统计分析：更好的商业决策方式

如果您的企业没有仔细查看其数据，那么您就会错过整个世界的可能性。

在业务分析的帮助下，您的组织可以利用其数据做比以往更多的事情，您只需要知道从哪里开始。 无论您是进行预测还是寻找趋势，统计分析都是您获得所需见解的最佳选择。

企业可以利用其大数据做很多事情，而统计分析是组织以智能方式检查和学习的一种方式。 它处理各种数据组成部分，包括数据收集、调查和实验。

作为商业智能的一个方面，统计分析使用五个关键步骤审查商业数据和趋势报告。

1. 描述将要分析的数据类型
2. 探索数据与基础人群的关系
3. 创建一个统计模型来总结对数据如何与基础人群相关的理解
4. 证明或反驳模型的有效性
5. 使用预测分析来运行将指导未来行动的场景

在统计学中，总体是正在分析的整个数据组。 这可能指的是整个群体的人、物体、动物、一年中去医院的次数、事件甚至测量值等数据。 它可以是任何大小，只要它包含所有正在分析的数据。

统计分析的重要性

收集数据后，统计分析可用于您业务中的许多事情。 一些包括：

• 以图形或图表的形式总结和呈现数据以呈现关键发现
• 发现数据中的关键度量，例如平均值
• 计算数据是否略微聚集或分散，这也决定了相似性
• 根据过去的行为做出未来的预测
• 从实验中检验假设

企业可以通过多种方式利用统计分析来发挥自己的优势。 其中一些方法包括确定您的销售人员中谁表现不佳、发现客户数据趋势、缩小顶级运营产品线、进行财务审计以及更好地了解该国不同地区的销售业绩如何变化.

数据分析与统计分析

在商业智能领域，混淆统计分析和数据分析来解决组织可能遇到的各种问题并不罕见。 但是，与常见的统计分析类型相比，数据分析工具和整个过程存在关键差异。

统计分析将特定的统计方法应用于数据样本，以了解总人口。 它允许就特定市场、群组和一般分组得出结论，以潜在地预测其他人的行为和特征。

数据分析是检查和清理所有可用数据并将其转换为非技术人员可以理解的有用信息的过程。 当您认为如果决策者不理解数据可能毫无意义时，这一点至关重要。

数据分析可用作执行统计分析的输入，因为可以组合来自不同来源的数据作为执行统计过程的一种方式。

统计分析的类型有哪些？

将统计分析应用于您的业务时，您将使用的两种主要类型是描述性的和推理性的。 但是，许多企业还使用其他类型，具体取决于组织希望回答的总体目标或问题。

描述性统计分析

描述性分析使用数据可视化软件创建简单的报告和图表，使公司能够了解特定时间点发生的事情。 需要注意的是，描述性分析仅适用于过去发生的事件。

作为描述性分析一部分的实际数据侧重于以深入研究过去数据的方式回答“发生了什么”。

顾名思义，它是用来描述过去信息的基本特征，并以一种简单合理的方式对其进行概括。 重要的是要记住，这种类型的统计分析不用于得出结论。 您只能描述某物是什么以及过去的数据代表什么。

例如，一家企业可能会使用描述性统计分析来查看贵公司在过去一年中的流量。 您可以查看流量​​何时下降、何时回升、哪个月流量最多以及每个月的平均流量等信息。 但是，这些数据并不能告诉您流量下降的原因。

描述性统计分析仅描述数据或总结数据周围的信息。 以有意义的方式理解您的数据仍然很重要。

总而言之，描述性分析的目标是：

• 以可视化方式描述数据
• 解释数据呈现的内容

推论统计分析

虽然描述性统计有一个限制，它只允许对您测量的数据、对象或人员进行更广泛的假设，但推论统计分析可以解决这个限制。

推论统计是更复杂的数学估计的结果。 它允许用户根据所分析的样本推断或得出更大群体的趋势。 从本质上讲，它从样本中获取数据，然后对更大的人口或群体做出结论。

推论统计分析通常用于研究样本内变量之间的关系，从而得出准确代表总体的结论和概括。 而且，与描述性分析不同，企业可以检验假设并从这些数据中得出各种结论。

例如，假设您想知道世界上每个人最喜欢的披萨配料。 你可能不会出去采访全世界的每一个人。 相反，您会尝试对具有代表性的人群进行抽样并尝试假设您的结果。

从更商业和现实的角度来看，也许您想向每一位客户询问有关您的产品或服务的问题。 如果您有 100,000 名客户，则可能很难对每一位客户进行调查。 相反，您会选择一组样本客户。

虽然这个过程并不完美，而且您可能会发现很难避免错误，但它使研究人员可以轻松地对人口做出合理的推论。

推理统计的目标是：

• 从分析的数据中得出结论
• 测试围绕数据的各种假设

预测分析

在对您的企业可能遇到的未来事件进行预测时，请转向预测分析，它详细说明了接下来可能发生的事情。 该分析基于当前和历史事实，并使用统计算法和机器学习来根据历史数据定义未来趋势的可能性。

从预测分析中获得最大收益的行业是营销公司、保险公司和金融服务，但任何企业都可以从为不可预测的未来做准备中看到巨大的好处。

预测分析的目的是：

• 使用数据预测未来事件
• 确定各种行为趋势的可能性

规范性分析

规范性分析可能非常复杂，这就是为什么它在执行统计分析时尚未被企业广泛使用的原因。

虽然其他分析工具可用于得出结论，但规范性分析可为您提供实际答案。 这些类型的报告需要高水平的机器学习使用，因为它们提供了下一步要采取的行动。 它还使用复杂事件处理、图形分析和模拟等技术。

使用规范性分析时，目标是：

• 回答问题，“接下来应该做什么？”
• 缩小特定决策的正确建议范围

探索性数据分析

探索性数据分析，也称为 EDA，以补充形式用于推论统计。 这种方法侧重于识别数据中的模式以发现潜在的未知关系。

该方法的目的是：

• 发现数据中的新连接
• 检查数据收集中的缺失数据或错误
• 围绕数据集收集尽可能多的见解
• 审查假设和假设

因果分析

如果您的业务目标是了解和确定事情发生的原因，那么随意分析是您应该采取的途径。

无论您的组织属于哪个行业，您都必然会不时经历失败。 因果分析用于确定故障发生的原因并缩小原因的确切根源。

因果分析的一个例子是在 IT 领域，因为企业对各种软件执行质量保证。 这种类型的统计分析将用于检查特定软件失败的原因，是否存在错误、数据泄露或 DDoS 攻击。

因果分析的目标是：

• 识别数据中的关键问题区域
• 调查并确定发生故障的根本原因

机理分析

在所有类型的统计分析中，机械分析是最不常见的。 然而，在大数据分析和生物科学的意义上，它在这个过程中起着至关重要的作用。

该方法包括了解导致其他变量发生其他变化的变量的特定变化。 它没有考虑企业无法控制的外部影响，例如温度和时间。 这种方法是用来展示事情是如何发生的，而不是告诉事情以后会如何发生，所以它不是用来做预测的。

机械分析的一个例子是生物科学研究人员研究病毒并检查病毒的各个部分如何受到医学变化的影响。

力学分析的目的是：

• 了解将导致其他变量变化的变量的确切变化
• 让人们知道任何数据都是受试者经历特定活动时发生的事情的结果

统计分析示例

由于统计分析可能是一个难以理解的复杂主题，让我们来探讨一个简单而真实的例子。

假设您拥有一家颇受欢迎的新型健康和健身馆的特许经营店。 自从您在 2010 年开业以来，您已经看到新成员的稳步减少，以及取消合同的成员。 您认为新会员和续约人数下降的主要原因之一可能是最近家庭健身器材的流行。

为了检验这个假设，你会：

1. 收集有问题的两个变量的数据——新成员和续约。
2. 将这些数据放入可以运行各种统计分析方法的软件程序中。
3. 使用回归公式作为分析模型运行线性回归测试以可视化数据。 在这种情况下，将使用回归来可视化数据趋势，这将有助于证明会员人数下降与家庭健身器材日益普及之间的联系。
4. 分析结果。

完成后，您将能够了解家庭健身器材的日益普及是否对您的健康和健身房产生了负面影响。

什么是最好的统计分析软件？

在统计分析软件方面，您可以选择多种选项。 该软件使用专门的程序，旨在允许其用户执行他们无法手动完成的复杂统计分析。

统计分析软件工具通常由数据科学家和数学家使用，但可以提供特定行业的功能。 每个工具都提供了一组独特的功能，您的公司可能会发现这些功能正是它所需要的。

以下是 G2 2020 年冬季网格报告中排名前十的统计分析软件。

免责声明：为清楚起见，可能会编辑某些评论。

1.IBM SPSS 统计

排在第一位的是 IBM SPSS Statistics，它用于解决有助于决策制定的行业特定业务问题。 它为用户提供可针对不同技能水平进行定制的特定功能，同时提供易于显示结果的图表和报告。

用户怎么说：

“作为一名工作人员，IBM SPSS 拥有无数必要的统计工具来执行我的分析。 我使用了很多变量的交叉、假设的构建、百分位数、抽样、图表、表格和报告，以呈现来自社会学研究的分析。 借助这些工具，我可以对事件进行概率预测、预测并规划有益于社区的活动，从而实现我作为社会学分析师的目标和我的工作目标。

但是，学习它的每个工具以及如何正确使用它们以获得我一开始期望的结果有点复杂。 我自学使用 IBM SPSS 阅读教程，直到今天我处理得非常熟练，得到了我想要的分析结果。”

IBM SPSS Statistics 评论，Douglas P.

2.R工作室

RStudio 是为数据科学和统计计算而创建的工具。 它帮助用户团队一起工作，共享计算资源，并为组织内的决策者发布结果。

用户在说什么：

“Rstudio 不仅是一个令人难以置信的 R 语言图形界面，而且代表了一个完整的用户和开发环境。 使用 RStudio，无需编写任何代码即可轻松自动导入数据集并在源文件和工作区中导航。 此外，它还可以非常有效地管理生成的图和命令流。

一个缺点是，一些图形组件可能会通过重新设计图标在视觉上更加明显。”

Antonio Z 的 RStudio 评论

3.状态

Stata 是一款用于数据管理、统计分析和高质量图形的一体化工具，一切尽在您的指尖。

用户在说什么：

“我最喜欢 Stata 的地方在于它有一个简单的界面，命令在帮助部分和在线手册中有很好的解释，并且有广泛的社区支持。 它也很容易导航，使用图表进行演示，我发现分析是用户友好的。

然而，对于新用户和初学者来说，在研究过程中自信地使用 Stata 可能是相当具有挑战性的。 人们需要有深入的知识，例如图形解释以及回归和标准误差的使用。”

约翰 T 的 Stata 评论。

4. JMP

JMP 是一种统计分析工具，它将强大的统计数据与动态图形相结合，在内存中和桌面上。 它的交互式和可视化范式使其能够揭示无法从原始数字表或静态图表中获得的洞察力。

用户在说什么：

“JMP 包含大量功能，可以帮助解决您所在行业的统计问题。 它有一个易于使用的界面，可以指导用户完成分析过程。 它有大量的指导材料，可以帮助用户对质量过程进行更深入的分析。

我唯一不喜欢的是价格点。 还有其他价格便宜的软件。 但是，如果你想投资那些额外的钱，你确实会得到很多好处。”

JMP 评论由 Rishi R.

5. Minitab 18

Minitab 18 是一种统计软件，它为用户提供分析数据和为棘手的业务问题找到有意义的解决方案所需的工具。 从无缝的数据准备到轻松的演示，有很多发现。

用户在说什么：

“Minitab 18 具有令人难以置信的用户界面。 根据它们的分类很容易找到和使用工具。 帮助功能也很棒。 您可以简单地右键单击并选择任何功能的帮助，然后逐步了解该功能。 不利的一面是，某些功能并不像应有的那样直观。 应该更容易摆脱图形和数据，以免过多地阻塞 UI。”

由 Mike C. 撰写的 Minitab 18 评论。

6. KNIME 分析平台

KNIME 分析平台致力于成为数据驱动创新的开放式解决方案，帮助用户发现隐藏在数据中的潜力、挖掘新见解或预测新未来。 它拥有 2,000 多个模块、数百个可立即运行的示例以及全面的集成工具。

用户在说什么：

“该程序提供工作流程检查、统计和数学函数、机器学习算法和复杂的预测算法。 KNIME 在无需编程的情况下通过复杂的算法和代码评估大量信息非常有帮助，因为它利用块模块来完成图形工作。

一个缺点是它会在您的桌面上使用大量内存，这会影响机器的总体效率。”

Betty E 对 KNIME 分析平台的评论。

7. 原产地

OriginPro 是一款用户友好且易于学习的软件应用程序，可提供数据分析和出版物质量的绘图功能，以满足科学家和工程师的需求。 使用 OriginPro 的用户可以从 GUI 自定义操作，如导入、绘图和分析。 当数据或参数发生变化时，图表、分析结果和报告会自动更新。

用户在说什么：

“客户服务很容易成为 Origin 最好的部分。 他们速度很快，非常乐于助人。 您可以制作的图形非常专业，并且总是非常美观。 此外，您可以在一个平台上做很多事情。 我用它来分析各种数据，我从不觉得自己受到限制。 唯一的问题是，有一个难以克服的学习曲线。 如果你愿意花时间在它身上，你以后会感谢自己的。”

Louis C. 的 OriginPro 评论

8.NumXL

NumXL 的不同之处在于它是一套时间序列 Excel 插件，将 Microsoft Excel 转换为一流的时间序列软件和计量经济学工具，提供统计准确性，因为它与 Excel 集成，添加了各种计量经济学函数，丰富的一组快捷方式和直观的用户界面可指导您完成整个过程。

用户在说什么：

“非常易于使用，尤其是作为 Excel 中的一个简单插件。 我可以轻松地对所有数据、预测等进行季节性调整。 客户支持是我经历过的最好的支持之一，这是一个巨大的好处。 我在周日晚上晚些时候提出了问题，并立即得到了答复。 现在是客户支持！ NumXL 没有什么我不喜欢的。”

Calen C 的 NumXL 评论。

9. SAS/统计

SAS/STAT 为用户提供用于小数据集的精确技术、用于大数据任务的高性能统计建模工具以及用于分析缺失值数据的现代方法。 用户还将体验到定期更新、各种即用型统计程序和一系列统计方法。

用户在说什么：

“当我没有时间编写详细的代码时，我很欣赏能够编写代码和能够使用包和宏之间的良好平衡。 我不喜欢的是，当人们对如何编码各种统计方程有疑问时，没有足够的帮助选项可用。”

Braden T. 的 SAS/STAT 审查。

10. SAS基地

SAS Base 是一种提供基于 Web 的编程接口的编程语言软件。 它为数据操作、信息存储和检索、描述性统计和报告提供了现成的程序。 这个强大的数据分析工具还提供了跨平台和多平台的支持。

用户在说什么：

“SAS Base 非常精简，没有太多的装饰。 您设置数据、编写代码、运行它，然后查看输出或将其传递给另一个程序以进行进一步分析。 一旦您正确设置了所有内容，它就会快速有效地执行此操作。 但是，它使用起来可能有点笨拙——就界面而言，它感觉有些过时，并且学习曲线相对陡峭。”

Erik G. 的 SAS Base 审查

发现：如果您对未包含在此列表中的其他统计分析软件感兴趣，请查看其他选项并阅读同行留下的真实且公正的评论。

深入了解数据

当您的企业希望评估模型和公式以找出变量之间的关系时，请转向统计分析。 这些方法已经在几乎所有领域中得到应用，因​​此现在正是以令人兴奋的新方式分析业务数据的最佳时机。

没有任何数据量太大，尤其是您可以从中发现无穷无尽的数据。 当您发现数据挖掘的来龙去脉时，进一步了解您可以如何处理数据。