されると、これは迅速かつ効率的に行われます。ただし、使いにくい場合があります。インターフェイスに関する限り、やや時代遅れに感じられ、学習曲線が比較的急です。」

Erik G. による SAS Base のレビュー

発見:このリストに含まれていない別の統計分析ソフトウェアに興味がある場合は、他のオプションをチェックして、同僚が残した実際の偏りのないレビューを読んでください。

データを深く掘り下げる

ビジネスで変数間の関係を見つけるためにモデルと式を評価しようとしている場合は、統計分析に目を向けてください。これらの方法は、ほぼすべての分野ですでに使用されているため、ビジネスデータを新しくエキサイティングな方法で分析するのに今ほど適した時期はありません。

特にそこから発見できる無限の量を考えると、膨大な量のデータはありません。 データマイニングの内外を明らかにすることで、データで何ができるかについてさらに学びましょう。