Analiza statistică: o modalitate mai bună de a lua decizii de afaceri

Dacă afacerea dvs. nu se uită mai atent la datele sale, există o întreagă lume de posibilități pe care le pierdeți.

Cu ajutorul analizei de afaceri, organizația ta poate face mai mult cu datele sale decât oricând, trebuie doar să știi de unde să începi. Indiferent dacă faceți predicții sau găsiți tendințe, analiza statistică este cel mai bun pariu pentru informațiile de care aveți nevoie.

Există multe lucruri pe care o afacere le poate face cu datele sale mari, iar analiza statistică este o modalitate prin care organizațiile le pot examina și învăța din acestea într-un mod inteligent. Se ocupă cu o varietate de componente ale datelor, inclusiv culegerea de date, sondaje și experimente.

Ca aspect al business intelligence, analiza statistică analizează datele de afaceri și raportează tendințe folosind cinci pași cheie.

1. Descrieți tipul de date care vor fi analizate
2. Explorați relația datelor cu populația de bază
3. Creați un model statistic pentru a rezuma înțelegerea modului în care datele se referă la populația de bază
4. Demonstrați sau infirmați validitatea modelului
5. Utilizați analiza predictivă pentru a rula scenarii care vor ghida acțiunile viitoare

În statistică, o populație este întregul grup de date care este analizat. Aceasta se poate referi la date precum un întreg grup de oameni, obiecte, animale, câte vizite sunt efectuate la spital într-un an, evenimente sau chiar măsurători. Poate avea orice dimensiune, atâta timp cât include toate datele analizate.

Importanța analizei statistice

Odată colectate datele, analiza statistică poate fi folosită pentru multe lucruri din afacerea dvs. Unele includ:

• Rezumarea și prezentarea datelor într-un grafic sau diagramă pentru a prezenta constatările cheie
• Descoperirea unor măsuri cruciale în cadrul datelor, cum ar fi media
• Calcularea dacă datele sunt ușor grupate sau răspândite, ceea ce determină și asemănările
• Efectuarea de previziuni viitoare bazate pe comportamentul trecut
• Testarea unei ipoteze dintr-un experiment

Există mai multe moduri prin care companiile pot folosi analiza statistică în avantajul lor. Unele dintre aceste moduri includ identificarea persoanelor din personalul dvs. de vânzări care are performanțe slabe, găsirea de tendințe în datele clienților, restrângerea liniilor de produse operaționale de top, efectuarea de audituri financiare și obținerea unei mai bune înțelegeri a modului în care performanța vânzărilor poate varia în diferite regiuni ale țării. .

Analiza datelor vs. analiză statistică

În lumea business intelligence, nu este neobișnuit să se confunde analiza statistică și analiza datelor pentru a rezolva diverse probleme pe care le poate întâmpina o organizație. Cu toate acestea, instrumentele de analiză a datelor și procesul general au diferențe cheie în comparație cu tipurile comune de analiză statistică.

Analiza statistică aplică metode statistice specifice unui eșantion de date pentru a avea o înțelegere a populației totale. Permite tragerea de concluzii despre piețe specifice, cohorte și o grupare generală pentru a prezice potențial comportamentul și caracteristicile altora.

Analiza datelor este procesul de inspectare și curățare a tuturor datelor disponibile și de transformare a acestora în informații utile, care pot fi înțelese de persoanele netehnice. Acest lucru este crucial atunci când considerați că datele pot fi lipsite de sens dacă nu sunt înțelese de cei care iau decizii.

Analiza datelor poate fi utilizată ca intrare pentru a efectua analize statistice, deoarece datele din diferite surse pot fi combinate ca o modalitate de a desfășura procesul statistic.

Care sunt tipurile de analiză statistică?

Când aplicați analize statistice afacerii dvs., cele două tipuri principale pe care le veți utiliza sunt descriptive și inferențiale. Cu toate acestea, există și alte tipuri pe care multe companii le folosesc, de asemenea, în funcție de obiectivul general sau de întrebarea la care organizația încearcă să răspundă.

Analiza statistică descriptivă

Analiza descriptivă creează rapoarte și grafice simple folosind software-ul de vizualizare a datelor care permite companiilor să înțeleagă ce sa întâmplat la un anumit punct. Este important de reținut că analiza descriptivă se referă doar la evenimentele care au avut loc în trecut.

Datele reale care fac parte din analiza descriptivă se concentrează pe răspunsul la „ce s-a întâmplat” într-un mod care să analizeze în profunzime datele din trecut.

După cum sugerează și numele, este folosit pentru a descrie caracteristicile de bază ale informațiilor din trecut și le rezumă într-un mod ușor și rațional. Este important să rețineți că acest tip de analiză statistică nu este folosit pentru a trage concluzii. Poți doar să descrii ce este ceva și ce reprezintă datele din trecut.

De exemplu, o companie poate folosi analize statistice descriptive pentru a analiza traficul companiei dvs. pe parcursul anului trecut. Puteți vedea lucruri precum când a scăzut traficul, când a revenit, în ce lună a avut cel mai mult trafic și traficul mediu al fiecărei luni. Cu toate acestea, aceste date nu vă spun de ce a scăzut traficul.

Analiza statistică descriptivă descrie doar datele sau rezumă informațiile din jurul datelor. Este încă important să vă înțelegeți datele într-un mod semnificativ.

Pentru a rezuma, obiectivele analizei descriptive sunt:

• Descrieți datele într-o manieră vizuală
• Explicați ce prezintă datele

Analiza statistică inferenţială

În timp ce statistica descriptivă are o limitare care permite doar presupuneri mai largi despre datele, obiectele sau persoanele pe care le măsurați, analiza statistică inferențială poate rezolva această limitare.

Statistica inferenţială este rezultatul unor estimări mai complicate şi mai matematice. Permite utilizatorilor să deducă sau să concluzioneze tendințe despre o populație mai mare pe baza eșantioanelor care sunt analizate. În esență, preia date dintr-un eșantion și apoi face concluzii despre o populație sau un grup mai mare.

Analiza statistică inferențială este adesea folosită pentru a studia relația dintre variabilele dintr-un eșantion, permițând concluzii și generalizări care reprezintă cu exactitate populația. Și, spre deosebire de analiza descriptivă, companiile pot testa o ipoteză și pot ajunge la diverse concluzii din aceste date.

De exemplu, să presupunem că doriți să cunoașteți topping-ul de pizza preferat al tuturor din lume. Sunt șanse să nu ieși și să intervievezi fiecare persoană din întreaga lume. În schimb, ați încerca să eșantionați o populație reprezentativă de oameni și să încercați să formulați ipoteza rezultatelor dvs.

Dintr-un punct de vedere mai realist și de afaceri, poate doriți să puneți fiecărui client o întrebare despre produsul sau serviciul dvs. Dacă aveți 100.000 de clienți, poate fi destul de dificil să sondați pe fiecare dintre ei. În schimb, ați merge cu un eșantion de grup de clienți.

Deși acest proces nu este perfect și s-ar putea să vă fie dificil să evitați erorile, este simplu pentru cercetători să facă inferențe argumentate despre populație.

Obiectivele statisticii inferenţiale sunt:

• Trageți concluzii din datele analizate
• Testați diverse ipoteze în jurul datelor

Analize predictive

Când vine vorba de a face predicții despre evenimentele viitoare pe care le-ar putea experimenta afacerea dvs., apelați la analiza predictivă, care detaliază ce este probabil să se întâmple în continuare. Această analiză se bazează pe fapte actuale și istorice și utilizează algoritmi statistici și învățarea automată pentru a defini probabilitatea unor tendințe viitoare pe baza datelor istorice.

Industriile care profită la maximum de analiza predictivă sunt companiile de marketing, firmele de asigurări și serviciile financiare, dar orice afacere poate vedea un beneficiu masiv din pregătirea pentru un viitor imprevizibil.

Scopul analizei predictive este:

• Anticipați evenimentele viitoare folosind date
• Determinați probabilitatea apariției diferitelor tendințe de comportament

Analiza prescriptivă

Analiza prescriptivă poate fi extrem de complexă, motiv pentru care nu este încă utilizată pe scară largă de către companii atunci când efectuează analize statistice.

În timp ce alte instrumente de analiză pot fi folosite pentru a trage concluzii, analiza prescriptivă vă oferă răspunsuri reale. Este necesar un nivel ridicat de utilizare a învățării automate pentru aceste tipuri de rapoarte, deoarece oferă acțiuni de întreprins în continuare. De asemenea, utilizează tehnici precum procesarea evenimentelor complexe, analiza grafică și simularea.

Atunci când se utilizează analiza prescriptivă, obiectivele sunt:

• Răspundeți la întrebarea „ce ar trebui făcut în continuare?”
• Restrângeți recomandarea corectă pentru o anumită decizie

Analiza exploratorie a datelor

Analiza exploratorie a datelor, cunoscută și sub numele de EDA, este utilizată într-o formă complementară statisticilor inferențiale. Această abordare se concentrează pe identificarea tiparelor în date pentru a găsi potențiale relații necunoscute.

Scopul acestei metode este de a:

• Descoperiți noi conexiuni în cadrul datelor
• Verificați dacă există date lipsă sau greșeli în cadrul colectării datelor
• Colectați cât mai multe informații despre setul de date
• Revizuiți ipotezele și ipotezele

Analiza cauzală

Dacă obiectivul dvs. de afaceri este să înțelegeți și să identificați motivele pentru care s-au întâmplat lucrurile, analiza obișnuită este calea pe care ar trebui să o luați.

Indiferent de industrie în care se încadrează organizația dvs., sunteți obligat să experimentați eșecuri din când în când. Analiza cauzală este utilizată pentru a determina motivele pentru care apar eșecurile și pentru a restrânge rădăcina exactă a cauzei.

Un exemplu de analiză cauzală este în domeniul IT, deoarece întreprinderile efectuează asigurarea calității pe diverse programe software. Acest tip de analiză statistică ar fi folosit pentru a examina de ce un anumit software a eșuat, dacă a existat o eroare, o încălcare a datelor sau un atac DDoS.

Obiectivele analizei cauzale sunt:

• Identificați problemele cheie în cadrul datelor
• Investigați și determinați cauza principală a motivului pentru care a avut loc o defecțiune

Analiza mecanicistă

Dintre toate tipurile de analiză statistică, analiza mecanicistă este cea mai puțin comună. Cu toate acestea, în sensul analizei de date mari și al științei biologice, acesta joacă un rol crucial în acest proces.

Această metodă constă în înțelegerea modificărilor specifice ale variabilelor care provoacă alte modificări ale altor variabile. Nu ia în considerare influențele externe care sunt în afara controlului unei afaceri, cum ar fi temperatura și timpul. Această metodă este folosită pentru a arăta cum se întâmplă lucrurile, mai degrabă decât pentru a spune cum se vor întâmpla lucrurile mai târziu, deci nu este folosită pentru a face predicții.

Un exemplu de analiză mecanicistă în acțiune este atunci când cei din știința biologică studiază virușii și inspectează modul în care diferitele părți ale virusului sunt afectate de schimbările din medicină.

Scopul analizei mecanice este:

• Înțelegeți exact modificările variabilelor care vor duce la modificări ale altor variabile
• Faceți cunoscut faptul că orice date a fost rezultatul a ceea ce s-a întâmplat atunci când un subiect trecea printr-o anumită activitate

Exemplu de analiză statistică

Deoarece analiza statistică poate fi un subiect complex de înțeles, haideți să explorăm un exemplu simplu și real.

Să presupunem că dețineți un magazin în franciză al unei noi săli de fitness populare pentru sănătate și fitness. De când v-ați deschis porțile în 2010, ați observat o scădere constantă a numărului de noi membri, precum și a membrilor care își anulează contractele. Crezi că una dintre cauzele principale ale scăderii atât a noilor membri, cât și a reînnoirilor de contracte ar putea fi popularitatea recentă a echipamentelor de antrenament de acasă.

Pentru a testa această ipoteză, ați:

1. Adunați datele celor două variabile în cauză -- membri noi și reînnoiri de contracte.
2. Puneți aceste date într-un program software care poate rula diferite metode de analiză statistică.
3. Rulați un test de regresie liniară folosind formula de regresie ca model de analiză pentru a vizualiza datele. Regresia ar fi folosită în acest caz pentru a vizualiza tendința în date, ceea ce ar ajuta la demonstrarea legăturii dintre scăderea numărului de membri și popularitatea crescută a echipamentelor de antrenament la domiciliu.
4. Analizați rezultatele.

Odată terminat, veți putea vedea dacă popularitatea în creștere a echipamentelor de antrenament de acasă a avut un impact negativ asupra sănătății și sălii de fitness.

Care este cel mai bun software de analiză statistică?

Când vine vorba de software-ul de analiză statistică, există o mare varietate de opțiuni din care puteți alege. Acest software utilizează programe specializate concepute pentru a permite utilizatorilor săi să efectueze analize statistice complexe pe care nu le pot face manual.

Instrumentele software de analiză statistică sunt utilizate în mod obișnuit de oamenii de știință ai datelor și de matematicieni, dar pot oferi caracteristici specifice industriei. Fiecare instrument oferă un set unic de caracteristici pe care compania dumneavoastră le poate găsi exact ceea ce avea nevoie.

Iată o privire la primele zece software-uri de analiză statistică din Raportul Grid Iarna 2020 al G2.

DECLINAREA RESPONSABILITĂȚII: Unele recenzii pot fi editate pentru claritate.

1. IBM SPSS Statistics

Pe locul unu se află IBM SPSS Statistics, care este folosit pentru a rezolva probleme de afaceri specifice industriei care ajută la luarea deciziilor. Oferă utilizatorilor o funcționalitate specifică care este personalizată pentru diferite niveluri de calificare, oferind în același timp grafice și rapoarte care arată cu ușurință rezultatele.

Ce spun utilizatorii:

„IBM SPSS are nenumărate instrumente statistice necesare pentru a-mi efectua analiza ca lucrător. Folosesc o mulțime de încrucișarea variabilelor, construirea de ipoteze, percentile, eșantionare, grafice, tabele și rapoarte necesare pentru a prezenta analizele care provin din cercetările sociologice. Cu aceste instrumente pot face probabilități, predicții de evenimente și planificarea activităților care beneficiază comunitățile, îndeplinindu-mi obiectivele ca analist sociologic și obiectivele din munca mea.

Cu toate acestea, a fost puțin complicat să înveți fiecare dintre instrumentele sale și cum să le folosești corect pentru a obține rezultatele pe care le așteptam la început. M-am instruit în utilizarea tutorialelor de citire IBM SPSS și până în ziua de azi mă descurc destul de abil, obținând rezultatele analitice pe care le doresc.”

Revizuirea IBM SPSS Statistics de Douglas P.

2. RStudio

RStudio este un instrument creat pentru știința datelor și calculul statistic. Ajută echipele de utilizatori să lucreze împreună, să partajeze resurse de calcul și să publice rezultatele pentru factorii de decizie din cadrul organizației lor.

Ce spun utilizatorii:

„Rstudio nu este doar o interfață grafică incredibilă pentru limbajul R, dar reprezintă un mediu complet de utilizare și dezvoltare. Cu RStudio, este foarte ușor să importați automat seturi de date și să navigați prin fișierele sursă și spațiile de lucru fără a scrie vreo linie de cod. În plus, permite gestionarea foarte eficientă a diagramelor generate și a fluxului de comandă.

Un dezavantaj este că unele componente grafice ar putea fi mai apreciabile vizual cu un restyling de pictograme.”

Recenzie RStudio de Antonio Z.

3. Stata

Stata este un instrument complet pentru gestionarea datelor, analiză statistică și grafică de înaltă calitate, totul la îndemână.

Ce spun utilizatorii:

„Ceea ce îmi place cel mai mult la Stata este că are o interfață ușoară, comenzile sunt bine explicate în secțiunea de ajutor și manualul online și există un suport larg al comunității. De asemenea, este ușor de navigat, de a folosi graficele pentru prezentări și găsesc că analiza este ușor de utilizat.

Cu toate acestea, poate fi destul de dificil pentru utilizatorii noi și începătorii să folosească Stata cu încredere în procesul de cercetare. Trebuie să aveți cunoștințe aprofundate, cum ar fi interpretările grafice și utilizarea regresiei și a erorilor standard.”

Recenzie Stata de John T.

4. JMP

JMP este un instrument de analiză statistică care combină statistici puternice cu grafică dinamică, în memorie și pe desktop. Paradigma sa interactivă și vizuală îi permite să dezvăluie perspective care sunt imposibil de obținut din tabele brute de numere sau grafice statice.

Ce spun utilizatorii:

„JMP este plin cu o mulțime de funcții care pot ajuta la rezolvarea problemelor statistice din industria dumneavoastră. Are o interfață ușor de utilizat, care ghidează utilizatorii prin procesul de realizare a analizei. Are o mulțime de materiale de ghidare care pot ajuta utilizatorii să facă o analiză mai aprofundată a proceselor de calitate.

Singurul lucru care nu-mi place este prețul. Există și alte programe care vin la un preț mai ieftin. Dar, dacă vrei să investești acești bani în plus, obții o mulțime de avantaje cu ei.”

Revizuirea JMP de către Rishi R.

5. Minitab 18

Minitab 18 este un software de statistică care oferă utilizatorilor instrumentele necesare pentru a analiza datele și a găsi soluții semnificative la problemele dificile de afaceri. De la pregătirea fără întreruperi a datelor până la prezentări fără efort, există multe de descoperit.

Ce spun utilizatorii:

„Minitab 18 are o interfață de utilizator incredibilă. Este foarte ușor să găsiți și să utilizați instrumente pe baza clasificării lor. Caracteristica Ajutor este de asemenea grozavă. Puteți pur și simplu să faceți clic dreapta și să alegeți Ajutor pentru orice caracteristică și sunteți adus la o defalcare pas cu pas a funcției. În dezavantaj, unele funcții nu sunt atât de intuitive pe cât ar putea fi. Ar trebui să fie mai ușor să scapi de grafice și date pentru a nu înfunda atât de mult interfața de utilizare.”

Recenzie Minitab 18 de Mike C.

6. Platforma KNIME Analytics

Platforma KNIME Analytics funcționează pentru a fi o soluție deschisă pentru inovația bazată pe date, ajutând utilizatorii să descopere potențialul ascuns în date, să caute informații noi sau să prezică viitoruri noi. Se mândrește cu mai mult de 2.000 de module, sute de exemple gata de rulare și o gamă cuprinzătoare de instrumente integrate.

Ce spun utilizatorii:

„Programul oferă verificări ale fluxului de lucru, funcții statistice și matematice, algoritmi pentru învățarea automată și algoritmi sofisticați de predicție. KNIME este extrem de util în evaluarea unor cantități mari de informații cu algoritmi și coduri sofisticați fără programare, deoarece utilizează module bloc pentru a realiza lucrări grafice.

Un dezavantaj este că folosește o mulțime de memorie pe desktop, ceea ce afectează eficiența generală a mașinii.”

Revizuirea platformei KNIME Analytics de Betty E.

7. OriginPro

OriginPro este o aplicație software prietenoasă și ușor de învățat, care oferă analiză a datelor și capabilități grafice de calitate publicării, adaptate nevoilor oamenilor de știință și inginerilor. Cei care folosesc OriginPro pot personaliza operațiuni precum importul, graficarea și analiza, toate din GUI. Graficele, rezultatele analizelor și rapoartele se actualizează automat când datele sau parametrii se modifică.

Ce spun utilizatorii:

„Serviciul pentru clienți este cu ușurință cea mai bună parte a Origin. Sunt rapidi si de mare ajutor. Grafica pe care o puteți realiza este foarte profesională și întotdeauna foarte plăcută din punct de vedere estetic. În plus, poți face atât de multe pe o singură platformă. Îl folosesc pentru a analiza o varietate de date și nu mă simt niciodată limitat. Singurul lucru este că există o curbă de învățare care este greu de trecut. Dacă ești dispus să petreci timp cu ea, îți vei mulțumi mai târziu.”

Recenzie OriginPro de Louis C.

8. NumXL

Ceea ce face diferit NumXL este faptul că este o suită de suplimente Excel pentru serii de timp, care transformă Microsoft Excel într-un software de primă clasă și într-un instrument de econometrie pentru serii de timp, oferind acuratețe statistică, deoarece se integrează cu Excel, adăugând o varietate de funcții econometrice, un set de comenzi rapide și interfețe intuitive de utilizator pentru a vă ghida prin întregul proces.

Ce spun utilizatorii:

„Foarte ușor de lucrat, mai ales fiind un simplu add-on în Excel. Pot ajusta cu ușurință sezonier toate datele, prognoza și multe altele. Asistența pentru clienți este una dintre cele mai bune pe care le-am experimentat vreodată, ceea ce a reprezentat un beneficiu imens. Am adresat întrebări duminică seara târziu și am primit un răspuns imediat. Acum asta este asistența pentru clienți! Nu există nimic despre NumXL care să nu-mi placă.”

Recenzie NumXL de Calen C.

9. SAS/STAT

SAS/STAT oferă utilizatorilor tehnici exacte pentru seturi mici de date, instrumente de modelare statistică de înaltă performanță pentru sarcini mari de date și metode moderne de analiză a datelor cu valori lipsă. Utilizatorii vor experimenta, de asemenea, actualizări regulate, o varietate de proceduri statistice gata de utilizare și o serie de metode statistice.

Ce spun utilizatorii:

„Apreciez echilibrul bun de a putea scrie cod și a putea folosi pachete și macrocomenzi atunci când nu am timp să scriu cod detaliat. Ceea ce nu-mi place este că nu există suficiente opțiuni de ajutor disponibile atunci când cineva are întrebări despre cum să codifice pentru diverse ecuații statistice.”

Revizuirea SAS/STAT de Braden T.

10. Baza SAS

SAS Base este un software de limbaj de programare care oferă o interfață de programare bazată pe web. Oferă programe gata de utilizare pentru manipularea datelor, stocarea și preluarea informațiilor, statistici descriptive și raportare. Acest instrument puternic de analiză a datelor oferă, de asemenea, suport multi-platformă și multi-platformă.

Ce spun utilizatorii:

„SAS Base este extrem de raționalizată și nu are prea multe bibelouri. Vă configurați datele, scrieți codul, îl rulați și apoi vizualizați rezultatul sau îl transmiteți unui alt program pentru o analiză ulterioară. Face acest lucru rapid și eficient odată ce aveți totul configurat corect. Cu toate acestea, poate fi puțin greoi de utilizat - se simte oarecum învechit în ceea ce privește interfața și are o curbă de învățare relativ abruptă.”

Revizuirea SAS Base de Erik G.

DEscoperiți: dacă sunteți interesat de un alt software de analiză statistică care nu este inclus în această listă, verificați alte opțiuni și citiți recenziile reale și imparțiale lăsate de colegii dvs.

Faceți o scufundare profundă a datelor

Când afacerea dvs. caută să evalueze modele și formule pentru a găsi relația dintre variabile, apelați la analiza statistică. Aceste metode sunt deja folosite în aproape toate domeniile, așa că nu există un moment mai bun decât acum pentru a analiza datele de afaceri în moduri noi și interesante.

Nicio cantitate de date nu este prea mare, mai ales cu cantitatea nesfârșită pe care o puteți descoperi din ea. Aflați și mai multe despre ce puteți face cu datele dvs. atunci când descoperiți dezavantajele extragerii de date .