Стремясь организовать свои данные и прогнозировать будущие тенденции на основе информации, многие компании полагаются на статистический анализ.
Хотя у организаций есть множество вариантов того, что делать со своими большими данными, статистический анализ позволяет изучить их как единое целое, а также разбить на отдельные выборки.
Статистика (или статистический анализ) — это процесс сбора и анализа данных для выявления закономерностей и тенденций. Это метод использования чисел, чтобы попытаться устранить любую предвзятость при просмотре информации. Его также можно рассматривать как научный инструмент, который может помочь в принятии решений.
Интернет-компания TechTarget.com описывает статистический анализ как аспект бизнес-аналитики, который включает сбор и проверку бизнес-данных и отчетность о тенденциях.
«Статистический анализ исследует каждую отдельную выборку данных в совокупности (набор элементов, из которых могут быть взяты выборки), а не представление выборок в поперечном сечении, как это делают менее сложные методы», — пишет TechTarget на своем веб-сайте.
Они указывают на конкретные способы завершения статистического анализа. Они сказали, что в процессе предпринимаются пять шагов, в том числе:
Компания SAS, поставщик программного обеспечения и услуг для бизнес-аналитики, определяет статистический анализ как науку о сборе, изучении и представлении больших объемов данных для выявления основных закономерностей и тенденций.
Дэн Салливан, автор, системный архитектор и консультант с более чем 20-летним опытом работы в области ИТ, занимающийся системной архитектурой, корпоративной безопасностью, расширенной аналитикой и бизнес-аналитикой, говорит, что существует несколько способов, которыми предприятия могут использовать статистический анализ в своих интересах, включая поиск лучших продуктовых линеек, выявления неэффективных продавцов и получения представления о том, насколько различны показатели продаж в разных регионах страны.
В своем блоге на сайте Tom’s IT Pro Салливан пишет, что инструменты статистического анализа можно использовать для прогнозного моделирования. По его словам, вместо того, чтобы показывать простые прогнозы тенденций, на которые может повлиять ряд внешних факторов, инструменты статистического анализа позволяют компаниям копать глубже, чтобы увидеть дополнительную информацию.
«Статистические инструменты могут помочь вам обнаружить эти дополнительные фрагменты информации», — пишет Салливан.
Существует два основных типа статистического анализа:описательный и вывод, также известный как моделирование.
Согласно веб-сайту My Market Research Methods, описательная статистика — это то, что организации используют для обобщения своих данных.
«Описательная статистика предназначена для описания большой кусок данных со сводными диаграммами и таблицами, но не пытайтесь делать выводы о населении, из которого была взята выборка», — пишет компания на своем сайте. «Вы просто обобщаете имеющиеся у вас данные с помощью красивых диаграмм и графиков — это похоже на то, как если бы вы рассказывали кому-то ключевые моменты книги (резюме), а не просто вручали бы им толстую книгу (необработанные данные)».
Поскольку диаграммы, графики и таблицы являются основными компонентами, описательная статистика упрощает понимание и визуализацию необработанных данных. Laerd Statistics, которая помогает учащимся в их статистической работе, отмечает, что описательная статистика — это просто способ описания данных и не используется для того, чтобы делать выводы, выходящие за рамки проанализированных данных, или делать выводы относительно каких-либо выдвинутых гипотез.
«Поэтому описательная статистика позволяет нам представлять данные в более осмысленном виде, что упрощает интерпретацию данных», — пишет Laerd на своем веб-сайте.
К числу некоторых полезных данных, получаемых из описательной статистики, относятся мода, медиана и среднее значение, а также диапазон, дисперсия и стандартное отклонение.
Второй тип статистического анализа – это вывод. Логическая статистика — это способ еще глубже изучить данные.
Согласно My Market Research, статистика выводов позволяет организациям проверять гипотезы и делать выводы о данных. В таких случаях обычно исследуется выборка всех данных, а результаты применяются ко всей группе в целом.
Согласно поставщику онлайн-учебников Boundless, выводы статистического вывода являются статистическим предположением. Некоторые распространенные формы статистических предположений, на которые они указывают, включают:
В конце концов, описательная статистика используется для описания данных, а статистика логического вывода используется для вывода выводов и гипотез об одной и той же информации.
В конце концов, описательная статистика используется для описания данных, а статистика логического вывода используется для вывода выводов и гипотез об одной и той же информации.
Стоит ли инвестировать в большие данные и статистический анализ? Лучший способ ответить на этот вопрос — изучить преимущества. В общем, статистика поможет выявить тенденции, которые ускользают от внимания без этих методов. Анализ также привносит объективность в процесс принятия решений. При хорошей статистике интуитивные решения не нужны.
Чтобы быть более конкретным, статистический анализ зарекомендовал себя во многих случаях. Twiddy &Company Realtors — фирма, которая использовала статистику, чтобы сократить свои операционные расходы на 15%. Анализ выявил расточительные расходы и помог их устранить.
Подобные истории показывают данные, помогающие в анализе рынка. Статистика показывает, где происходит больше всего продаж, где продажи имеют наибольшую ценность и какой маркетинг связан с этими продажами. Это позволяет повысить эффективность во всех аспектах продаж и маркетинга.
Точно так же статистический анализ может помочь повысить эффективность работы. Во многих случаях предоставление правильных инструментов поможет сотрудникам добиться наилучших результатов. Статистический анализ позволит работодателям тщательно изучить эффективность каждого инструмента и сосредоточиться на наиболее эффективных.
Поскольку не все являются гением математики, способным легко вычислить необходимую статистику по огромному количеству данных, которые получает компания, большинство организаций используют ту или иную форму программного обеспечения для статистического анализа. Программное обеспечение, предлагаемое рядом поставщиков, позволяет проводить конкретный анализ, необходимый организации для улучшения своего бизнеса.
Программное обеспечение может быстро и легко генерировать диаграммы и графики при проведении описательной статистики и в то же время проводить более сложные вычисления, необходимые при проведении логической статистики.
Среди наиболее популярных программных сервисов для статистического анализа — IBM SPSS, SAS, Revolution Analytics R, Minitab и Stata.
Двумя наиболее важными функциями статистического программного обеспечения являются анализ и представление. Функции анализа включают статистические инструменты, которые выполняют тяжелую работу, когда дело доходит до расчетов. Типичные аналитические инструменты включают стандартное моделирование, доверительные интервалы и расчеты вероятностей. Они обеспечивают основную ценность статистического программного обеспечения и в первую очередь являются основной причиной для инвестиций в такое программное обеспечение. Несмотря на это, аналитические инструменты не должны быть главной задачей при покупке программного обеспечения.
Презентация, пожалуй, важнее. Это то, что заполняет диаграммы и графики. это то, что позволяет создавать отчеты в реальном времени и использовать все визуальные функции, которые делают статистические результаты доступными и ценными. Статистическое представление всегда должно быть основным фактором при выборе программного обеспечения.