Статистический анализ: лучший способ принимать бизнес-решения

Если ваш бизнес не внимательно изучает свои данные, вы упускаете целый мир возможностей.

С помощью бизнес-аналитики ваша организация может сделать со своими данными больше, чем когда-либо прежде, вам просто нужно знать, с чего начать. Независимо от того, делаете ли вы прогнозы или выявляете тенденции, статистический анализ — ваш лучший выбор для получения необходимой информации.

Бизнес может многое сделать со своими большими данными, и статистический анализ — это способ, с помощью которого организации могут разумно изучить и извлечь из них уроки. Он имеет дело с различными компонентами данных, включая сбор данных, опросы и эксперименты.

Как аспект бизнес-аналитики, статистический анализ тщательно изучает бизнес-данные и сообщает о тенденциях, используя пять ключевых шагов.

1. Опишите тип данных, которые будут анализироваться
2. Исследуйте связь данных с основной популяцией
3. Создайте статистическую модель, чтобы обобщить понимание того, как данные связаны с основной популяцией.
4. Доказать или опровергнуть правильность модели
5. Используйте предиктивную аналитику для запуска сценариев, которые будут определять будущие действия.

В статистике совокупность — это вся группа анализируемых данных. Это может относиться к таким данным, как целая группа людей, предметы, животные, количество посещений больницы в год, события или даже измерения. Он может быть любого размера, если он включает в себя все анализируемые данные.

Важность статистического анализа

После того, как данные собраны, статистический анализ можно использовать для многих целей в вашем бизнесе. Некоторые включают:

• Обобщение и представление данных в виде графика или диаграммы для представления основных выводов
• Обнаружение важных показателей в данных, таких как среднее
• Вычисление того, являются ли данные слегка сгруппированными или разбросанными, что также определяет сходство
• Делать прогнозы на будущее на основе прошлого поведения
• Проверка гипотезы из эксперимента

Есть несколько способов, которыми предприятия могут использовать статистический анализ в своих интересах. Некоторые из этих способов включают в себя определение того, кто из вашего торгового персонала работает плохо, поиск тенденций в данных о клиентах, сужение основных операционных линеек продуктов, проведение финансового аудита и получение лучшего понимания того, как эффективность продаж может варьироваться в разных регионах страны. .

Анализ данных и статистический анализ

В мире бизнес-аналитики нередко путают статистический анализ и анализ данных для решения различных проблем, с которыми может столкнуться организация. Однако инструменты анализа данных и общий процесс имеют ключевые отличия по сравнению с обычными типами статистического анализа.

Статистический анализ применяет определенные статистические методы к выборке данных, чтобы иметь представление об общей совокупности. Это позволяет делать выводы о конкретных рынках, когортах и ​​общей группе, чтобы потенциально предсказать поведение и характеристики других.

Анализ данных — это процесс проверки и очистки всех доступных данных и преобразования их в полезную информацию, которая может быть понята нетехническими людьми. Это очень важно, если учесть, что данные могут быть бессмысленными, если их не понимают те, кто принимает решения.

Анализ данных можно использовать в качестве исходных данных для статистического анализа, поскольку данные из различных источников можно комбинировать для проведения статистического процесса.

Какие существуют виды статистического анализа?

Применяя статистический анализ к своему бизнесу, вы будете использовать два основных типа: описательный и логический. Однако есть и другие типы, которые также используют многие предприятия, в зависимости от общей цели или вопроса, на который организация хочет ответить.

Описательный статистический анализ

Описательный анализ создает простые отчеты и графики с использованием программного обеспечения для визуализации данных, которое позволяет компаниям понять, что произошло в конкретный момент. Важно отметить, что описательный анализ относится только к событиям, которые произошли в прошлом.

Фактические данные, являющиеся частью описательной аналитики, сосредоточены на том, чтобы ответить на вопрос «что произошло» таким образом, чтобы глубоко погрузиться в прошлые данные.

Как следует из названия, он используется для описания основных характеристик прошлой информации и ее обобщения простым и рациональным способом. Важно иметь в виду, что этот тип статистического анализа не используется для выводов. Вы можете только описать, что есть что-то и что представляют собой данные из прошлого.

Например, компания может использовать описательный статистический анализ, чтобы посмотреть на трафик вашей компании за последний год. Вы можете увидеть, например, когда трафик упал, когда он восстановился, в каком месяце было больше всего трафика и средний трафик каждого месяца. Однако эти данные не говорят вам, почему трафик упал.

Описательный статистический анализ только описывает данные или обобщает информацию, окружающую данные. По-прежнему важно осмысленно понимать ваши данные.

Подводя итог, цели описательного анализа заключаются в следующем:

• Описывать данные визуально
• Объясните, что представляют данные

Логический статистический анализ

Хотя у описательной статистики есть ограничение, заключающееся в том, что она допускает только более широкие предположения о данных, объектах или людях, которых вы измеряете, логический статистический анализ может устранить это ограничение.

Логическая статистика является результатом более сложных и математических оценок. Это позволяет пользователям делать выводы или делать выводы о тенденциях в отношении большей совокупности на основе анализируемых выборок. По сути, он берет данные из выборки, а затем делает выводы о большей совокупности или группе.

Выводной статистический анализ часто используется для изучения взаимосвязи между переменными в выборке, что позволяет делать выводы и обобщения, которые точно представляют совокупность. И, в отличие от описательного анализа, бизнес может проверить гипотезу и сделать из этих данных различные выводы.

В качестве примера предположим, что вы хотите узнать любимую начинку для пиццы всех людей в мире. Скорее всего, вы не собираетесь выходить и брать интервью у каждого человека во всем мире. Вместо этого вы попытаетесь отобрать репрезентативную группу людей и попытаться выдвинуть гипотезу о своих результатах.

С более деловой и реалистичной точки зрения, возможно, вы хотите задать каждому из ваших клиентов вопрос о вашем продукте или услуге. Если у вас 100 000 клиентов, может быть довольно сложно опросить каждого из них. Вместо этого вы бы выбрали примерную группу клиентов.

Хотя этот процесс не идеален, и вам может быть трудно избежать ошибок, он позволяет исследователям легко делать обоснованные выводы о населении.

Целями логической статистики являются:

• Сделать выводы из проанализированных данных
• Проверяйте различные гипотезы, связанные с данными

Предиктивная аналитика

Когда дело доходит до прогнозирования будущих событий, которые могут произойти в вашем бизнесе, обратитесь к прогнозной аналитике, которая детализирует то, что может произойти дальше. Этот анализ основан на текущих и исторических фактах и ​​использует статистические алгоритмы и машинное обучение для определения вероятности будущих тенденций на основе исторических данных.

Отрасли, которые получают максимальную отдачу от прогнозной аналитики, — это маркетинговые компании, страховые компании и финансовые услуги, но любой бизнес может получить огромную выгоду от подготовки к непредсказуемому будущему.

Цель предиктивной аналитики:

• Предвидеть будущие события, используя данные
• Определить вероятность различных тенденций в поведении

Предписывающая аналитика

Предписывающий анализ может быть чрезвычайно сложным, поэтому он еще не широко используется предприятиями при проведении статистического анализа.

В то время как другие инструменты аналитики могут использоваться для получения выводов, предписывающий анализ дает вам фактические ответы. Для этих типов отчетов требуется высокий уровень использования машинного обучения, поскольку они предоставляют дальнейшие действия. Он также использует такие методы, как обработка сложных событий, анализ графов и моделирование.

При использовании предписывающей аналитики преследуются следующие цели:

• Ответьте на вопрос: «Что делать дальше?»
• Сузить правильную рекомендацию для конкретного решения

Исследовательский анализ данных

Исследовательский анализ данных, также известный как EDA, используется в форме, дополняющей логическую статистику. Этот подход фокусируется на выявлении закономерностей в данных для поиска потенциально неизвестных взаимосвязей.

Цель этого метода состоит в том, чтобы:

• Откройте для себя новые связи в данных
• Проверка на наличие отсутствующих данных или ошибок при сборе данных
• Соберите как можно больше информации о наборе данных
• Обзор предположений и гипотез

Причинный анализ

Если ваша бизнес-цель состоит в том, чтобы понять и определить причины, по которым что-то произошло, случайный анализ — это то, что вам нужно.

Независимо от того, к какой отрасли относится ваша организация, время от времени вы будете сталкиваться с неудачами. Причинный анализ используется для определения причин, по которым происходят сбои, и сужения точного корня причины.

Одним из примеров причинно-следственного анализа является ИТ-сфера, поскольку предприятия осуществляют контроль качества различного программного обеспечения. Этот тип статистического анализа будет использоваться для изучения причин сбоя конкретного программного обеспечения, если произошла ошибка, утечка данных или DDoS-атака.

Целями причинно-следственного анализа являются:

• Выявление ключевых проблемных областей в данных
• Исследуйте и определите первопричину возникновения сбоя

Механистический анализ

Из всех видов статистического анализа механистический анализ встречается реже всего. Однако в смысле анализа больших данных и биологической науки он играет решающую роль в этом процессе.

Этот метод состоит в понимании конкретных изменений в переменных, которые вызывают другие изменения в других переменных. Он не принимает во внимание внешние факторы, не зависящие от бизнеса, такие как температура и время. Этот метод используется для того, чтобы показать, как что-то происходит, а не для того, чтобы сказать, как все будет происходить позже, поэтому он не используется для прогнозирования.

Примером механистического анализа в действии является то, что специалисты в области биологических наук изучают вирусы и проверяют, как на различные части вируса влияют изменения в медицине.

Целью механического анализа является:

• Понимать точные изменения в переменных, которые приведут к изменениям в других переменных.
• Сообщите, что любые данные были результатом того, что произошло, когда субъект выполнял определенную деятельность.

Пример статистического анализа

Поскольку статистический анализ может быть сложной темой для понимания, давайте рассмотрим простой пример из реальной жизни.

Допустим, вы владеете франчайзинговым магазином популярного нового тренажерного зала для здоровья и фитнеса. С тех пор, как вы открыли свои двери в 2010 году, вы стали свидетелями неуклонного уменьшения количества новых членов, а также числа участников, расторгающих свои контракты. Вы считаете, что одной из основных причин снижения количества новых членов и продления контрактов может быть недавняя популярность оборудования для домашних тренировок.

Чтобы проверить эту гипотезу, вы должны:

1. Соберите данные двух рассматриваемых переменных — новых членов и продления контракта.
2. Поместите эти данные в программу, которая может запускать различные методы статистического анализа.
3. Запустите тест линейной регрессии, используя формулу регрессии в качестве модели анализа, чтобы визуализировать данные. В этом случае будет использоваться регрессия для визуализации тенденций в данных, что поможет доказать связь между сокращением числа участников и ростом популярности оборудования для тренировок на дому.
4. Проанализируйте результаты.

После завершения вы сможете увидеть, оказала ли растущая популярность оборудования для домашних тренировок негативное влияние на ваше здоровье и фитнес-центр.

Какое программное обеспечение для статистического анализа является лучшим?

Когда дело доходит до программного обеспечения для статистического анализа, вы можете выбирать из множества вариантов. Это программное обеспечение использует специализированные программы, разработанные для того, чтобы пользователи могли выполнять сложный статистический анализ, который они не могут выполнить вручную.

Программные инструменты статистического анализа обычно используются учеными и математиками, работающими с данными, но могут предоставлять отраслевые функции. Каждый инструмент предоставляет уникальный набор функций, которые могут оказаться именно теми, которые нужны вашей компании.

Вот взгляд на десятку лучших программ для статистического анализа из отчета G2 Winter 2020 Grid Report.

ОТКАЗ ОТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ: Некоторые обзоры могут быть отредактированы для ясности.

1. Статистика IBM SPSS

На первое место выходит IBM SPSS Statistics, который используется для решения отраслевых бизнес-задач, помогающих в принятии решений. Он предоставляет пользователям определенные функции, которые можно настроить для разных уровней квалификации, а также предоставляет графики и отчеты, которые легко отображают результаты.

Что говорят пользователи:

«IBM SPSS имеет бесчисленное количество статистических инструментов, необходимых для выполнения моего анализа как работника. Я использую множество пересечений переменных, построения гипотез, процентилей, выборки, графиков, таблиц и отчетов, необходимых для представления анализа, полученного в результате социологических исследований. С помощью этих инструментов я могу рассчитывать вероятности, прогнозировать события и планировать действия, которые приносят пользу сообществам, выполняя свои задачи социологического аналитика и задачи своей работы.

Однако было немного сложно изучить каждый из его инструментов и научиться правильно их использовать, чтобы получить результаты, которых я ожидал в начале. Я научился пользоваться учебными пособиями по чтению IBM SPSS и по сей день справляюсь с этим достаточно умело, получая нужные аналитические результаты».

Обзор IBM SPSS Statistics Дугласа П.

2. РСтудио

RStudio — это инструмент, созданный для обработки данных и статистических вычислений. Это помогает командам пользователей работать вместе, совместно использовать вычислительные ресурсы и публиковать результаты для лиц, принимающих решения в своей организации.

Что говорят пользователи:

«Rstudio — это не только великолепный графический интерфейс для языка R, но и полноценная среда для пользователя и разработки. С RStudio очень легко автоматически импортировать наборы данных и перемещаться по исходным файлам и рабочим пространствам без написания какой-либо строки кода. Кроме того, он позволяет очень эффективно управлять сгенерированными графиками и потоком команд.

Единственным недостатком является то, что некоторые графические компоненты могли бы стать более заметными визуально после изменения стиля значков».

Обзор RStudio Антонио З.

3. Статус

Stata — это универсальный инструмент для управления данными, статистического анализа и высококачественной графики, и все это у вас под рукой.

Что говорят пользователи:

«Что мне больше всего нравится в Stata, так это то, что у нее простой интерфейс, команды хорошо объясняются в разделе справки и онлайн-руководстве, а также есть широкая поддержка сообщества. Также легко ориентироваться, использовать графики для презентаций, и я считаю, что анализ удобен для пользователя.

Тем не менее, новым пользователям и новичкам может быть довольно сложно уверенно использовать Stata в исследовательском процессе. Нужно иметь глубокие знания, например, в графических интерпретациях, а также в использовании регрессии и стандартных ошибок».

Статистический обзор Джона Т.

4. СПМ

JMP — это инструмент статистического анализа, сочетающий мощную статистику с динамической графикой в ​​памяти и на рабочем столе. Его интерактивная и визуальная парадигма позволяет раскрыть информацию, которую невозможно получить из необработанных таблиц чисел или статических графиков.

Что говорят пользователи:

«JMP содержит множество функций, которые могут помочь решить статистические проблемы в вашей отрасли. Он имеет простой в использовании интерфейс, который помогает пользователям в процессе выполнения анализа. Он содержит множество справочных материалов, которые могут помочь пользователям провести более глубокий анализ процессов обеспечения качества.

Единственное, что мне не нравится, это цена. Есть другое программное обеспечение, которое стоит дешевле. Но если вы хотите инвестировать эти дополнительные деньги, вы получаете массу преимуществ».

Обзор JMP Риши Р.

5. Минитаб 18

Minitab 18 — это статистическое программное обеспечение, которое предоставляет пользователям инструменты, необходимые для анализа данных и поиска эффективных решений сложных бизнес-задач. От беспрепятственной подготовки данных до несложных презентаций — многое предстоит открыть.

Что говорят пользователи:

«У Minitab 18 невероятный пользовательский интерфейс. Очень легко найти и использовать инструменты на основе их категорий. Функция справки также великолепна. Вы можете просто щелкнуть правой кнопкой мыши и выбрать « Справка » по любой функции, и вы увидите пошаговую разбивку функции. С другой стороны, некоторые функции не так интуитивно понятны, как могли бы быть. Должно быть проще избавиться от графиков и данных, чтобы не загромождать пользовательский интерфейс».

Обзор Minitab 18 Майка С.

6. Аналитическая платформа KNIME

KNIME Analytics Platform работает как открытое решение для инноваций, основанных на данных, помогая пользователям обнаруживать потенциал, скрытый в данных, извлекать свежие идеи или предсказывать новое будущее. Он может похвастаться более чем 2000 модулей, сотнями готовых к запуску примеров и широким набором интегрированных инструментов.

Что говорят пользователи:

«Программа предлагает проверки рабочих процессов, статистические и математические функции, алгоритмы машинного обучения и сложные алгоритмы прогнозирования. KNIME чрезвычайно полезен при оценке больших объемов информации с помощью сложных алгоритмов и кодов без программирования, поскольку он использует блочные модули для выполнения графических задач.

Одним из недостатков является то, что он использует много памяти на вашем рабочем столе, что влияет на общую эффективность машины».

Обзор платформы KNIME Analytics от Betty E.

7. ОриджинПро

OriginPro — это удобное и простое в освоении программное приложение, которое обеспечивает анализ данных и возможности графического качества публикации, адаптированные к потребностям ученых и инженеров. Те, кто использует OriginPro, могут настраивать такие операции, как импорт, построение графиков и анализ, через графический интерфейс. Графики, результаты анализа и отчеты автоматически обновляются при изменении данных или параметров.

Что говорят пользователи:

«Обслуживание клиентов — лучшая часть Origin. Они быстрые и очень полезные. Графика, которую вы можете сделать, очень профессиональна и всегда очень эстетична. Кроме того, вы можете сделать так много на одной платформе. Я использую его для анализа различных данных и никогда не чувствую себя ограниченным. Единственное, что есть кривая обучения, которую трудно преодолеть. Если вы готовы потратить на это время, то потом скажете себе спасибо».

Обзор OriginPro от Луи С.

8. НомерXL

Что отличает NumXL, так это то, что это набор надстроек Excel для временных рядов, который превращает Microsoft Excel в первоклассное программное обеспечение временных рядов и инструмент эконометрики, обеспечивая статистическую точность, поскольку он интегрируется с Excel, добавляя различные эконометрические функции, богатый набор ярлыков и интуитивно понятный пользовательский интерфейс, который проведет вас через весь процесс.

Что говорят пользователи:

«С ним очень легко работать, особенно с простым дополнением к Excel. Я могу легко сезонно корректировать все данные, прогноз и многое другое. Поддержка клиентов - одна из лучших, с которыми я когда-либо сталкивался, что было огромным преимуществом. Я связался с вопросами поздно вечером в воскресенье и сразу же получил на них ответы. Вот это поддержка клиентов! В NumXL нет ничего, что мне не нравилось бы».

Обзор NumXL от Calen C.

9. САС/СТАТ.

SAS/STAT предлагает пользователям точные методы для небольших наборов данных, высокопроизводительные инструменты статистического моделирования для задач с большими данными и современные методы анализа данных с пропущенными значениями. Пользователи также получат регулярные обновления, множество готовых к использованию статистических процедур и ряд статистических методов.

Что говорят пользователи:

«Я ценю хороший баланс между возможностью писать код и возможностью использовать пакеты и макросы, когда у меня нет времени на написание подробного кода. Что мне не нравится, так это то, что не хватает вариантов помощи, когда у кого-то есть вопросы о том, как кодировать различные статистические уравнения».

Обзор SAS/STAT Брейдена Т.

10. База САС

SAS Base — это программное обеспечение на языке программирования, предоставляющее веб-интерфейс программирования. Он предлагает готовые к использованию программы для обработки данных, хранения и поиска информации, описательной статистики и создания отчетов. Этот мощный инструмент анализа данных также обеспечивает межплатформенную и мультиплатформенную поддержку.

Что говорят пользователи:

«SAS Base чрезвычайно оптимизирован и не содержит особых излишеств. Вы настраиваете свои данные, пишете свой код, запускаете его, а затем просматриваете вывод или передаете его другой программе для дальнейшего анализа. Это делается быстро и эффективно, если вы все правильно настроили. Тем не менее, он может быть немного неуклюжим в использовании — он кажется несколько устаревшим в том, что касается интерфейса, и имеет относительно крутую кривую обучения».

Обзор SAS Base Эрика Г.

ОТКРОЙТЕ ДЛЯ СЕБЯ: Если вас интересует другое программное обеспечение для статистического анализа, не включенное в этот список, ознакомьтесь с другими вариантами и прочитайте реальные и непредвзятые отзывы, оставленные вашими коллегами.

Глубокое погружение в данные

Если ваша компания хочет оценить модели и формулы, чтобы найти взаимосвязь между переменными, обратитесь к статистическому анализу. Эти методы уже используются почти во всех областях, поэтому сейчас самое лучшее время для анализа бизнес-данных новыми и интересными способами.

Никакой объем данных не может быть слишком большим, особенно с бесконечным объемом, который вы можете извлечь из него. Узнайте больше о том, что вы можете делать с вашими данными, когда узнаете все тонкости интеллектуального анализа данных .