Analiza statystyczna: lepszy sposób na podejmowanie decyzji biznesowych

Jeśli Twoja firma nie przygląda się bliżej swoim danym, brakuje Ci całego świata możliwości.

Z pomocą analityki biznesowej Twoja organizacja może zrobić z danymi więcej niż kiedykolwiek wcześniej, musisz tylko wiedzieć, od czego zacząć. Niezależnie od tego, czy tworzysz prognozy, czy znajdujesz trendy, analiza statystyczna jest najlepszym sposobem na uzyskanie potrzebnych informacji.

Dzięki dużym zbiorom danych firma może wiele zrobić, a analiza statystyczna to sposób, w jaki organizacje mogą je badać i uczyć się z nich w inteligentny sposób. Zajmuje się różnymi komponentami danych, w tym zbieraniem danych, ankietami i eksperymentami.

Jako aspekt analizy biznesowej, analiza statystyczna analizuje dane biznesowe i raporty dotyczące trendów w pięciu kluczowych krokach.

1. Opisz rodzaj danych, które będą analizowane
2. Zbadaj związek danych z populacją bazową
3. Utwórz model statystyczny, aby podsumować zrozumienie, w jaki sposób dane są powiązane z populacją bazową
4. Udowodnić lub obalić słuszność modelu
5. Korzystaj z analiz predykcyjnych, aby uruchamiać scenariusze, które będą kierować przyszłymi działaniami

W statystyce populacja to cała grupa analizowanych danych. Może to dotyczyć danych, takich jak cała grupa ludzi, przedmiotów, zwierząt, liczba wizyt w szpitalu w ciągu roku, zdarzenia, a nawet pomiary. Może mieć dowolny rozmiar, o ile zawiera wszystkie analizowane dane.

Znaczenie analizy statystycznej

Po zebraniu danych analiza statystyczna może być wykorzystywana do wielu rzeczy w Twojej firmie. Niektóre obejmują:

• Podsumowanie i prezentacja danych na wykresie lub wykresie w celu przedstawienia kluczowych ustaleń
• Odkrywanie kluczowych miar w danych, takich jak średnia
• Obliczanie, czy dane są nieco zgrupowane lub rozproszone, co również determinuje podobieństwa
• Dokonywanie przyszłych prognoz na podstawie przeszłych zachowań
• Testowanie hipotezy z eksperymentu

Istnieje kilka sposobów, dzięki którym firmy mogą wykorzystać analizę statystyczną na swoją korzyść. Niektóre z tych sposobów obejmują identyfikację, kto z pracowników sprzedaży osiąga słabe wyniki, znajdowanie trendów w danych klientów, zawężanie najlepszych działających linii produktów, przeprowadzanie audytów finansowych i lepsze zrozumienie, jak wyniki sprzedaży mogą się różnić w różnych regionach kraju .

Analiza danych a analiza statystyczna

W świecie business intelligence myli się analizę statystyczną z analizą danych w celu rozwiązania różnych problemów, z jakimi może się spotkać organizacja. Jednak narzędzia do analizy danych i ogólny proces mają kluczowe różnice w porównaniu z popularnymi rodzajami analizy statystycznej.

Analiza statystyczna stosuje określone metody statystyczne do próbki danych w celu zrozumienia całej populacji. Pozwala na wyciąganie wniosków na temat konkretnych rynków, kohort i ogólnej grupy, aby potencjalnie przewidzieć zachowanie i cechy innych.

Analiza danych to proces sprawdzania i czyszczenia wszystkich dostępnych danych oraz przekształcania ich w przydatne informacje, które mogą być zrozumiane przez osoby nietechniczne. Ma to kluczowe znaczenie, jeśli weźmiesz pod uwagę, że dane mogą być bez znaczenia, jeśli nie są rozumiane przez osoby podejmujące decyzje.

Analiza danych może być wykorzystana jako dane wejściowe do przeprowadzenia analizy statystycznej, ponieważ dane z różnych źródeł można łączyć w celu przeprowadzenia procesu statystycznego.

Jakie są rodzaje analizy statystycznej?

Stosując analizę statystyczną w swojej firmie, dwa główne typy, których będziesz używać, to opisowe i wnioskowania. Istnieją jednak inne typy, z których korzysta wiele firm, w zależności od ogólnego celu lub pytania, na które organizacja chce odpowiedzieć.

Opisowa analiza statystyczna

Analiza opisowa tworzy proste raporty i wykresy za pomocą oprogramowania do wizualizacji danych, które pozwala firmom zrozumieć, co wydarzyło się w danym momencie. Należy zauważyć, że analiza opisowa dotyczy tylko wydarzeń, które miały miejsce w przeszłości.

Rzeczywiste dane, które są częścią analizy opisowej, skupiają się na odpowiedzi na „co się stało” w sposób, który pozwala zagłębić się w dane z przeszłości.

Jak sama nazwa wskazuje, służy do opisu podstawowych cech informacji z przeszłości i podsumowuje je w łatwy i racjonalny sposób. Należy pamiętać, że ten rodzaj analizy statystycznej nie służy do wyciągania wniosków. Możesz tylko opisać, czym jest coś i co reprezentują dane z przeszłości.

Na przykład firma może użyć opisowej analizy statystycznej, aby przyjrzeć się ruchowi Twojej firmy w ciągu ostatniego roku. Możesz zobaczyć, kiedy ruch spadł, kiedy ponownie się zwiększył, który miesiąc miał największy ruch i średni ruch każdego miesiąca. Jednak te dane nie mówią, dlaczego ruch spadł.

Opisowa analiza statystyczna opisuje tylko dane lub podsumowuje informacje otaczające dane. Nadal ważne jest, aby zrozumieć swoje dane w znaczący sposób.

Podsumowując, cele analizy opisowej to:

• Opisz dane w sposób wizualny
• Wyjaśnij, co przedstawiają dane

Wnioskowa analiza statystyczna

Chociaż statystyki opisowe mają ograniczenie polegające na tym, że pozwalają tylko na szersze założenia dotyczące danych, obiektów lub osób, które mierzysz, wnioskowa analiza statystyczna może rozwiązać to ograniczenie.

Statystyka wnioskowa jest wynikiem bardziej skomplikowanych i matematycznych szacunków. Pozwala użytkownikom wywnioskować lub wnioskować o trendach dotyczących większej populacji na podstawie analizowanych próbek. Zasadniczo pobiera dane z próbki, a następnie wyciąga wnioski dotyczące większej populacji lub grupy.

Wnioskowa analiza statystyczna jest często używana do badania relacji między zmiennymi w próbie, co pozwala na wyciągnięcie wniosków i uogólnień, które dokładnie reprezentują populację. I w przeciwieństwie do analizy opisowej, firmy mogą testować hipotezę i wyciągać z tych danych różne wnioski.

Załóżmy na przykład, że chcesz poznać ulubiony dodatek do pizzy wszystkich na świecie. Są szanse, że nie wyjdziesz i nie przeprowadzisz wywiadów z każdą osobą na całym świecie. Zamiast tego spróbujesz pobrać próbkę reprezentatywnej populacji ludzi i spróbować postawić hipotezę swoich wyników.

Z bardziej biznesowego i realistycznego punktu widzenia, być może chcesz zadać każdemu z Twoich klientów pytanie dotyczące Twojego produktu lub usługi. Jeśli masz 100 000 klientów, badanie każdego z nich może być dość trudne. Zamiast tego wybrałbyś przykładową grupę klientów.

Chociaż ten proces nie jest doskonały i może być trudno uniknąć błędów, ułatwia badaczom wyciąganie uzasadnionych wniosków na temat populacji.

Cele statystyki inferencyjnej to:

• Wyciągnij wnioski z analizowanych danych
• Przetestuj różne hipotezy dotyczące danych

Analityka predykcyjna

Jeśli chodzi o przewidywanie przyszłych wydarzeń, których może doświadczyć Twoja firma, skorzystaj z analiz predykcyjnych, które szczegółowo opisują, co może się wydarzyć w następnej kolejności. Analiza ta opiera się na aktualnych i historycznych faktach oraz wykorzystuje algorytmy statystyczne i uczenie maszynowe w celu określenia prawdopodobieństwa przyszłych trendów na podstawie danych historycznych.

Branże, które czerpią najwięcej z analiz predykcyjnych, to firmy marketingowe, firmy ubezpieczeniowe i usługi finansowe, ale każda firma może odnieść ogromne korzyści z przygotowania się na nieprzewidywalną przyszłość.

Celem analityki predykcyjnej jest:

• Przewiduj przyszłe wydarzenia, korzystając z danych
• Określ prawdopodobieństwo różnych trendów w zachowaniu

Analizy nakazowe

Analiza preskryptywna może być niezwykle złożona, dlatego nie jest jeszcze szeroko stosowana przez firmy przy wykonywaniu analiz statystycznych.

Podczas gdy inne narzędzia analityczne mogą służyć do wyciągania wniosków, analiza nakazowa dostarcza rzeczywistych odpowiedzi. W przypadku tego typu raportów wymagany jest wysoki poziom wykorzystania systemów uczących się, ponieważ zawierają one działania, które należy podjąć w następnej kolejności. Wykorzystuje również techniki, takie jak złożone przetwarzanie zdarzeń, analiza wykresów i symulacja.

Podczas korzystania z analityki nakazowej cele to:

• Odpowiedz na pytanie „co należy zrobić dalej?”
• Zawęź poprawną rekomendację dla konkretnej decyzji

Analiza danych rozpoznawczych

Eksploracyjna analiza danych, znana również jako EDA, jest stosowana w formie uzupełniającej w stosunku do statystyki wnioskowania. To podejście koncentruje się na identyfikowaniu wzorców w danych w celu znalezienia potencjalnych nieznanych relacji.

Celem tej metody jest:

• Odkryj nowe połączenia w ramach danych
• Sprawdź brakujące dane lub błędy w gromadzeniu danych
• Zbierz jak najwięcej informacji o zestawie danych
• Przejrzyj założenia i hipotezy

Analiza przyczynowa

Jeśli Twoim celem biznesowym jest zrozumienie i zidentyfikowanie przyczyn, dla których coś się wydarzyło, doraźna analiza jest drogą, którą powinieneś obrać.

Bez względu na branżę, do której należy Twoja organizacja, od czasu do czasu na pewno doświadczysz niepowodzenia. Analiza przyczyn służy do określenia przyczyn wystąpienia awarii i zawężenia dokładnego źródła przyczyny.

Jednym z przykładów analizy przyczynowej jest dziedzina IT, w której firmy przeprowadzają kontrolę jakości różnego oprogramowania. Ten rodzaj analizy statystycznej zostanie wykorzystany do zbadania, dlaczego określone oprogramowanie zawiodło, czy wystąpił błąd, naruszenie danych lub atak DDoS.

Cele analizy przyczynowej to:

• Zidentyfikuj kluczowe obszary problemowe w danych
• Zbadaj i ustal główną przyczynę wystąpienia awarii

Analiza mechanistyczna

Spośród wszystkich rodzajów analiz statystycznych najmniej powszechna jest analiza mechanistyczna. Jednak w sensie analizy big data i nauk biologicznych odgrywa kluczową rolę w tym procesie.

Ta metoda polega na zrozumieniu określonych zmian w zmiennych, które powodują inne zmiany w innych zmiennych. Nie bierze pod uwagę wpływów zewnętrznych, które są poza kontrolą firmy, takich jak temperatura i czas. Ta metoda służy do pokazywania, jak coś się dzieje, a nie do informowania o tym, jak będzie się działo później, więc nie jest używana do przewidywania.

Przykładem analizy mechanistycznej w działaniu jest badanie wirusów przez osoby zajmujące się naukami biologicznymi i sprawdzanie, w jaki sposób zmiany w medycynie wpływają na różne części wirusa.

Celem analizy mechanicznej jest:

• Zrozum dokładne zmiany w zmiennych, które doprowadzą do zmian w innych zmiennych
• Poinformuj, że wszelkie dane były wynikiem tego, co się stało, gdy podmiot przechodził określoną czynność

Przykład analizy statystycznej

Ponieważ analiza statystyczna może być złożonym tematem do zrozumienia, przyjrzyjmy się prostemu i rzeczywistemu przykładowi.

Załóżmy, że prowadzisz franczyzowy sklep popularnej nowej siłowni ze zdrowiem i fitnessem. Odkąd otworzyłeś swoje drzwi w 2010 roku, obserwujesz stały spadek liczby nowych członków, a także członków anulujących swoje umowy. Uważasz, że jedną z głównych przyczyn spadku liczby nowych członków i odnowienia kontraktów może być niedawna popularność sprzętu do ćwiczeń w domu.

Aby przetestować tę hipotezę, powinieneś:

1. Zbierz dane dwóch zmiennych, o których mowa – nowych członków i odnowienia umów.
2. Umieść te dane w programie, który może uruchamiać różne metody analizy statystycznej.
3. Uruchom test regresji liniowej, używając formuły regresji jako modelu analizy, aby zwizualizować dane. Regresja zostałaby w tym przypadku wykorzystana do wizualizacji trendu w danych, co pomogłoby udowodnić związek między spadkiem liczby członków a wzrostem popularności sprzętu do ćwiczeń w domu.
4. Przeanalizuj wyniki.

Po zakończeniu będziesz mógł sprawdzić, czy rosnąca popularność domowego sprzętu do ćwiczeń ma negatywny wpływ na zdrowie i kondycję siłowni.

Jakie jest najlepsze oprogramowanie do analizy statystycznej?

Jeśli chodzi o oprogramowanie do analizy statystycznej, możesz wybierać spośród wielu różnych opcji. To oprogramowanie wykorzystuje specjalistyczne programy zaprojektowane, aby umożliwić użytkownikom przeprowadzanie złożonych analiz statystycznych, których nie są w stanie wykonać ręcznie.

Narzędzia programowe do analizy statystycznej są zwykle używane przez naukowców zajmujących się danymi i matematyków, ale mogą zapewnić funkcje specyficzne dla branży. Każde narzędzie zapewnia unikalny zestaw funkcji, które Twoja firma może uznać za dokładnie to, czego potrzebowała.

Oto spojrzenie na dziesięć najlepszych programów do analizy statystycznej z raportu G2 Winter 2020 Grid Report.

OŚWIADCZENIE: Niektóre opinie mogą być edytowane dla jasności.

1. Statystyki IBM SPSS

Na pierwszym miejscu plasuje się IBM SPSS Statistics, który służy do rozwiązywania specyficznych dla branży problemów biznesowych, które pomagają w podejmowaniu decyzji. Zapewnia użytkownikom określoną funkcjonalność, którą można dostosować do różnych poziomów umiejętności, jednocześnie dostarczając wykresy i raporty, które łatwo pokazują wyniki.

Co mówią użytkownicy:

„IBM SPSS dysponuje niezliczonymi narzędziami statystycznymi niezbędnymi do wykonywania moich analiz jako pracownika. Dużo wykorzystuję krzyżowania zmiennych, konstruowania hipotez, percentyli, próbkowania, wykresów, tabel i raportów niezbędnych do przedstawienia analiz pochodzących z badań socjologicznych. Dzięki tym narzędziom mogę dokonywać prawdopodobieństw, przewidywać zdarzenia i planować działania, które przynoszą korzyści społecznościom, spełniając moje cele jako socjologicznego analityka i cele w mojej pracy.

Jednak trochę skomplikowane było poznanie każdego z jego narzędzi i właściwego ich używania, aby uzyskać wyniki, których oczekiwałem na początku. Nauczyłem się korzystania z samouczków IBM SPSS do czytania i do dziś radzę sobie z tym całkiem umiejętnie, uzyskując pożądane wyniki analityczne”.

Recenzja IBM SPSS Statistics przeprowadzona przez Douglasa P.

2. RStudio

RStudio to narzędzie stworzone do nauki o danych i obliczeń statystycznych. Pomaga zespołom użytkowników współpracować, udostępniać zasoby obliczeniowe i publikować wyniki dla decydentów w ich organizacji.

Co mówią użytkownicy:

„Rstudio to nie tylko niesamowity interfejs graficzny dla języka R, ale reprezentuje kompletne środowisko użytkownika i programistyczne. Dzięki RStudio bardzo łatwo jest automatycznie importować zestawy danych i poruszać się po plikach źródłowych i obszarach roboczych bez pisania żadnego wiersza kodu. Dodatkowo pozwala na bardzo efektywne zarządzanie generowanymi wykresami i przepływem poleceń.

Jednym minusem jest to, że niektóre elementy graficzne mogą być bardziej widoczne wizualnie po zmianie stylizacji ikon”.

Recenzja RStudio autorstwa Antonio Z.

3. Statua

Stata to kompleksowe narzędzie do zarządzania danymi, analizy statystycznej i wysokiej jakości grafiki, a wszystko to w zasięgu ręki.

Co mówią użytkownicy:

„Najbardziej podoba mi się w Stata to, że ma łatwy interfejs, polecenia są dobrze wyjaśnione w sekcji pomocy i podręczniku online, a także ma szerokie wsparcie społeczności. Jest również łatwy w nawigacji, wykorzystuje wykresy do prezentacji i uważam, że analiza jest przyjazna dla użytkownika.

Jednak dla nowych użytkowników i początkujących może być dość trudne, aby pewnie używać Stata w procesie badawczym. Trzeba mieć dogłębną wiedzę, na przykład w interpretacjach graficznych, wykorzystaniu regresji i błędów standardowych”.

Recenzja Stata przez Johna T.

4. JMP

JMP to narzędzie do analizy statystycznej, które łączy potężne statystyki z dynamiczną grafiką, w pamięci i na pulpicie. Jego interaktywny i wizualny paradygmat umożliwia ujawnienie spostrzeżeń, których nie można uzyskać z surowych tabel liczb lub statycznych wykresów.

Co mówią użytkownicy:

„JMP zawiera mnóstwo funkcji, które mogą pomóc w rozwiązywaniu problemów statystycznych w Twojej branży. Posiada łatwy w obsłudze interfejs, który prowadzi użytkownika przez proces wykonywania analizy. Zawiera wiele materiałów pomocniczych, które mogą pomóc użytkownikom w bardziej dogłębnej analizie procesów jakości.

Jedyne, co mi się nie podoba, to cena. Istnieje inne oprogramowanie, które ma niższą cenę. Ale jeśli chcesz zainwestować te dodatkowe pieniądze, zyskasz dzięki temu mnóstwo korzyści”.

Recenzja JMP autorstwa Rishi R.

5. Minitab 18

Minitab 18 to oprogramowanie statystyczne, które zapewnia użytkownikom narzędzia potrzebne do analizowania danych i znajdowania sensownych rozwiązań trudnych problemów biznesowych. Od bezproblemowego przygotowywania danych po bezproblemowe prezentacje — jest wiele do odkrycia.

Co mówią użytkownicy:

„Minitab 18 ma niesamowity interfejs użytkownika. Bardzo łatwo jest zlokalizować i używać narzędzi na podstawie ich kategoryzacji. Funkcja pomocy jest również świetna. Możesz po prostu kliknąć prawym przyciskiem myszy i wybrać Pomoc w dowolnej funkcji, aby przejść do szczegółowego podziału funkcji. Z drugiej strony niektóre funkcje nie są tak intuicyjne, jak mogłyby być. Powinno być łatwiej pozbyć się wykresów i danych, aby nie zapychać tak bardzo interfejsu użytkownika.”

Recenzja Minitab 18 autorstwa Mike'a C.

6. Platforma analityczna KNIME

Platforma KNIME Analytics działa jako otwarte rozwiązanie dla innowacji opartych na danych, pomagając użytkownikom odkrywać potencjał ukryty w danych, wydobywać nowe informacje lub przewidywać nową przyszłość. Oferuje ponad 2000 modułów, setki gotowych do uruchomienia przykładów oraz szeroką gamę zintegrowanych narzędzi.

Co mówią użytkownicy:

„Program oferuje kontrolę przepływu pracy, funkcje statystyczne i matematyczne, algorytmy uczenia maszynowego oraz zaawansowane algorytmy predykcyjne. KNIME jest niezwykle pomocny w ocenie dużych ilości informacji za pomocą zaawansowanych algorytmów i kodów bez programowania, ponieważ wykorzystuje moduły blokowe do wykonywania zadań graficznych.

Jedną wadą jest to, że używa dużej ilości pamięci na pulpicie, co wpływa na ogólną wydajność komputera”.

Recenzja KNIME Analytics Platform przez Betty E.

7. PochodzeniePro

OriginPro to przyjazna dla użytkownika i łatwa do nauczenia aplikacja, która zapewnia analizę danych i możliwości tworzenia wykresów o jakości publikacji, dostosowane do potrzeb naukowców i inżynierów. Ci, którzy korzystają z OriginPro, mogą dostosowywać operacje, takie jak importowanie, tworzenie wykresów i analiza, a wszystko to z poziomu GUI. Wykresy, wyniki analiz i raporty są aktualizowane automatycznie w przypadku zmiany danych lub parametrów.

Co mówią użytkownicy:

„Obsługa klienta jest najlepszą częścią Origin. Są szybcy i bardzo pomocni. Grafika, którą możesz wykonać jest bardzo profesjonalna i zawsze bardzo estetyczna. Dodatkowo możesz zrobić tak wiele na jednej platformie. Używam go do analizy różnych danych i nigdy nie czuję się ograniczony. Jedyną rzeczą jest to, że istnieje krzywa uczenia się, którą trudno przezwyciężyć. Jeśli chcesz spędzić z tym czas, podziękujesz sobie później.”

Recenzja OriginPro autorstwa Louisa C.

8. NumXL

Tym, co wyróżnia NumXL, jest to, że jest to pakiet dodatków Excela z szeregami czasowymi, który przekształca program Microsoft Excel w najwyższej klasy oprogramowanie do analizy szeregów czasowych i narzędzie ekonometryczne, oferujące dokładność statystyczną, ponieważ integruje się z Excelem, dodając różne funkcje ekonometryczne, zestaw skrótów i intuicyjne interfejsy użytkownika, które poprowadzą Cię przez cały proces.

Co mówią użytkownicy:

„Bardzo łatwy w obsłudze, zwłaszcza będąc prostym dodatkiem w programie Excel. Mogę łatwo dostosowywać sezonowo wszystkie dane, prognozy i nie tylko. Obsługa klienta jest jedną z najlepszych, jakich kiedykolwiek doświadczyłem, co było ogromną korzyścią. Skontaktowałem się z pytaniami późno w niedzielne wieczory i natychmiast otrzymałem na nie odpowiedzi. Teraz to jest obsługa klienta! W NumXL nie ma nic, czego bym nie lubił.”

Recenzja NumXL autorstwa Calena C.

9. SAS/STATYSTYKA

SAS/STAT oferuje użytkownikom dokładne techniki dla małych zestawów danych, wysokowydajne narzędzia do modelowania statystycznego dla zadań z dużymi danymi oraz nowoczesne metody analizy danych z brakującymi wartościami. Użytkownicy będą również doświadczać regularnych aktualizacji, różnorodnych gotowych do użycia procedur statystycznych oraz szeregu metod statystycznych.

Co mówią użytkownicy:

„Doceniam dobrą równowagę między umiejętnością pisania kodu a możliwością korzystania z pakietów i makr, gdy nie mam czasu na napisanie szczegółowego kodu. Nie podoba mi się to, że nie ma wystarczającej liczby opcji pomocy, gdy ktoś ma pytania dotyczące kodowania różnych równań statystycznych”.

Recenzja SAS/STAT przeprowadzona przez Braden T.

10. Baza SAS

SAS Base to oprogramowanie w języku programowania, które zapewnia internetowy interfejs programowania. Oferuje gotowe do użycia programy do manipulacji danymi, przechowywania i wyszukiwania informacji, statystyk opisowych i raportowania. To potężne narzędzie do analizy danych zapewnia również obsługę wielu platform i wielu platform.

Co mówią użytkownicy:

„SAS Base jest niezwykle uproszczony i nie zawiera żadnych dodatków. Konfigurujesz dane, piszesz kod, uruchamiasz go, a następnie przeglądasz wyniki lub przekazujesz je do innego programu w celu dalszej analizy. Robi to szybko i sprawnie, gdy wszystko jest poprawnie skonfigurowane. Jednak może być nieco niezgrabny w użyciu – wydaje się nieco przestarzały, jeśli chodzi o interfejs, i ma stosunkowo stromą krzywą uczenia się”.

Recenzja SAS Base przez Erika G.

ODKRYJ: Jeśli interesuje Cię inne oprogramowanie do analizy statystycznej, które nie znajduje się na tej liście, sprawdź inne opcje i przeczytaj prawdziwe i bezstronne recenzje pozostawione przez rówieśników.

Zrób głębokie nurkowanie z danymi

Kiedy Twoja firma chce ocenić modele i formuły, aby znaleźć relacje między zmiennymi, przejdź do analizy statystycznej. Metody te są już stosowane w prawie każdej dziedzinie, więc nie ma lepszego czasu niż teraz, aby analizować dane biznesowe w nowy i ekscytujący sposób.

Żadna ilość danych nie jest zbyt duża, zwłaszcza z nieskończoną ilością, którą możesz z nich odkryć. Dowiedz się jeszcze więcej o tym, co możesz zrobić ze swoimi danymi, gdy odkryjesz tajniki eksploracji danych .