İstatistiksel Analiz: İş Kararları Vermenin Daha İyi Bir Yolu

İşletmeniz verilerine daha yakından bakmıyorsa, kaçırdığınız bir sürü olasılık vardır.

İş analitiğinin yardımıyla, kuruluşunuz verileriyle her zamankinden daha fazlasını yapabilir, sadece nereden başlayacağınızı bilmeniz yeterli. İster tahmin yapıyor ister trend buluyor olun, istatistiksel analiz, ihtiyacınız olan içgörüler için en iyi seçeneğinizdir.

Bir işletmenin büyük verileriyle yapabileceği çok şey vardır ve istatistiksel analiz, kuruluşların bunu akıllı bir şekilde incelemesi ve öğrenmesi için bir yoldur. Veri toplama, anketler ve deneyler dahil olmak üzere çeşitli veri bileşenleriyle ilgilenir.

İş zekasının bir yönü olarak, istatistiksel analiz, iş verilerini inceler ve beş temel adımı kullanarak trendler hakkında raporlar.

1. Analiz edilecek veri türünü tanımlayın
2. Verilerin temel popülasyonla ilişkisini keşfedin
3. Verilerin temel alınan popülasyonla nasıl ilişkili olduğuna dair anlayışı özetlemek için istatistiksel bir model oluşturun.
4. Modelin geçerliliğini kanıtlayın veya çürütün
5. Gelecekteki eylemlere rehberlik edecek senaryoları çalıştırmak için tahmine dayalı analitiği kullanın

İstatistikte, bir popülasyon , analiz edilen tüm veri grubudur. Bu, tüm bir grup insan, nesne, hayvan, bir yılda hastaneye kaç ziyaret yapıldığı, olaylar ve hatta ölçümler gibi verileri ifade edebilir. Analiz edilen tüm verileri içerdiği sürece herhangi bir boyutta olabilir.

İstatistiksel analizin önemi

Veriler toplandıktan sonra, işletmenizdeki birçok şey için istatistiksel analiz kullanılabilir. Bazıları şunları içerir:

• Önemli bulguları sunmak için verileri bir grafikte veya çizelgede özetlemek ve sunmak
• Ortalama gibi verilerdeki önemli ölçüleri keşfetmek
• Verilerin biraz kümelenmiş veya yayılmış olup olmadığını hesaplamak, bu da benzerlikleri belirler
• Geçmiş davranışlara dayalı gelecek tahminleri yapmak
• Bir deneyden bir hipotezi test etme

İşletmelerin istatistiksel analizi kendi avantajlarına kullanmalarının birkaç yolu vardır. Bu yollardan bazıları, satış personelinizden kimlerin düşük performans gösterdiğini belirlemeyi, müşteri verilerindeki eğilimleri bulmayı, en iyi faaliyet gösteren ürün gruplarını daraltmayı, mali denetimler yapmayı ve satış performansının ülkenin farklı bölgelerinde nasıl değişebileceğini daha iyi anlamayı içerir. .

Veri analizi ve istatistiksel analiz

İş zekası dünyasında, bir organizasyonun karşılaşabileceği çeşitli sorunları çözmek için istatistiksel analiz ve veri analizini karıştırmak alışılmadık bir durum değildir. Ancak, veri analitiği araçları ve genel süreç, yaygın istatistiksel analiz türleriyle karşılaştırıldığında önemli farklılıklara sahiptir.

İstatistiksel analiz , toplam popülasyonu anlamak için bir veri örneğine özel istatistiksel yöntemler uygular. Diğerlerinin davranışlarını ve özelliklerini potansiyel olarak tahmin etmek için belirli pazarlar, kohortlar ve genel bir gruplandırma hakkında sonuçlar çıkarılmasına olanak tanır.

Veri analizi , mevcut tüm verilerin incelenmesi ve temizlenmesi ve teknik olmayan kişiler tarafından anlaşılabilecek faydalı bilgilere dönüştürülmesi sürecidir. Bu, karar verenler tarafından anlaşılmadığı takdirde verilerin anlamsız olabileceğini düşündüğünüzde çok önemlidir.

Farklı kaynaklardan gelen veriler istatistiksel süreci yürütmenin bir yolu olarak birleştirilebildiğinden, veri analizi istatistiksel analiz gerçekleştirmek için bir girdi olarak kullanılabilir.

İstatistiksel analiz türleri nelerdir?

İşletmenize istatistiksel analiz uygularken, kullanacağınız iki ana tür açıklayıcı ve çıkarımsaldır. Ancak, kuruluşun yanıtlamak istediği genel hedefe veya soruya bağlı olarak birçok işletmenin kullandığı başka türler de vardır.

Tanımlayıcı istatistiksel analiz

Tanımlayıcı analiz, şirketlerin belirli bir noktada ne olduğunu anlamalarını sağlayan veri görselleştirme yazılımını kullanarak basit raporlar ve grafikler oluşturur. Betimleyici analizin yalnızca geçmişte meydana gelen olaylarla ilgili olduğunu belirtmek önemlidir.

Tanımlayıcı analitiğin parçası olan gerçek veriler, geçmiş verilere derinlemesine bir dalış yaparak “ne olduğunu” yanıtlamaya odaklanır.

Adından da anlaşılacağı gibi, geçmiş bilgilerin temel özelliklerini anlatmak ve bunu kolay ve akılcı bir şekilde özetlemek için kullanılır. Bu tür istatistiksel analizlerin sonuç çıkarmak için kullanılmadığını akılda tutmak önemlidir. Yalnızca bir şeyin ne olduğunu ve geçmişteki verilerin neyi temsil ettiğini tanımlayabilirsiniz.

Örneğin, bir işletme, şirketinizin geçen yılki trafiğine bakmak için tanımlayıcı istatistiksel analiz kullanabilir. Trafiğin ne zaman düştüğü, ne zaman yeniden başladığı, en çok trafiğin hangi ayda olduğu ve her ayın ortalama trafiği gibi şeyleri görebilirsiniz. Ancak bu veriler size trafiğin neden düştüğünü söylemez.

Tanımlayıcı istatistiksel analiz, yalnızca verileri tanımlar veya verileri çevreleyen bilgileri özetler. Verilerinizi anlamlı bir şekilde anlamak hala önemlidir.

Özetlemek gerekirse, betimsel analizin amaçları şunlardır:

• Verileri görsel bir şekilde tanımlayın
• Verilerin ne sunduğunu açıklayın

çıkarımsal istatistiksel analiz

Tanımlayıcı istatistiklerin yalnızca ölçtüğünüz veriler, nesneler veya kişiler hakkında daha geniş varsayımlara izin veren bir sınırlaması olsa da, çıkarımsal istatistiksel analiz bu sınırlamayı çözebilir.

Çıkarımsal istatistikler, daha karmaşık ve matematiksel tahminlerin sonucudur. Kullanıcıların, analiz edilen örneklere dayalı olarak daha büyük bir popülasyon hakkındaki eğilimleri çıkarmasına veya sonuçlandırmasına olanak tanır. Esasen, bir örneklemden veri alır ve daha sonra daha büyük bir popülasyon veya grup hakkında sonuçlar çıkarır.

Çıkarımsal istatistiksel analiz genellikle bir örnek içindeki değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılır ve popülasyonu doğru bir şekilde temsil eden sonuçlara ve genellemelere izin verir. Ve tanımlayıcı analizden farklı olarak, işletmeler bir hipotezi test edebilir ve bu verilerden çeşitli sonuçlar çıkarabilir.

Örnek olarak, dünyadaki herkesin en sevdiği pizza malzemesini bilmek istediğinizi varsayalım. Muhtemelen dışarı çıkıp tüm dünyadaki her insanla röportaj yapmayacaksın. Bunun yerine, temsili bir insan popülasyonunu örneklemeye ve sonuçlarınızı varsaymaya çalışırsınız.

Daha ticari ve gerçekçi bir bakış açısıyla, müşterilerinizin her birine ürününüz veya hizmetiniz hakkında bir soru sormak isteyebilirsiniz. 100.000 müşteriniz varsa, her birini tek tek incelemek oldukça zor olabilir. Bunun yerine, örnek bir müşteri grubuyla gidersiniz.

Bu süreç mükemmel olmasa da ve hatalardan kaçınmayı zor bulabilirsiniz, ancak araştırmacıların popülasyon hakkında mantıklı çıkarımlar yapmasını kolaylaştırır.

Çıkarımsal istatistiklerin amaçları şunlardır:

• Analiz edilen verilerden sonuçlar çıkarın
• Verileri çevreleyen çeşitli hipotezleri test edin

Tahmine dayalı analitik

İşletmenizin karşılaşabileceği gelecekteki olaylar hakkında tahminler yapmak söz konusu olduğunda, bir sonraki adımda ne olacağını ayrıntılandıran tahmine dayalı analitiğe dönün. Bu analiz, mevcut ve geçmiş gerçeklere dayanır ve geçmiş verilere dayalı olarak gelecekteki eğilimlerin olasılığını tanımlamak için istatistiksel algoritmalar ve makine öğrenimi kullanır.

Tahmine dayalı analitikten en iyi şekilde yararlanan sektörler pazarlama şirketleri, sigorta şirketleri ve finansal hizmetlerdir, ancak herhangi bir işletme, öngörülemeyen bir geleceğe hazırlanmaktan büyük fayda görebilir.

Tahmine dayalı analitiklerin amacı:

• Verileri kullanarak gelecekteki olayları tahmin edin
• Davranıştaki çeşitli eğilimlerin olasılığını belirleyin

kuralcı analitik

Kuralcı analiz son derece karmaşık olabilir, bu nedenle işletmeler tarafından istatistiksel analiz yapılırken henüz yaygın olarak kullanılmamaktadır.

Sonuç çıkarmak için diğer analitik araçlar kullanılabilirken, kuralcı analiz size gerçek cevaplar sağlar. Bu tür raporlar için yüksek düzeyde makine öğrenimi kullanımı gereklidir, çünkü bunlar bir sonraki adıma geçilmesini sağlar. Ayrıca karmaşık olay işleme, grafik analizi ve simülasyon gibi teknikleri kullanır.

Standart analitiği kullanırken hedefler şunlardır:

• “Bundan sonra ne yapılmalı?” Sorusuna cevap verin.
• Belirli bir karar için doğru tavsiyeyi daraltın

Keşfedici veri analizi

EDA olarak da bilinen keşifsel veri analizi, çıkarımsal istatistikleri tamamlayıcı bir biçimde kullanılır. Bu yaklaşım, potansiyel bilinmeyen ilişkileri bulmak için verilerdeki kalıpları tanımlamaya odaklanır.

Bu yöntemin amacı:

• Veri içindeki yeni bağlantıları keşfedin
• Veri toplamada eksik verileri veya hataları kontrol edin
• Veri kümesini çevreleyen mümkün olduğunca fazla içgörü toplayın
• Varsayımları ve hipotezleri gözden geçirin

nedensel analiz

İş hedefiniz olayların nedenlerini anlamak ve belirlemekse, izlemeniz gereken yol gündelik analizdir.

Kuruluşunuz hangi sektöre dahil olursa olsun, zaman zaman başarısızlıkla karşılaşmanız kaçınılmazdır. Nedensel analiz, başarısızlıkların nedenlerini belirlemek ve nedenin kesin kökünü daraltmak için kullanılır.

İşletmeler çeşitli yazılımlar üzerinde kalite güvencesi gerçekleştirdiğinden, nedensel analizin bir örneği BT alanındadır. Bu tür istatistiksel analiz, bir hata, veri ihlali veya DDoS saldırısı olması durumunda belirli bir yazılımın neden başarısız olduğunu incelemek için kullanılır.

Nedensel analizin amaçları şunlardır:

• Verilerdeki temel sorun alanlarını belirleyin
• Bir arızanın neden oluştuğunun temel nedenini araştırın ve belirleyin

mekanik analiz

Tüm istatistiksel analiz türleri arasında mekanik analiz en az yaygın olanıdır. Ancak, büyük veri analizi ve biyolojik bilim anlamında, süreçte çok önemli bir rol oynamaktadır.

Bu yöntem, diğer değişkenlerde başka değişikliklere neden olan değişkenlerdeki belirli değişiklikleri anlamaktan oluşur. Sıcaklık ve zaman gibi bir işletmenin kontrolü dışındaki dış etkileri dikkate almaz. Bu yöntem, olayların daha sonra nasıl olacağını söylemek yerine, olayların nasıl olacağını göstermek için kullanılır, bu nedenle tahmin yapmak için kullanılmaz.

Eylem halindeki mekanik analize bir örnek, biyolojik bilimdekilerin virüsleri incelemesi ve virüsün çeşitli bölümlerinin tıptaki değişikliklerden nasıl etkilendiğini incelemesidir.

Mekanik analizin amacı:

• Diğer değişkenlerde değişikliklere yol açacak değişkenlerdeki kesin değişiklikleri anlayın
• Herhangi bir verinin, bir özne belirli bir aktiviteden geçerken olanların bir sonucu olduğunu bilin

İstatistiksel analiz örneği

İstatistiksel analiz anlaşılması karmaşık bir konu olabileceğinden, basit ve gerçek hayattan bir örneği inceleyelim.

Diyelim ki yeni popüler bir sağlık ve fitness salonunun franchise mağazasına sahipsiniz. 2010'da kapılarını açtığınızdan beri, yeni üyelerde ve sözleşmelerini iptal eden üyelerde sürekli bir düşüş gördünüz. Hem yeni üye sayısındaki hem de sözleşme yenilemelerindeki düşüşün başlıca nedenlerinden birinin ev içi egzersiz ekipmanlarının son zamanlardaki popülaritesi olabileceğini düşünüyorsunuz.

Bu hipotezi test etmek için:

1. Söz konusu iki değişkenin verilerini toplayın - yeni üyeler ve sözleşme yenilemeleri.
2. Bu verileri çeşitli istatistiksel analiz yöntemlerini çalıştırabilen bir yazılım programına koyun.
3. Verileri görselleştirmek için analiz modeliniz olarak regresyon formülünü kullanarak doğrusal bir regresyon testi çalıştırın. Bu durumda, üyelerdeki düşüş ile ev içi egzersiz ekipmanının artan popülaritesi arasındaki bağlantıyı kanıtlamaya yardımcı olacak verilerdeki eğilimi görselleştirmek için regresyon kullanılacaktır.
4. Sonuçları analiz edin.

Tamamlandığında, ev içi egzersiz ekipmanlarının artan popülaritesinin sağlık ve spor salonunuz üzerinde olumsuz bir etkisi olup olmadığını görebileceksiniz.

En iyi istatistiksel analiz yazılımı nedir?

İstatistiksel analiz yazılımı söz konusu olduğunda, aralarından seçim yapabileceğiniz çok çeşitli seçenekler vardır. Bu yazılım, kullanıcılarının elle yapamayacakları karmaşık istatistiksel analizler yapmalarını sağlamak için tasarlanmış özel programlar kullanır.

İstatistiksel analiz yazılım araçları tipik olarak veri bilimcileri ve matematikçiler tarafından kullanılır, ancak sektöre özgü özellikler sağlayabilir. Her araç, şirketinizin tam olarak ihtiyaç duyduğu şey olarak bulabileceği benzersiz bir dizi özellik sağlar.

G2'nin Kış 2020 Grid Raporundan ilk on istatistiksel analiz yazılımına bir göz atın.

YASAL UYARI: Bazı incelemeler netlik için düzenlenebilir.

1. IBM SPSS İstatistikleri

Karar vermede yardımcı olan sektöre özgü iş sorunlarını çözmek için kullanılan IBM SPSS Statistics, birinci sırada yer alıyor. Kullanıcılara, sonuçları kolayca gösteren grafikler ve raporlar sunarken, farklı beceri seviyeleri için özelleştirilebilen belirli işlevler sağlar.

Kullanıcılar ne diyor:

“IBM SPSS, analizimi bir çalışan olarak gerçekleştirmek için gerekli sayısız istatistiksel araca sahip. Sosyolojik araştırmalardan gelen analizleri sunmak için gerekli değişkenlerin kesişimi, hipotez inşası, yüzdelikler, örnekleme, grafikler, tablolar ve raporların çoğunu kullanırım. Bu araçlarla, sosyolojik bir analist olarak hedeflerimi ve çalışmamdaki hedefleri gerçekleştirerek, topluluklara fayda sağlayan olayların tahminlerini ve olasılıklarını yapabilirim.

Ancak, başlangıçta beklediğim sonuçları elde etmek için araçlarının her birini ve bunların nasıl doğru şekilde kullanılacağını öğrenmek biraz karmaşıktı. Kendime IBM SPSS okuma eğitimlerinin kullanımı konusunda talimat verdim ve bugüne kadar bunu oldukça ustaca ele alarak istediğim analitik sonuçları elde ettim."

IBM SPSS İstatistik incelemesi, Douglas P.

2. RStudio

RStudio, veri bilimi ve istatistiksel hesaplama için oluşturulmuş bir araçtır. Kullanıcı ekiplerinin birlikte çalışmasına, bilgi işlem kaynaklarını paylaşmasına ve organizasyonlarındaki karar vericiler için sonuçları yayınlamasına yardımcı olur.

Kullanıcılar ne diyor:

“Rstudio, R dili için sadece inanılmaz bir grafik arayüz değil, aynı zamanda eksiksiz bir kullanıcı ve geliştirme ortamını temsil ediyor. RStudio ile, veri kümelerini otomatik olarak içe aktarmak ve herhangi bir kod satırı yazmadan kaynak dosyalar ve çalışma alanları arasında gezinmek çok kolaydır. Ayrıca, oluşturulan grafiklerin ve komut akışının çok verimli bir şekilde yönetilmesini sağlar.

Bir dezavantajı, bazı grafik bileşenlerin, bir simge yeniden biçimlendirme ile görsel olarak daha belirgin olabilmesidir."

Antonio Z. tarafından RStudio incelemesi.

3. Statü

Stata, tümü parmaklarınızın ucunda olan veri yönetimi, istatistiksel analiz ve yüksek kaliteli grafikler için hepsi bir arada bir araçtır.

Kullanıcılar ne diyor:

“Stata ile ilgili en sevdiğim şey, kolay bir arayüze sahip olması, komutların yardım bölümünde ve çevrimiçi kılavuzda iyi bir şekilde açıklanması ve geniş bir topluluk desteğinin olmasıdır. Gezinmek de kolay, sunumlar için grafikleri kullanmak ve analizin kullanıcı dostu olduğunu düşünüyorum.

Ancak, yeni kullanıcılar ve yeni başlayanlar için araştırma sürecinde Stata'yı güvenle kullanmak oldukça zor olabilir. Grafiksel yorumlar, regresyon ve standart hataların kullanımı gibi konularda derinlemesine bilgi sahibi olunması gerekir."

John T.

4. JMP

JMP, bellekte ve masaüstünde güçlü istatistikleri dinamik grafiklerle birleştiren bir istatistiksel analiz aracıdır. Etkileşimli ve görsel paradigması, ham sayı tablolarından veya statik grafiklerden elde edilmesi imkansız olan içgörüleri ortaya çıkarmasını sağlar.

Kullanıcılar ne diyor:

“JMP, sektörünüzdeki istatistiksel sorunları çözmenize yardımcı olabilecek tonlarca özellikle doludur. Kullanıcıları analiz yapma sürecinde yönlendiren kullanımı kolay bir arayüze sahiptir. Kullanıcıların kalite süreçlerinin daha derinlemesine analizini yapmasına yardımcı olabilecek çok sayıda kılavuz materyale sahiptir.

Sevmediğim tek şey fiyat noktası. Daha ucuz bir fiyata gelen başka bir yazılım var. Ancak, bu ekstra parayı yatırmak istiyorsanız, onunla tonlarca avantaj elde edersiniz.”

JMP incelemesi, Rishi R.

5. Mini sekme 18

Minitab 18, kullanıcılara verileri analiz etmek ve zorlu iş sorunlarına anlamlı çözümler bulmak için gereken araçları sağlayan istatistiksel bir yazılımdır. Sorunsuz veri hazırlamadan zahmetsiz sunumlara kadar keşfedilecek çok şey var.

Kullanıcılar ne diyor:

“Minitab 18 inanılmaz bir kullanıcı arayüzüne sahip. Kategorilerine göre araçları bulmak ve kullanmak çok kolaydır. Yardım özelliği de harika. Herhangi bir özellikle sağ tıklayıp Yardım'ı seçebilirsiniz ve özelliğin adım adım dökümüne getirilirsiniz. Olumsuz tarafı, bazı özellikler olabileceği kadar sezgisel değildir. Kullanıcı arayüzünü çok fazla tıkamamak için grafiklerden ve verilerden kurtulmak daha kolay olmalı.”

Minitab 18 incelemesi, Mike C.

6. KNIME Analitik Platformu

KNIME Analitik Platformu, veriye dayalı inovasyon için açık bir çözüm olarak çalışır ve kullanıcıların verilerde saklı olan potansiyeli keşfetmelerine, taze içgörüler elde etmelerine veya yeni gelecekleri tahmin etmelerine yardımcı olur. 2.000'den fazla modüle, yüzlerce çalışmaya hazır örneğe ve kapsamlı bir entegre araç yelpazesine sahiptir.

Kullanıcılar ne diyor:

“Program iş akışı kontrolleri, istatistiksel ve matematiksel işlevler, makine öğrenimi için algoritmalar ve gelişmiş tahmin algoritmaları sunuyor. KNIME, grafik işlerini gerçekleştirmek için blok modülleri kullandığından, büyük miktarlardaki bilgiyi karmaşık algoritmalar ve kodlarla programlamadan değerlendirmede son derece yararlıdır.

Bir dezavantajı, masaüstünüzde makinenin genel verimliliğini etkileyen bir sürü bellek kullanmasıdır.”

KNIME Analytics Platform incelemesi, Betty E.

7. OriginPro

OriginPro, bilim insanlarının ve mühendislerin ihtiyaçlarına göre uyarlanmış veri analizi ve yayın kalitesinde grafik yetenekleri sağlayan, kullanıcı dostu ve öğrenmesi kolay bir yazılım uygulamasıdır. OriginPro kullananlar, GUI'den içe aktarma, grafik oluşturma ve analiz gibi işlemleri özelleştirebilir. Veriler veya parametreler değiştiğinde grafikler, analiz sonuçları ve raporlar otomatik olarak güncellenir.

Kullanıcılar ne diyor:

“Müşteri hizmetleri, Origin'in en iyi yanıdır. Hızlılar ve çok yardımcı oluyorlar. Yapabileceğiniz grafikler çok profesyonel ve her zaman çok estetiktir. Ayrıca, tek bir platformda çok şey yapabilirsiniz. Çeşitli verileri analiz etmek için kullanıyorum ve asla sınırlı hissetmiyorum. Tek şey, üstesinden gelinmesi zor bir öğrenme eğrisi olmasıdır. Onunla zaman geçirmeye istekliysen, daha sonra kendine teşekkür edeceksin.”

OriginPro incelemesi Louis C.

8. NumXL

NumXL'i farklı kılan şey, Microsoft Excel'i birinci sınıf bir zaman serisi yazılımına ve ekonometri aracına dönüştüren ve Excel ile entegre olduğu için istatistiksel doğruluk sunan bir zaman serisi Excel eklentileri paketi olmasıdır. tüm süreç boyunca size rehberlik edecek kısayollar ve sezgisel kullanıcı arayüzleri.

Kullanıcılar ne diyor:

“Çalışması çok kolay, özellikle Excel'de basit bir eklenti. Tüm verileri, tahminleri ve daha fazlasını mevsimsel olarak kolayca ayarlayabilirim. Müşteri desteği, şimdiye kadar deneyimlediğim en iyilerden biri ve bu büyük bir avantaj oldu. Pazar akşamları geç saatlerde sorularıma ulaştım ve hemen cevaplarını aldım. Şimdi bu müşteri desteği! NumXL hakkında sevmediğim hiçbir şey yok.”

Calen C tarafından NumXL incelemesi.

9. SAS/STAT

SAS/STAT, kullanıcılara küçük veri kümeleri için kesin teknikler, büyük veri görevleri için yüksek performanslı istatistiksel modelleme araçları ve eksik değerlere sahip verileri analiz etmek için modern yöntemler sunar. Kullanıcılar ayrıca düzenli güncellemeler, çeşitli kullanıma hazır istatistiksel prosedürler ve bir dizi istatistiksel yöntem deneyimleyecekler.

Kullanıcılar ne diyor:

“Kod yazabilme ve ayrıntılı kod yazmaya vaktim olmadığında paketleri ve makroları kullanabilme arasındaki iyi dengeyi takdir ediyorum. Sevmediğim şey ise, çeşitli istatistiksel denklemlerin nasıl kodlanacağıyla ilgili sorular olduğunda yeterli yardım seçeneğinin olmaması.”

SAS/STAT incelemesi, Braden T.

10. SAS Üssü

SAS Base, web tabanlı bir programlama arabirimi sağlayan bir programlama dili yazılımıdır. Veri işleme, bilgi depolama ve alma, tanımlayıcı istatistikler ve raporlama için kullanıma hazır programlar sunar. Bu güçlü veri analiz aracı, aynı zamanda, platformlar arası ve çoklu platform desteği sağlar.

Kullanıcılar ne diyor:

“SAS Üssü son derece düzenli ve gösterişten uzak değil. Verilerinizi ayarlayın, kodunuzu yazın, çalıştırın ve ardından çıktıyı görüntüleyin veya daha fazla analiz için başka bir programa aktarın. Her şeyi düzgün bir şekilde kurduktan sonra bunu hızlı ve verimli bir şekilde yapar. Ancak, kullanımı biraz hantal olabilir - arayüz söz konusu olduğunda biraz eskimiş gibi görünüyor ve nispeten dik bir öğrenme eğrisi var.”

SAS Base incelemesi, Erik G.

KEŞFEDİN: Bu listede yer almayan farklı bir istatistiksel analiz yazılımıyla ilgileniyorsanız, diğer seçeneklere göz atın ve meslektaşlarınız tarafından bırakılan gerçek ve tarafsız incelemeleri okuyun.

Derin bir veri dalışı yapın

İşletmeniz değişkenler arasındaki ilişkiyi bulmak için modelleri ve formülleri değerlendirmek istediğinde, istatistiksel analize yönelin. Bu yöntemler zaten hemen hemen her alanda kullanılıyor, bu nedenle iş verilerini yeni ve heyecan verici yöntemlerle analiz etmek için şimdiden daha iyi bir zaman olamaz.

Hiçbir veri miktarı çok büyük değildir, özellikle de ondan keşfedebileceğiniz sonsuz miktarda. Veri madenciliğinin içini ve dışını ortaya çıkardığınızda verilerinizle neler yapabileceğiniz hakkında daha fazla bilgi edinin .