Analisi statistica: un modo migliore per prendere decisioni aziendali

Se la tua azienda non sta esaminando più da vicino i suoi dati, c'è un intero mondo di possibilità che ti stai perdendo.

Con l'aiuto dell'analisi aziendale, la tua organizzazione può fare di più con i suoi dati che mai, devi solo sapere da dove cominciare. Che tu stia facendo previsioni o trovando tendenze, l'analisi statistica è la soluzione migliore per le informazioni di cui hai bisogno.

C'è molto che un'azienda può fare con i suoi big data e l'analisi statistica è un modo per le organizzazioni di esaminarli e imparare da essi in modo intelligente. Si occupa di una varietà di componenti di dati, tra cui raccolta di dati, sondaggi ed esperimenti.

Come aspetto della business intelligence, l'analisi statistica esamina i dati aziendali e segnala le tendenze utilizzando cinque passaggi chiave.

1. Descrivi il tipo di dati che verranno analizzati
2. Esplora la relazione dei dati con la popolazione sottostante
3. Creare un modello statistico per riassumere la comprensione di come i dati sono correlati alla popolazione sottostante
4. Dimostrare, o confutare, la validità del modello
5. Usa l'analisi predittiva per eseguire scenari che guideranno le azioni future

Nelle statistiche, una popolazione è l'intero gruppo di dati che viene analizzato. Questo può riferirsi a dati come un intero gruppo di persone, oggetti, animali, quante visite vengono effettuate in ospedale in un anno, eventi o persino misurazioni. Può essere di qualsiasi dimensione, purché includa tutti i dati analizzati.

Importanza dell'analisi statistica

Una volta raccolti i dati, l'analisi statistica può essere utilizzata per molte cose nella tua attività. Alcuni includono:

• Riassumere e presentare i dati in un grafico o un grafico per presentare i risultati chiave
• Scoprire misure cruciali all'interno dei dati, come la media
• Calcolare se i dati sono leggermente raggruppati o sparsi, che determina anche somiglianze
• Fare previsioni future basate sul comportamento passato
• Testare un'ipotesi da un esperimento

Esistono diversi modi in cui le aziende possono utilizzare l'analisi statistica a proprio vantaggio. Alcuni di questi modi includono l'identificazione del personale di vendita che ha prestazioni scarse, l'individuazione delle tendenze nei dati dei clienti, il restringimento delle principali linee di prodotti operativi, lo svolgimento di audit finanziari e una migliore comprensione di come le prestazioni di vendita possono variare nelle diverse regioni del paese .

Analisi dei dati vs. analisi statistica

Nel mondo della business intelligence, non è raro confondere l'analisi statistica e l'analisi dei dati per risolvere i vari problemi che un'organizzazione può incontrare. Tuttavia, gli strumenti di analisi dei dati e il processo generale presentano differenze fondamentali rispetto ai tipi comuni di analisi statistica.

L'analisi statistica applica metodi statistici specifici a un campione di dati per avere una comprensione della popolazione totale. Consente di trarre conclusioni su mercati specifici, coorti e un raggruppamento generale per prevedere potenzialmente il comportamento e le caratteristiche degli altri.

L'analisi dei dati è il processo di ispezione e pulizia di tutti i dati disponibili e di trasformarli in informazioni utili che possono essere comprese da persone non tecniche. Questo è fondamentale se si considera che i dati possono essere privi di significato se non vengono compresi da chi prende le decisioni.

L'analisi dei dati può essere utilizzata come input per eseguire analisi statistiche, poiché i dati provenienti da diverse fonti possono essere combinati come metodo per eseguire il processo statistico.

Quali sono i tipi di analisi statistica?

Quando applichi l'analisi statistica alla tua attività, i due tipi principali che utilizzerai sono descrittivi e inferenziali. Tuttavia, ci sono altri tipi che utilizzano anche molte aziende, a seconda dell'obiettivo generale o della domanda a cui l'organizzazione sta cercando di rispondere.

Analisi statistica descrittiva

L'analisi descrittiva crea report e grafici semplici utilizzando un software di visualizzazione dei dati che consente alle aziende di comprendere cosa è successo in un determinato punto. È importante notare che l'analisi descrittiva riguarda solo eventi accaduti in passato.

I dati effettivi che fanno parte dell'analisi descrittiva si concentrano sulla risposta a "cosa è successo" in un modo che approfondisca i dati passati.

Come suggerisce il nome, è usato per descrivere le caratteristiche di base delle informazioni passate e le riassume in modo semplice e razionale. È importante tenere presente che questo tipo di analisi statistica non viene utilizzata per trarre conclusioni. Puoi solo descrivere cos'è qualcosa e cosa rappresentano i dati del passato.

Ad esempio, un'azienda può utilizzare l'analisi statistica descrittiva per dare un'occhiata al traffico della tua azienda nell'ultimo anno. Puoi vedere cose come quando il traffico è diminuito, quando è ripreso, quale mese ha registrato la maggior parte del traffico e il traffico medio di ogni mese. Tuttavia, questi dati non ti dicono perché il traffico è diminuito.

L'analisi statistica descrittiva descrive solo i dati o riassume le informazioni che circondano i dati. È comunque importante comprendere i tuoi dati in modo significativo.

In sintesi, gli obiettivi dell'analisi descrittiva sono:

• Descrivi i dati in modo visivo
• Spiega cosa presentano i dati

Analisi statistica inferenziale

Sebbene le statistiche descrittive abbiano una limitazione che consente solo ipotesi più ampie sui dati, gli oggetti o le persone che misuri, l'analisi statistica inferenziale può risolvere tale limitazione.

La statistica inferenziale è il risultato di stime più complicate e matematiche. Consente agli utenti di dedurre o concludere tendenze su una popolazione più ampia in base ai campioni analizzati. In sostanza, prende i dati da un campione e poi trae conclusioni su una popolazione o un gruppo più ampio.

L'analisi statistica inferenziale viene spesso utilizzata per studiare la relazione tra le variabili all'interno di un campione, consentendo conclusioni e generalizzazioni che rappresentano accuratamente la popolazione. E, a differenza dell'analisi descrittiva, le aziende possono testare un'ipotesi e trarre varie conclusioni da questi dati.

Ad esempio, supponiamo che tu voglia conoscere il condimento per pizza preferito da tutti nel mondo. È probabile che tu non uscirai e intervisterai ogni singola persona nel mondo intero. Invece, proveresti a campionare una popolazione rappresentativa di persone e tenterai di ipotizzare i tuoi risultati.

Da un punto di vista più commerciale e realistico, forse vuoi porre a ciascuno dei tuoi clienti una domanda sul tuo prodotto o servizio. Se hai 100.000 clienti, potrebbe essere abbastanza difficile interrogare ognuno di loro. Invece, andresti con un gruppo campione di clienti.

Sebbene questo processo non sia perfetto e potresti trovare difficile evitare errori, rende semplice per i ricercatori fare inferenze ragionate sulla popolazione.

Gli obiettivi della statistica inferenziale sono:

• Trarre conclusioni dai dati analizzati
• Verifica varie ipotesi che circondano i dati

Analisi predittiva

Quando si tratta di fare previsioni sugli eventi futuri che la tua azienda potrebbe sperimentare, passa all'analisi predittiva, che descrive in dettaglio cosa è probabile che accada dopo. Questa analisi si basa su fatti attuali e storici e utilizza algoritmi statistici e apprendimento automatico per definire la probabilità di tendenze future sulla base di dati storici.

I settori che ottengono il massimo dall'analisi predittiva sono le società di marketing, le compagnie assicurative e i servizi finanziari, ma qualsiasi azienda può vedere un enorme vantaggio dalla preparazione per un futuro imprevedibile.

Lo scopo dell'analisi predittiva è:

• Anticipa eventi futuri utilizzando i dati
• Determinare la probabilità di varie tendenze nel comportamento

Analisi prescrittiva

L'analisi prescrittiva può essere estremamente complessa, motivo per cui non è ancora ampiamente utilizzata dalle aziende durante l'esecuzione di analisi statistiche.

Mentre altri strumenti di analisi possono essere utilizzati per trarre conclusioni, l'analisi prescrittiva fornisce risposte concrete. Per questi tipi di report è necessario un elevato livello di utilizzo dell'apprendimento automatico poiché forniscono azioni da intraprendere successivamente. Utilizza anche tecniche come l'elaborazione di eventi complessi, l'analisi dei grafici e la simulazione.

Quando si utilizza l'analisi prescrittiva, gli obiettivi sono:

• Rispondi alla domanda "cosa si dovrebbe fare dopo?"
• Restringi la raccomandazione corretta per una decisione specifica

Analisi esplorativa dei dati

L'analisi dei dati esplorativi, nota anche come EDA, viene utilizzata in forma complementare alla statistica inferenziale. Questo approccio si concentra sull'identificazione di modelli nei dati per trovare potenziali relazioni sconosciute.

Lo scopo di questo metodo è di:

• Scopri nuove connessioni all'interno dei dati
• Verifica la presenza di dati mancanti o errori nella raccolta dei dati
• Raccogli più informazioni possibili sul set di dati
• Rivedere ipotesi e ipotesi

Analisi causale

Se il tuo obiettivo aziendale è capire e identificare i motivi per cui le cose sono accadute, l'analisi casuale è la strada che dovresti prendere.

Indipendentemente dal settore in cui rientri la tua organizzazione, di tanto in tanto sei destinato a subire dei fallimenti. L'analisi causale viene utilizzata per determinare i motivi per cui si verificano i guasti e restringere l'esatta radice della causa.

Un esempio di analisi causale è nel campo IT poiché le aziende eseguono la garanzia della qualità su vari software. Questo tipo di analisi statistica verrebbe utilizzato per esaminare il motivo per cui un software specifico ha fallito, se si è verificato un bug, una violazione dei dati o un attacco DDoS.

Gli obiettivi dell'analisi causale sono:

• Identificare le aree problematiche chiave all'interno dei dati
• Indagare e determinare la causa principale del motivo per cui si è verificato un errore

Analisi meccanicistica

Tra tutti i tipi di analisi statistica, l'analisi meccanicistica è la meno comune. Tuttavia, nel senso dell'analisi dei big data e della scienza biologica, svolge un ruolo cruciale nel processo.

Questo metodo consiste nella comprensione di modifiche specifiche nelle variabili che causano altre modifiche in altre variabili. Non prende in considerazione le influenze esterne che sono al di fuori del controllo di un'azienda, come la temperatura e il tempo. Questo metodo viene utilizzato per mostrare come accadono le cose, piuttosto che dire come accadranno le cose in seguito, quindi non viene utilizzato per fare previsioni.

Un esempio di analisi meccanicistica in azione è quando gli studiosi di scienze biologiche studiano i virus e ispezionano come varie parti del virus sono influenzate dai cambiamenti nella medicina.

Lo scopo dell'analisi meccanica è:

• Comprendere le modifiche esatte nelle variabili che porteranno a modifiche in altre variabili
• Rendi noto che qualsiasi dato era il risultato di ciò che è accaduto quando un soggetto stava svolgendo un'attività specifica

Esempio di analisi statistica

Poiché l'analisi statistica può essere un argomento complesso da comprendere, esploriamo un esempio semplice e reale.

Diciamo che possiedi un negozio in franchising di una nuova popolare palestra per la salute e il fitness. Da quando hai aperto le sue porte nel 2010, hai assistito a una costante diminuzione dei nuovi membri, così come i membri che hanno annullato i loro contratti. Ritieni che una delle cause principali del calo sia dei nuovi membri che dei rinnovi dei contratti potrebbe essere la recente popolarità delle attrezzature per l'allenamento a casa.

Per verificare questa ipotesi, dovresti:

1. Raccogli i dati delle due variabili in questione: nuovi membri e rinnovi di contratto.
2. Inserisci questi dati in un programma software in grado di eseguire vari metodi di analisi statistica.
3. Esegui un test di regressione lineare utilizzando la formula di regressione come modello di analisi per visualizzare i dati. La regressione verrebbe utilizzata in questo caso per visualizzare l'andamento dei dati, il che aiuterebbe a dimostrare la connessione tra il calo dei membri e la crescente popolarità delle attrezzature per l'allenamento a casa.
4. Analizza i risultati.

Una volta completato, sarai in grado di vedere se la crescente popolarità delle attrezzature per l'allenamento a casa ha avuto un impatto negativo sulla tua palestra per la salute e il fitness.

Qual è il miglior software di analisi statistica?

Quando si tratta di software di analisi statistica, è possibile scegliere tra un'ampia varietà di opzioni. Questo software utilizza programmi specializzati progettati per consentire ai suoi utenti di eseguire analisi statistiche complesse che non sono in grado di eseguire manualmente.

Gli strumenti software di analisi statistica sono in genere utilizzati da data scientist e matematici, ma possono fornire funzionalità specifiche del settore. Ogni strumento fornisce un insieme unico di funzionalità che la tua azienda potrebbe trovare esattamente ciò di cui aveva bisogno.

Diamo uno sguardo ai primi dieci software di analisi statistica del Grid Report Winter 2020 di G2.

DISCLAIMER: alcune recensioni possono essere modificate per chiarezza.

1. Statistiche IBM SPSS

Al primo posto c'è IBM SPSS Statistics, che viene utilizzato per risolvere problemi aziendali specifici del settore che aiutano nel processo decisionale. Fornisce agli utenti funzionalità specifiche personalizzabili per diversi livelli di abilità, fornendo al contempo grafici e report che mostrano facilmente i risultati.

Cosa dicono gli utenti:

“IBM SPSS dispone di innumerevoli strumenti statistici necessari per eseguire la mia analisi come lavoratore. Uso molto l'incrocio di variabili, la costruzione di ipotesi, i percentili, il campionamento, i grafici, le tabelle e le relazioni necessarie per presentare l'analisi che proviene dalla ricerca sociologica. Con questi strumenti posso fare probabilità, previsioni di eventi e pianificazione di attività a beneficio delle comunità, soddisfacendo i miei obiettivi di analista sociologico e gli obiettivi del mio lavoro.

Tuttavia, è stato un po' complicato imparare ciascuno dei suoi strumenti e come usarli correttamente per ottenere i risultati che mi aspettavo all'inizio. Mi sono istruito sull'uso dei tutorial di lettura di IBM SPSS e ancora oggi lo gestisco abbastanza abilmente, ottenendo i risultati analitici che desidero".

Revisione IBM SPSS Statistics di Douglas P.

2. Studio R

RStudio è uno strumento creato per la scienza dei dati e il calcolo statistico. Aiuta i team di utenti a lavorare insieme, condividere risorse informatiche e pubblicare i risultati per i decisori all'interno della loro organizzazione.

Cosa dicono gli utenti:

“Rstudio non è solo un'incredibile interfaccia grafica per il linguaggio R, ma rappresenta un ambiente utente e di sviluppo completo. Con RStudio, è molto facile importare automaticamente i set di dati e navigare tra i file di origine e gli spazi di lavoro senza scrivere alcuna riga di codice. Inoltre, consente una gestione molto efficiente dei grafici generati e del flusso dei comandi.

Uno svantaggio è che alcuni componenti grafici potrebbero essere visivamente più apprezzabili con un restyling delle icone".

Recensione RStudio di Antonio Z.

3. Stato

Stata è uno strumento all-in-one per la gestione dei dati, l'analisi statistica e la grafica di alta qualità, tutto a portata di mano.

Cosa dicono gli utenti:

“Quello che amo di più di Stata è che ha un'interfaccia semplice, i comandi sono ben spiegati nella sezione della guida e nel manuale online e c'è un ampio supporto della community. È anche facile navigare, usare i grafici per le presentazioni e trovo che l'analisi sia facile da usare.

Tuttavia, può essere piuttosto difficile per i nuovi utenti e per i principianti utilizzare con sicurezza Stata nel processo di ricerca. È necessario avere una conoscenza approfondita, come nelle interpretazioni grafiche e nell'uso della regressione e degli errori standard".

Revisione dello stato di John T.

4. JMP

JMP è uno strumento di analisi statistica che combina potenti statistiche con grafica dinamica, in memoria e sul desktop. Il suo paradigma interattivo e visivo gli consente di rivelare intuizioni impossibili da ottenere da tabelle di numeri grezzi o grafici statici.

Cosa dicono gli utenti:

“JMP è ricco di tantissime funzionalità che possono aiutare a risolvere i problemi statistici nel tuo settore. Ha un'interfaccia facile da usare che guida gli utenti attraverso il processo di esecuzione dell'analisi. Ha un sacco di materiale guida che può aiutare gli utenti a fare un'analisi più approfondita dei processi di qualità.

L'unica cosa che non mi piace è il prezzo. C'è altro software che ha un prezzo più conveniente. Ma se stai cercando di investire quei soldi extra, ne ottieni tantissimi vantaggi.

Recensione JMP di Rishi R.

5. Minischeda 18

Minitab 18 è un software statistico che fornisce agli utenti gli strumenti necessari per analizzare i dati e trovare soluzioni significative a difficili problemi aziendali. Dalla perfetta preparazione dei dati alle presentazioni semplici, c'è molto da scoprire.

Cosa dicono gli utenti:

“Minitab 18 ha un'interfaccia utente incredibile. È molto facile individuare e utilizzare gli strumenti in base alle loro categorizzazioni. Anche la funzione di aiuto è eccezionale. Puoi semplicemente fare clic con il pulsante destro del mouse e scegliere Guida su qualsiasi funzione e sei portato a una suddivisione dettagliata della funzione. Sul lato negativo, alcune funzionalità non sono così intuitive come potrebbero essere. Dovrebbe essere più facile sbarazzarsi di grafici e dati per non intasare così tanto l'interfaccia utente".

Minitab 18 recensione di Mike C.

6. Piattaforma di analisi KNIME

KNIME Analytics Platform funziona per essere una soluzione aperta per l'innovazione basata sui dati, aiutando gli utenti a scoprire il potenziale nascosto nei dati, estrarre nuove informazioni o prevedere nuovi futuri. Vanta oltre 2.000 moduli, centinaia di esempi pronti per l'esecuzione e una gamma completa di strumenti integrati.

Cosa dicono gli utenti:

“Il programma offre controlli del flusso di lavoro, funzioni statistiche e matematiche, algoritmi per l'apprendimento automatico e sofisticati algoritmi di previsione. KNIME è estremamente utile per valutare grandi quantità di informazioni con algoritmi e codici sofisticati senza programmazione poiché utilizza moduli a blocchi per eseguire lavori grafici.

Uno svantaggio è che utilizza una quantità di memoria sul desktop, il che influisce sull'efficienza generale della macchina".

Recensione della piattaforma KNIME Analytics di Betty E.

7. OriginPro

OriginPro è un'applicazione software intuitiva e di facile apprendimento che fornisce analisi dei dati e capacità di creazione grafica di qualità di pubblicazione su misura per le esigenze di scienziati e ingegneri. Chi utilizza OriginPro può personalizzare operazioni come l'importazione, la rappresentazione grafica e l'analisi, il tutto dalla GUI. Grafici, risultati di analisi e report si aggiornano automaticamente quando i dati oi parametri cambiano.

Cosa dicono gli utenti:

“Il servizio clienti è facilmente la parte migliore di Origin. Sono veloci e molto disponibili. La grafica che puoi realizzare è molto professionale e sempre molto gradevole esteticamente. Inoltre, puoi fare così tanto su un'unica piattaforma. Lo uso per analizzare una varietà di dati e non mi sento mai limitato. L'unica cosa è che c'è una curva di apprendimento che è difficile da superare. Se sei disposto a dedicarci del tempo, ti ringrazierai più tardi.

Recensione OriginPro di Louis C.

8. NumXL

Ciò che rende NumXL diverso è che si tratta di una suite di componenti aggiuntivi di Excel per le serie temporali, che trasforma Microsoft Excel in un software di prima classe per le serie temporali e in uno strumento econometrico, offrendo accuratezza statistica poiché si integra con Excel aggiungendo una varietà di funzioni econometriche, un ricco set di scorciatoie e interfacce utente intuitive per guidare l'utente attraverso l'intero processo.

Cosa dicono gli utenti:

“Molto facile da usare, soprattutto essendo un semplice componente aggiuntivo in Excel. Posso facilmente regolare stagionalmente tutti i dati, le previsioni e altro ancora. L'assistenza clienti è una delle migliori che abbia mai visto, il che è stato un enorme vantaggio. Ho contattato con domande in ritardo la domenica sera e ho ricevuto risposta immediatamente. Questa è l'assistenza clienti! Non c'è niente di NumXL che non mi piace."

Recensione NumXL di Calen C.

9. SAS/STAT

SAS/STAT offre agli utenti tecniche esatte per piccoli set di dati, strumenti di modellazione statistica ad alte prestazioni per attività di dati di grandi dimensioni e metodi moderni per l'analisi dei dati con valori mancanti. Gli utenti sperimenteranno anche aggiornamenti regolari, una varietà di procedure statistiche pronte per l'uso e una gamma di metodi statistici.

Cosa dicono gli utenti:

“Apprezzo il buon equilibrio tra la capacità di scrivere codice e la possibilità di utilizzare pacchetti e macro quando non ho tempo per scrivere codice dettagliato. Quello che non mi piace è che non ci sono abbastanza opzioni di aiuto disponibili quando si hanno domande su come codificare per varie equazioni statistiche.

Revisione SAS/STAT di Braden T.

10. Base SAS

SAS Base è un software di linguaggio di programmazione che fornisce un'interfaccia di programmazione basata sul Web. Offre programmi pronti all'uso per la manipolazione dei dati, l'archiviazione e il recupero delle informazioni, le statistiche descrittive e il reporting. Questo potente strumento di analisi dei dati fornisce anche supporto multipiattaforma e multipiattaforma.

Cosa dicono gli utenti:

“SAS Base è estremamente snella e non molto in termini di fronzoli. Si impostano i dati, si scrive il codice, lo si esegue, quindi si visualizza l'output o lo si passa a un altro programma per ulteriori analisi. Lo fa in modo rapido ed efficiente una volta che tutto è impostato correttamente. Tuttavia, può essere un po' scomodo da usare: sembra un po' datato per quanto riguarda l'interfaccia e ha una curva di apprendimento relativamente ripida".

Recensione SAS Base di Erik G.

SCOPRI: Se sei interessato a un software di analisi statistica diverso non incluso in questo elenco, controlla altre opzioni e leggi le recensioni reali e imparziali lasciate dai tuoi colleghi.

Fai un tuffo nei dati

Quando la tua azienda sta cercando di valutare modelli e formule per trovare la relazione tra variabili, passa all'analisi statistica. Questi metodi sono già utilizzati in quasi tutti i campi, quindi non c'è momento migliore di adesso per analizzare i dati aziendali in modi nuovi ed entusiasmanti.

Nessuna quantità di dati è troppo grande, soprattutto con la quantità infinita che puoi scoprire da essa. Scopri ancora di più su cosa puoi fare con i tuoi dati quando scopri i dettagli del data mining .