การวิเคราะห์ทางสถิติ: วิธีที่ดีกว่าในการตัดสินใจทางธุรกิจ

หากธุรกิจของคุณไม่ได้ตรวจสอบข้อมูลอย่างละเอียดถี่ถ้วน มีความเป็นไปได้ที่คุณจะพลาดไปทั้งโลก

ด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์ธุรกิจ องค์กรของคุณสามารถทำอะไรกับข้อมูลได้มากกว่าที่เคย คุณเพียงแค่ต้องรู้ว่าจะเริ่มต้นจากตรงไหน ไม่ว่าคุณจะคาดการณ์หรือค้นหาแนวโน้ม การวิเคราะห์ทางสถิติคือทางออกที่ดีที่สุดสำหรับข้อมูลเชิงลึกที่คุณต้องการ

มีหลายอย่างที่ธุรกิจสามารถทำได้ด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ และการวิเคราะห์ทางสถิติเป็นวิธีที่องค์กรตรวจสอบและเรียนรู้จากข้อมูลนั้นอย่างชาญฉลาด เกี่ยวข้องกับองค์ประกอบต่างๆ ของข้อมูล รวมถึงการรวบรวมข้อมูล การสำรวจ และการทดลอง

ในแง่ของข่าวกรองธุรกิจ การวิเคราะห์ทางสถิติจะพิจารณาข้อมูลทางธุรกิจและรายงานเกี่ยวกับแนวโน้มโดยใช้ขั้นตอนสำคัญห้าขั้นตอน

1. อธิบายประเภทของข้อมูลที่จะวิเคราะห์
2. สำรวจความสัมพันธ์ของข้อมูลกับประชากรต้นแบบ
3. สร้างแบบจำลองทางสถิติเพื่อสรุปความเข้าใจว่าข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับประชากรต้นแบบเป็นอย่างไร
4. พิสูจน์หรือหักล้างความถูกต้องของแบบจำลอง
5. ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อเรียกใช้สถานการณ์ที่จะเป็นแนวทางในการดำเนินการในอนาคต

ในสถิติ ประชากร คือกลุ่มข้อมูลทั้งหมดที่กำลังวิเคราะห์ ข้อมูลนี้อาจอ้างอิงถึงข้อมูล เช่น คนทั้งกลุ่ม สิ่งของ สัตว์ จำนวนครั้งที่ไปโรงพยาบาลในหนึ่งปี เหตุการณ์ หรือแม้แต่การวัด ขนาดใดก็ได้ ตราบใดที่มีข้อมูลทั้งหมดที่กำลังวิเคราะห์

ความสำคัญของการวิเคราะห์ทางสถิติ

เมื่อรวบรวมข้อมูลแล้ว การวิเคราะห์ทางสถิติสามารถใช้กับหลายๆ อย่างในธุรกิจของคุณ บางส่วนรวมถึง:

• สรุปและนำเสนอข้อมูลในรูปแบบกราฟหรือแผนภูมิเพื่อนำเสนอข้อค้นพบที่สำคัญ
• การค้นพบมาตรการที่สำคัญภายในข้อมูล เช่น ค่าเฉลี่ย
• การคำนวณว่าข้อมูลมีการจัดกลุ่มหรือกระจายออกไปเล็กน้อย ซึ่งกำหนดความคล้ายคลึงด้วย
• ทำนายอนาคตตามพฤติกรรมในอดีต
• การทดสอบสมมติฐานจากการทดลอง

มีหลายวิธีที่ธุรกิจสามารถใช้การวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อประโยชน์ของตนได้ วิธีการบางส่วนเหล่านี้รวมถึงการระบุว่าใครในพนักงานขายของคุณมีประสิทธิภาพต่ำ การค้นหาแนวโน้มในข้อมูลลูกค้า การจำกัดสายผลิตภัณฑ์การปฏิบัติงานระดับบนสุด การตรวจสอบทางการเงิน และความเข้าใจที่ดีขึ้นว่าประสิทธิภาพการขายอาจแตกต่างกันไปตามภูมิภาคต่างๆ ของประเทศได้อย่างไร .

การวิเคราะห์ข้อมูลกับการวิเคราะห์ทางสถิติ

ในโลกของธุรกิจอัจฉริยะ ไม่ใช่เรื่องแปลกที่จะสับสนระหว่างการวิเคราะห์ทางสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาต่างๆ ที่องค์กรอาจประสบ อย่างไรก็ตาม เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลและกระบวนการโดยรวมมีความแตกต่างที่สำคัญเมื่อเทียบกับประเภทการวิเคราะห์ทางสถิติทั่วไป

การวิเคราะห์ทางสถิติ ใช้วิธีการทางสถิติเฉพาะกับกลุ่มตัวอย่างข้อมูลเพื่อให้เข้าใจถึงประชากรทั้งหมด ช่วยให้สามารถสรุปเกี่ยวกับตลาดเฉพาะ กลุ่มประชากรตามรุ่น และการจัดกลุ่มทั่วไปเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมและคุณลักษณะของผู้อื่นได้

การวิเคราะห์ข้อมูล เป็นกระบวนการของการตรวจสอบและทำความสะอาดข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมด และแปลงเป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์ซึ่งบุคคลที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคสามารถเข้าใจได้ นี่เป็นสิ่งสำคัญเมื่อคุณพิจารณาว่าข้อมูลนั้นไม่มีความหมายหากผู้ที่ทำการตัดสินใจไม่เข้าใจ

การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถใช้เป็นข้อมูลนำเข้าเพื่อทำการวิเคราะห์ทางสถิติ เนื่องจากข้อมูลจากแหล่งต่างๆ สามารถนำมารวมกันเป็นวิธีดำเนินการตามกระบวนการทางสถิติได้

การวิเคราะห์ทางสถิติมีกี่ประเภท?

เมื่อใช้การวิเคราะห์ทางสถิติกับธุรกิจของคุณ คุณจะใช้ประเภทหลักสองประเภทคือเชิงพรรณนาและเชิงอนุมาน อย่างไรก็ตาม ยังมีประเภทอื่นๆ ที่ธุรกิจจำนวนมากใช้เช่นกัน ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับเป้าหมายโดยรวมหรือคำถามที่องค์กรต้องการหาคำตอบ

การวิเคราะห์เชิงสถิติเชิงพรรณนา

การวิเคราะห์เชิงพรรณนาสร้างรายงานและกราฟอย่างง่ายโดยใช้ซอฟต์แวร์การแสดงข้อมูลที่ช่วยให้บริษัทเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้น ณ จุดใดจุดหนึ่ง สิ่งสำคัญคือต้องสังเกตว่าการวิเคราะห์เชิงพรรณนาเกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในอดีตเท่านั้น

ข้อมูลจริงที่เป็นส่วนหนึ่งของการวิเคราะห์เชิงพรรณนามุ่งเน้นไปที่การตอบว่า "เกิดอะไรขึ้น" ในลักษณะที่เจาะลึกข้อมูลในอดีต

ตามชื่อที่แนะนำ ใช้เพื่อ อธิบาย คุณลักษณะพื้นฐานของข้อมูลในอดีตและสรุปด้วยวิธีที่ง่ายและมีเหตุมีผล สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าการวิเคราะห์ทางสถิติประเภทนี้ไม่ได้ใช้เพื่อสรุปผล คุณสามารถอธิบายได้เฉพาะสิ่งที่เป็นและสิ่งที่ข้อมูลจากอดีตแสดงถึง

ตัวอย่างเช่น ธุรกิจอาจใช้การวิเคราะห์ทางสถิติเชิงพรรณนาเพื่อดูการเข้าชมของบริษัทของคุณในปีที่ผ่านมา คุณสามารถดูสิ่งต่างๆ เช่น เวลาที่การเข้าชมลดลง เมื่อกลับมาอีกครั้ง เดือนใดที่มีการเข้าชมมากที่สุด และการเข้าชมเฉลี่ยของแต่ละเดือน อย่างไรก็ตาม ข้อมูลนี้ไม่ได้บอกคุณ ว่าทำไม การเข้าชมจึงลดลง

การวิเคราะห์ทางสถิติเชิงพรรณนาอธิบายเฉพาะข้อมูลหรือสรุปข้อมูลรอบ ๆ ข้อมูลเท่านั้น การทำความเข้าใจข้อมูลของคุณอย่างมีความหมายยังคงเป็นสิ่งสำคัญ

โดยสรุป เป้าหมายของการวิเคราะห์เชิงพรรณนาคือ:

• อธิบายข้อมูลในลักษณะภาพ
• อธิบายสิ่งที่ข้อมูลนำเสนอ

การวิเคราะห์ทางสถิติเชิงอนุมาน

แม้ว่าสถิติเชิงพรรณนาจะมีข้อจำกัดที่อนุญาตให้ใช้สมมติฐานที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับข้อมูล วัตถุ หรือบุคคลที่คุณวัดได้ การวิเคราะห์ทางสถิติเชิงอนุมานสามารถแก้ไขข้อจำกัดนั้นได้

สถิติอนุมานเป็นผลมาจากการประมาณค่าทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนมากขึ้น อนุญาตให้ผู้ใช้อนุมานหรือสรุปแนวโน้มเกี่ยวกับประชากรจำนวนมากขึ้นตามตัวอย่างที่วิเคราะห์ โดยพื้นฐานแล้วจะใช้ข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างแล้วทำการสรุปเกี่ยวกับประชากรหรือกลุ่มที่ใหญ่ขึ้น

การวิเคราะห์ทางสถิติเชิงอนุมานมักใช้เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรภายในกลุ่มตัวอย่าง เพื่อให้สามารถสรุปและสรุปข้อมูลที่แสดงถึงประชากรได้อย่างแม่นยำ และต่างจากการวิเคราะห์เชิงพรรณนา ธุรกิจสามารถทดสอบสมมติฐานและได้ข้อสรุปต่างๆ จากข้อมูลนี้

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณต้องการทราบท็อปปิ้งพิซซ่าที่ชื่นชอบของทุกคนในโลก โอกาสที่คุณจะไม่ออกไปสัมภาษณ์ทุกคนในโลกนี้ คุณต้องลองสุ่มตัวอย่างประชากรตัวแทนและพยายามตั้งสมมติฐานผลลัพธ์ของคุณ

จากมุมมองทางธุรกิจและความเป็นจริงที่มากขึ้น บางทีคุณอาจต้องการถามคำถามเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการของลูกค้าทุกคน หากคุณมีลูกค้า 100,000 ราย การสำรวจความคิดเห็นทีละรายอาจเป็นเรื่องยากพอสมควร คุณจะไปกับกลุ่มตัวอย่างของลูกค้าแทน

แม้ว่ากระบวนการนี้จะไม่สมบูรณ์และคุณอาจพบว่าเป็นการยากที่จะหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาด แต่ก็ทำให้นักวิจัยทำการอนุมานอย่างมีเหตุผลเกี่ยวกับประชากรได้ง่าย

เป้าหมายของสถิติอนุมานคือ:

• หาข้อสรุปจากข้อมูลที่วิเคราะห์
• ทดสอบสมมติฐานต่าง ๆ รอบ ๆ ข้อมูล

การวิเคราะห์เชิงทำนาย

เมื่อพูดถึงการคาดการณ์เกี่ยวกับเหตุการณ์ในอนาคตที่ธุรกิจของคุณอาจประสบ ให้หันไปใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ซึ่งให้รายละเอียดเกี่ยวกับสิ่งที่น่าจะเกิดขึ้นต่อไป การวิเคราะห์นี้อิงตามข้อเท็จจริงในปัจจุบันและในอดีต และใช้อัลกอริธึมทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อกำหนดแนวโน้มของแนวโน้มในอนาคตตามข้อมูลในอดีต

อุตสาหกรรมที่ได้รับประโยชน์สูงสุดจากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ได้แก่ บริษัทการตลาด บริษัทประกันภัย และบริการทางการเงิน แต่ธุรกิจใดก็ตามสามารถเห็นประโยชน์มหาศาลจากการเตรียมพร้อมสำหรับอนาคตที่คาดเดาไม่ได้

วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คือ:

• คาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตโดยใช้ข้อมูล
• กำหนดแนวโน้มแนวโน้มพฤติกรรมต่างๆ

การวิเคราะห์เชิงกำหนด

การวิเคราะห์เชิงกำหนดอาจซับซ้อนอย่างยิ่ง ซึ่งเป็นสาเหตุที่ธุรกิจยังไม่ได้ใช้กันอย่างแพร่หลายเมื่อทำการวิเคราะห์ทางสถิติ

แม้ว่าเครื่องมือวิเคราะห์อื่นๆ สามารถใช้เพื่อสรุปผลได้ แต่การวิเคราะห์เชิงกำหนดจะให้คำตอบที่แท้จริงแก่คุณ รายงานประเภทนี้จำเป็นต้องใช้แมชชีนเลิร์นนิงในระดับสูง เนื่องจากรายงานประเภทนี้มีการดำเนินการที่ต้องทำต่อไป นอกจากนี้ยังใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การประมวลผลเหตุการณ์ที่ซับซ้อน การวิเคราะห์กราฟ และการจำลอง

เมื่อใช้การวิเคราะห์แบบกำหนดวัตถุประสงค์ วัตถุประสงค์คือ:

• ตอบคำถามว่า “จะทำอย่างไรต่อไป”
• จำกัดคำแนะนำที่ถูกต้องให้แคบลงสำหรับการตัดสินใจที่เฉพาะเจาะจง

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจหรือที่เรียกว่า EDA ถูกใช้ในรูปแบบเสริมสำหรับสถิติอนุมาน แนวทางนี้มุ่งเน้นไปที่การระบุรูปแบบในข้อมูลเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ที่ไม่รู้จักที่อาจเกิดขึ้น

วัตถุประสงค์ของวิธีนี้คือ:

• ค้นพบการเชื่อมต่อใหม่ภายใน data
• ตรวจสอบข้อมูลที่ขาดหายไปหรือข้อผิดพลาดในการรวบรวมข้อมูล
• รวบรวมข้อมูลเชิงลึกให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้โดยรอบชุดข้อมูล
• ทบทวนสมมติฐานและสมมติฐาน

การวิเคราะห์เชิงสาเหตุ

หากวัตถุประสงค์ทางธุรกิจของคุณคือการทำความเข้าใจและระบุเหตุผลว่าเหตุใดจึงเกิดขึ้น การวิเคราะห์แบบไม่เป็นทางการคือแนวทางที่คุณควรดำเนินการ

ไม่ว่าองค์กรของคุณจะอยู่ในอุตสาหกรรมใด คุณจะต้องประสบกับความล้มเหลวเป็นครั้งคราว การวิเคราะห์เชิงสาเหตุใช้เพื่อระบุสาเหตุที่ทำให้เกิดความล้มเหลวและจำกัดรากเหง้าของสาเหตุให้แคบลง

ตัวอย่างหนึ่งของการวิเคราะห์เชิงสาเหตุคือในด้านไอที เนื่องจากธุรกิจดำเนินการประกันคุณภาพในซอฟต์แวร์ต่างๆ การวิเคราะห์ทางสถิติประเภทนี้จะใช้เพื่อตรวจสอบสาเหตุที่ซอฟต์แวร์บางตัวล้มเหลว หากมีข้อบกพร่อง การละเมิดข้อมูล หรือการโจมตี DDoS

เป้าหมายของการวิเคราะห์เชิงสาเหตุคือ:

• ระบุประเด็นปัญหาที่สำคัญภายในข้อมูล
• ตรวจสอบและระบุสาเหตุที่แท้จริงของความล้มเหลวที่เกิดขึ้น

การวิเคราะห์ทางกลไก

จากการวิเคราะห์ทางสถิติทุกประเภท การวิเคราะห์เชิงกลไกเป็นสิ่งที่พบได้บ่อยน้อยที่สุด อย่างไรก็ตาม ในแง่ของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และวิทยาศาสตร์ชีวภาพ มันมีบทบาทสำคัญในกระบวนการนี้

วิธีนี้ประกอบด้วยการทำความเข้าใจการเปลี่ยนแปลงเฉพาะในตัวแปรที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอื่นๆ ในตัวแปรอื่นๆ ไม่คำนึงถึงอิทธิพลภายนอกที่อยู่นอกเหนือการควบคุมของธุรกิจ เช่น อุณหภูมิและเวลา วิธีนี้ใช้เพื่อแสดงว่าสิ่งต่าง ๆ เกิดขึ้นได้อย่างไร แทนที่จะบอกว่าสิ่งต่าง ๆ จะเกิดขึ้นในภายหลัง ดังนั้นจึงไม่ใช้ในการทำนาย

ตัวอย่างของการวิเคราะห์เชิงกลไกในเชิงปฏิบัติคือเมื่อผู้ที่อยู่ในวิทยาศาสตร์ชีวภาพศึกษาไวรัสและตรวจสอบว่าส่วนต่างๆ ของไวรัสได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงยาอย่างไร

วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ทางกลคือ:

• ทำความเข้าใจการเปลี่ยนแปลงที่แน่นอนในตัวแปรที่จะนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงในตัวแปรอื่นๆ
• ทำให้รู้ว่าข้อมูลใด ๆ เป็นผลมาจากสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่ออาสาสมัครกำลังทำกิจกรรมบางอย่าง

ตัวอย่างการวิเคราะห์ทางสถิติ

เนื่องจากการวิเคราะห์ทางสถิติอาจเป็นหัวข้อที่ซับซ้อนเพื่อให้เข้าใจ มาสำรวจตัวอย่างที่เรียบง่ายและใช้งานได้จริง

สมมติว่าคุณเป็นเจ้าของร้านแฟรนไชส์ของโรงยิมเพื่อสุขภาพและฟิตเนสยอดนิยมแห่งใหม่ ตั้งแต่คุณเปิดประตูในปี 2010 คุณได้เห็นสมาชิกใหม่ลดลงอย่างต่อเนื่อง เช่นเดียวกับสมาชิกที่ยกเลิกสัญญาของพวกเขา คุณเชื่อว่าสาเหตุหลักประการหนึ่งที่ทำให้สมาชิกใหม่และการต่ออายุสัญญาลดลงอาจเป็นเพราะอุปกรณ์ออกกำลังกายในบ้านที่ได้รับความนิยมเมื่อเร็วๆ นี้

เพื่อทดสอบสมมติฐานนี้ คุณจะต้อง:

1. รวบรวมข้อมูลของตัวแปรทั้งสองที่เป็นปัญหา -- สมาชิกใหม่และต่ออายุสัญญา
2. ใส่ข้อมูลนี้ลงในโปรแกรมซอฟต์แวร์ที่สามารถเรียกใช้วิธีการวิเคราะห์ทางสถิติต่างๆ
3. เรียกใช้การทดสอบการถดถอยเชิงเส้นโดยใช้สูตรการถดถอยเป็นแบบจำลองการวิเคราะห์ของคุณเพื่อแสดงข้อมูลเป็นภาพ ในกรณีนี้จะใช้การถดถอยเพื่อแสดงภาพแนวโน้มของข้อมูล ซึ่งจะช่วยพิสูจน์ความเชื่อมโยงระหว่างสมาชิกที่ลดลงและความนิยมที่เพิ่มขึ้นของอุปกรณ์ออกกำลังกายในบ้าน
4. วิเคราะห์ผลลัพธ์

เมื่อเสร็จแล้ว คุณจะสามารถทราบได้ว่าความนิยมที่เพิ่มขึ้นของอุปกรณ์ออกกำลังกายในบ้านส่งผลเสียต่อสุขภาพและห้องออกกำลังกายของคุณหรือไม่

ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ทางสถิติที่ดีที่สุดคืออะไร?

เมื่อพูดถึงซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ทางสถิติ คุณสามารถเลือกได้หลากหลาย ซอฟต์แวร์นี้ใช้โปรแกรมพิเศษที่ออกแบบมาเพื่อให้ผู้ใช้ทำการวิเคราะห์ทางสถิติที่ซับซ้อนซึ่งไม่สามารถทำได้ด้วยมือ

เครื่องมือซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ทางสถิติมักใช้โดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักคณิตศาสตร์ แต่สามารถให้คุณลักษณะเฉพาะอุตสาหกรรมได้ เครื่องมือแต่ละอย่างมีชุดคุณลักษณะเฉพาะที่บริษัทของคุณอาจพบว่าเป็นสิ่งที่จำเป็นอย่างแท้จริง

นี่คือซอฟต์แวร์วิเคราะห์ทางสถิติ 10 อันดับแรกจากรายงานกริดฤดูหนาวปี 2020 ของ G2

การปฏิเสธความ รับผิด: บทวิจารณ์บางรายการอาจมีการแก้ไขเพื่อความชัดเจน

1. สถิติ IBM SPSS

กำลังมาแรงอันดับหนึ่งคือ IBM SPSS Statistics ซึ่งใช้เพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจเฉพาะอุตสาหกรรมที่ช่วยในการตัดสินใจ ให้ผู้ใช้มีฟังก์ชันการทำงานเฉพาะที่ปรับแต่งได้สำหรับระดับทักษะต่างๆ ในขณะที่แสดงกราฟและรายงานที่แสดงผลได้อย่างง่ายดาย

สิ่งที่ผู้ใช้พูดว่า:

“IBM SPSS มีเครื่องมือทางสถิติมากมายที่จำเป็นต่อการวิเคราะห์ของฉันในฐานะพนักงาน ฉันใช้การข้ามตัวแปรจำนวนมาก การสร้างสมมติฐาน เปอร์เซ็นต์ไทล์ การสุ่มตัวอย่าง กราฟ ตาราง และรายงานที่จำเป็นในการนำเสนอการวิเคราะห์ที่มาจากการวิจัยทางสังคมวิทยา ด้วยเครื่องมือเหล่านี้ ฉันสามารถสร้างความน่าจะเป็น คาดการณ์เหตุการณ์ และวางแผนกิจกรรมที่เป็นประโยชน์ต่อชุมชน บรรลุวัตถุประสงค์ของฉันในฐานะนักวิเคราะห์ทางสังคมวิทยาและเป้าหมายในงานของฉัน

อย่างไรก็ตาม มันค่อนข้างซับซ้อนในการเรียนรู้เครื่องมือแต่ละอย่างและวิธีใช้อย่างถูกต้องเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตามที่คาดหวังไว้ตั้งแต่แรก ฉันแนะนำตัวเองในการใช้บทช่วยสอนการอ่าน IBM SPSS และจนถึงทุกวันนี้ฉันจัดการกับมันอย่างชำนาญ ได้ผลลัพธ์การวิเคราะห์ที่ฉันต้องการ”

การตรวจสอบสถิติ IBM SPSS โดย Douglas P.

2. RStudio

RStudio เป็นเครื่องมือที่สร้างขึ้นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการคำนวณทางสถิติ ช่วยให้ทีมของผู้ใช้ทำงานร่วมกัน แบ่งปันทรัพยากรการคำนวณ และเผยแพร่ผลลัพธ์สำหรับผู้มีอำนาจตัดสินใจภายในองค์กร

สิ่งที่ผู้ใช้พูด:

“Rstudio ไม่ได้เป็นเพียงส่วนต่อประสานกราฟิกที่น่าทึ่งสำหรับภาษา R เท่านั้น แต่ยังแสดงถึงสภาพแวดล้อมของผู้ใช้และการพัฒนาที่สมบูรณ์ ด้วย RStudio เป็นเรื่องง่ายมากที่จะนำเข้าชุดข้อมูลโดยอัตโนมัติและไปยังไฟล์ต้นฉบับและพื้นที่ทำงานโดยไม่ต้องเขียนโค้ดใดๆ นอกจากนี้ยังช่วยให้สามารถจัดการแปลงที่สร้างขึ้นและโฟลว์คำสั่งได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ข้อเสียอย่างหนึ่งคือองค์ประกอบกราฟิกบางอย่างอาจมองเห็นได้ชัดเจนยิ่งขึ้นด้วยการปรับรูปแบบไอคอนใหม่”

บทวิจารณ์ RStudio โดย Antonio Z.

3. สตาต้า

Stata เป็นเครื่องมือแบบครบวงจรสำหรับการจัดการข้อมูล การวิเคราะห์ทางสถิติ และกราฟิกคุณภาพสูง ทั้งหมดนี้อยู่แค่เพียงปลายนิ้วสัมผัส

สิ่งที่ผู้ใช้พูด:

“สิ่งที่ฉันชอบมากที่สุดเกี่ยวกับ Stata ก็คือมันมีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย คำสั่งต่างๆ ได้รับการอธิบายอย่างดีในส่วนความช่วยเหลือและคู่มือออนไลน์ และยังมีการสนับสนุนจากชุมชนมากมาย นอกจากนี้ยังง่ายต่อการนำทาง ใช้กราฟสำหรับการนำเสนอ และฉันพบว่าการวิเคราะห์นั้นใช้งานง่าย

อย่างไรก็ตาม ผู้ใช้ใหม่และผู้เริ่มต้นใช้ Stata อย่างมั่นใจในกระบวนการวิจัยอาจค่อนข้างท้าทาย เราต้องมีความรู้เชิงลึก เช่น ในการตีความแบบกราฟิก การใช้การถดถอยและข้อผิดพลาดมาตรฐาน"

การตรวจสอบสถานะโดย John T.

4. JMP

JMP เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ทางสถิติที่รวมสถิติอันทรงพลังเข้ากับกราฟิกไดนามิก ในหน่วยความจำและบนเดสก์ท็อป กระบวนทัศน์เชิงโต้ตอบและภาพช่วยให้สามารถเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่เป็นไปไม่ได้ที่จะได้รับจากตารางตัวเลขหรือกราฟคงที่

สิ่งที่ผู้ใช้พูด:

“JMP เต็มไปด้วยคุณสมบัติมากมายที่สามารถช่วยแก้ปัญหาทางสถิติในอุตสาหกรรมของคุณได้ มีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายซึ่งจะแนะนำผู้ใช้ตลอดกระบวนการวิเคราะห์ มีเอกสารแนะนำมากมายที่สามารถช่วยให้ผู้ใช้ทำการวิเคราะห์กระบวนการคุณภาพในเชิงลึกยิ่งขึ้น

สิ่งเดียวที่ฉันไม่ชอบคือจุดราคา มีซอฟต์แวร์อื่นมาในราคาที่ถูกกว่า แต่ถ้าคุณต้องการลงทุนด้วยเงินพิเศษนั้น คุณจะได้รับประโยชน์มากมายจากมัน”

JMP ทบทวนโดย Rishi R.

5. มินิแท็บ 18

Minitab 18 เป็นซอฟต์แวร์ทางสถิติที่ให้ผู้ใช้มีเครื่องมือที่จำเป็นในการวิเคราะห์ข้อมูลและค้นหาวิธีแก้ปัญหาที่มีความหมายสำหรับปัญหาทางธุรกิจที่ยากลำบาก ตั้งแต่การเตรียมข้อมูลอย่างราบรื่นไปจนถึงการนำเสนอที่ง่ายดาย มีหลายสิ่งให้ค้นหา

สิ่งที่ผู้ใช้พูด:

“Minitab 18 มีส่วนต่อประสานผู้ใช้ที่น่าทึ่ง ง่ายต่อการค้นหาและใช้เครื่องมือตามการจัดหมวดหมู่ คุณลักษณะ ความช่วยเหลือ ก็ยอดเยี่ยมเช่นกัน คุณสามารถคลิกขวาและเลือก Help บนคุณสมบัติใดก็ได้ และจะถูกนำไปที่การแยกย่อยของคุณสมบัติทีละขั้นตอน ด้านลบ คุณลักษณะบางอย่างไม่ได้ใช้งานง่ายอย่างที่ควรจะเป็น การกำจัดกราฟและข้อมูลน่าจะง่ายกว่าเพื่อไม่ให้ UI อุดตันมากนัก”

Minitab 18 บทวิจารณ์โดย Mike C.

6. แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ KNIME

แพลตฟอร์ม KNIME Analytics ทำงานเป็นโซลูชันแบบเปิดสำหรับนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ช่วยให้ผู้ใช้ค้นพบศักยภาพที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ขุดหาข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ หรือคาดการณ์อนาคตใหม่ มีโมดูลมากกว่า 2,000 โมดูล ตัวอย่างพร้อมใช้งานหลายร้อยรายการ และเครื่องมือแบบบูรณาการที่ครอบคลุม

สิ่งที่ผู้ใช้พูด:

“โปรแกรมนำเสนอการตรวจสอบเวิร์กโฟลว์ ฟังก์ชันทางสถิติและคณิตศาสตร์ อัลกอริธึมสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง และอัลกอริธึมการทำนายที่ซับซ้อน KNIME มีประโยชน์อย่างยิ่งในการประเมินข้อมูลจำนวนมากด้วยอัลกอริธึมและโค้ดที่ซับซ้อนโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรม เนื่องจากใช้โมดูลบล็อกเพื่อทำงานกราฟิกให้สำเร็จ

ข้อเสียอย่างหนึ่งคือมันใช้หน่วยความจำจำนวนมากบนเดสก์ท็อปของคุณ ซึ่งส่งผลต่อประสิทธิภาพโดยทั่วไปของเครื่อง”

การตรวจสอบแพลตฟอร์ม KNIME Analytics โดย Betty E.

7. OriginPro

OriginPro เป็นซอฟต์แวร์แอปพลิเคชันที่ใช้งานง่ายและเรียนรู้ได้ง่าย ซึ่งให้การวิเคราะห์ข้อมูลและความสามารถในการสร้างกราฟคุณภาพสิ่งพิมพ์ที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการของนักวิทยาศาสตร์และวิศวกร ผู้ที่ใช้ OriginPro สามารถปรับแต่งการดำเนินการต่างๆ เช่น การนำเข้า การทำกราฟ และการวิเคราะห์ ทั้งหมดนี้ทำได้จาก GUI กราฟ ผลการวิเคราะห์ และรายงานจะอัปเดตโดยอัตโนมัติเมื่อข้อมูลหรือพารามิเตอร์เปลี่ยนแปลง

สิ่งที่ผู้ใช้พูด:

“การบริการลูกค้าเป็นส่วนที่ดีที่สุดของ Origin อย่างง่ายดาย พวกเขามีความรวดเร็วและมีประโยชน์มาก กราฟิกที่คุณสร้างได้นั้นมีความเป็นมืออาชีพมาก และสวยงามอยู่เสมอ นอกจากนี้ คุณยังสามารถทำสิ่งต่างๆ ได้มากมายบนแพลตฟอร์มเดียว ฉันใช้มันเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่หลากหลายและฉันไม่เคยรู้สึกว่าถูกจำกัด สิ่งเดียวคือมีช่วงการเรียนรู้ที่ยากจะผ่านพ้นไป ถ้าคุณยินดีที่จะใช้เวลากับมัน คุณจะขอบคุณตัวเองในภายหลัง”

รีวิว OriginPro โดย Louis C.

8. NumXL

สิ่งที่ทำให้ NumXL แตกต่างคือเป็นชุดอนุกรมเวลาของโปรแกรมเสริมของ Excel ซึ่งแปลง Microsoft Excel เป็นซอฟต์แวร์อนุกรมเวลาชั้นหนึ่งและเครื่องมือทางเศรษฐมิติ ให้ความแม่นยำทางสถิติเมื่อผสานรวมกับ Excel เพิ่มฟังก์ชันเศรษฐมิติที่หลากหลาย ชุดทางลัดและอินเทอร์เฟซผู้ใช้ที่ใช้งานง่ายเพื่อแนะนำคุณตลอดกระบวนการทั้งหมด

สิ่งที่ผู้ใช้พูด:

“ใช้งานง่ายมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเป็นส่วนเสริมที่เรียบง่ายใน Excel ฉันสามารถปรับข้อมูลทั้งหมด การคาดการณ์ และอื่นๆ ตามฤดูกาลได้อย่างง่ายดาย การสนับสนุนลูกค้าเป็นหนึ่งในสิ่งที่ดีที่สุดที่ฉันเคยพบมา ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างมาก ฉันได้ติดต่อกับคำถามในช่วงดึกของวันอาทิตย์และได้รับคำตอบทันที นั่นคือการสนับสนุนลูกค้า! ไม่มีอะไรเกี่ยวกับ NumXL ที่ฉันไม่ชอบ”

รีวิว NumXL โดย Calen C.

9. SAS/STAT

SAS/STAT นำเสนอเทคนิคที่แน่นอนแก่ผู้ใช้สำหรับชุดข้อมูลขนาดเล็ก เครื่องมือสร้างแบบจำลองทางสถิติที่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับงานข้อมูลขนาดใหญ่ และวิธีการที่ทันสมัยในการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีค่าที่ขาดหายไป ผู้ใช้ยังจะได้สัมผัสกับการอัปเดตอย่างสม่ำเสมอ ขั้นตอนทางสถิติที่พร้อมใช้งานที่หลากหลาย และวิธีการทางสถิติที่หลากหลาย

สิ่งที่ผู้ใช้พูด:

“ฉันซาบซึ้งในความสมดุลที่ดีในการเขียนโค้ดและสามารถใช้แพ็คเกจและมาโครได้เมื่อฉันไม่มีเวลาเขียนโค้ดโดยละเอียด สิ่งที่ฉันไม่ชอบคือมีตัวเลือกความช่วยเหลือไม่เพียงพอเมื่อมีคำถามเกี่ยวกับวิธีการเขียนโค้ดสำหรับสมการทางสถิติต่างๆ”

การตรวจสอบ SAS/STAT โดย Braden T.

10. ฐาน SAS

SAS Base เป็นซอฟต์แวร์ภาษาโปรแกรมที่มีอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมบนเว็บ มีโปรแกรมพร้อมใช้งานสำหรับการจัดการข้อมูล การจัดเก็บและดึงข้อมูล สถิติเชิงพรรณนา และการรายงาน เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลอันทรงพลังนี้ยังให้การสนับสนุนข้ามแพลตฟอร์มและหลายแพลตฟอร์ม

สิ่งที่ผู้ใช้พูด:

“SAS Base มีความคล่องตัวอย่างมากและไม่ยุ่งยากมากนัก คุณตั้งค่าข้อมูล เขียนโค้ด เรียกใช้ แล้วดูผลลัพธ์หรือส่งต่อไปยังโปรแกรมอื่นเพื่อการวิเคราะห์เพิ่มเติม มันทำได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพเมื่อคุณมีทุกอย่างตั้งค่าอย่างถูกต้อง อย่างไรก็ตาม การใช้งานอาจดูยุ่งยากเล็กน้อย รู้สึกว่าค่อนข้างเก่าเมื่อเทียบกับอินเทอร์เฟซและมีช่วงการเรียนรู้ที่ค่อนข้างสูงชัน”

SAS Base รีวิวโดย Erik G.

ค้นพบ: หากคุณสนใจซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ทางสถิติอื่นที่ไม่รวมอยู่ในรายการนี้ ให้ตรวจสอบตัวเลือกอื่นๆ และอ่านบทวิจารณ์จริงและเป็นกลางจากเพื่อนของคุณ

เจาะลึกข้อมูล

เมื่อธุรกิจของคุณต้องการประเมินแบบจำลองและสูตรเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ให้หันไปใช้การวิเคราะห์ทางสถิติ วิธีการเหล่านี้ถูกใช้ไปแล้วในเกือบทุกสาขา ดังนั้นจึงไม่มีเวลาไหนที่ดีไปกว่านี้อีกแล้วในการวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจในรูปแบบใหม่และน่าตื่นเต้น

ไม่มีข้อมูลจำนวนใดที่มากมายเกินไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับจำนวนที่ไม่สิ้นสุดที่คุณสามารถค้นพบได้ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับสิ่งที่คุณสามารถทำได้กับข้อมูลของคุณเมื่อคุณเปิดเผย ข้อมูลการทำเหมือง ข้อมูล