統計分析：更好的商業決策方式

如果您的企業沒有仔細查看其數據，那麼您就會錯過整個世界的可能性。

在業務分析的幫助下，您的組織可以利用其數據做比以往更多的事情，您只需要知道從哪裡開始。 無論您是進行預測還是尋找趨勢，統計分析都是您獲得所需見解的最佳選擇。

企業可以利用其大數據做很多事情，而統計分析是組織以智能方式檢查和學習的一種方式。 它處理各種數據組成部分，包括數據收集、調查和實驗。

作為商業智能的一個方面，統計分析使用五個關鍵步驟審查商業數據和趨勢報告。

1. 描述將要分析的數據類型
2. 探索數據與基礎人群的關係
3. 創建一個統計模型來總結對數據如何與基礎人群相關的理解
4. 證明或反駁模型的有效性
5. 使用預測分析來運行將指導未來行動的場景

在統計學中，總體是正在分析的整個數據組。 這可能指的是整個群體的人、物體、動物、一年中去醫院的次數、事件甚至測量值等數據。 它可以是任何大小，只要它包含所有正在分析的數據。

統計分析的重要性

收集數據後，統計分析可用於您業務中的許多事情。 一些包括：

• 以圖形或圖表的形式總結和呈現數據以呈現關鍵發現
• 發現數據中的關鍵度量，例如平均值
• 計算數據是否略微聚集或分散，這也決定了相似性
• 根據過去的行為做出未來的預測
• 從實驗中檢驗假設

企業可以通過多種方式利用統計分析來發揮自己的優勢。 其中一些方法包括確定您的銷售人員中誰表現不佳、發現客戶數據趨勢、縮小頂級運營產品線、進行財務審計以及更好地了解該國不同地區的銷售業績如何變化.

數據分析與統計分析

在商業智能領域，混淆統計分析和數據分析來解決組織可能遇到的各種問題並不罕見。 但是，與常見的統計分析類型相比，數據分析工具和整個過程存在關鍵差異。

統計分析將特定的統計方法應用於數據樣本，以了解總人口。 它允許就特定市場、群組和一般分組得出結論，以潛在地預測其他人的行為和特徵。

數據分析是檢查和清理所有可用數據並將其轉換為非技術人員可以理解的有用信息的過程。 當您認為如果決策者不理解數據可能毫無意義時，這一點至關重要。

數據分析可用作執行統計分析的輸入，因為可以組合來自不同來源的數據作為執行統計過程的一種方式。

統計分析的類型有哪些？

將統計分析應用於您的業務時，您將使用的兩種主要類型是描述性的和推理性的。 但是，許多企業還使用其他類型，具體取決於組織希望回答的總體目標或問題。

描述性統計分析

描述性分析使用數據可視化軟件創建簡單的報告和圖表，使公司能夠了解特定時間點發生的事情。 需要注意的是，描述性分析僅適用於過去發生的事件。

作為描述性分析一部分的實際數據側重於以深入研究過去數據的方式回答“發生了什麼”。

顧名思義，它是用來描述過去信息的基本特徵，並以一種簡單合理的方式對其進行概括。 重要的是要記住，這種類型的統計分析不用於得出結論。 您只能描述某物是什麼以及過去的數據代表什麼。

例如，一家企業可能會使用描述性統計分析來查看貴公司在過去一年中的流量。 您可以查看流量​​何時下降、何時回升、哪個月流量最多以及每個月的平均流量等信息。 但是，這些數據並不能告訴您流量下降的原因。

描述性統計分析僅描述數據或總結數據周圍的信息。 以有意義的方式理解您的數據仍然很重要。

總而言之，描述性分析的目標是：

• 以可視化方式描述數據
• 解釋數據呈現的內容

推論統計分析

雖然描述性統計有一個限制，它只允許對您測量的數據、對像或人員進行更廣泛的假設，但推論統計分析可以解決這個限制。

推論統計是更複雜的數學估計的結果。 它允許用戶根據所分析的樣本推斷或得出更大群體的趨勢。 從本質上講，它從樣本中獲取數據，然後對更大的人口或群體做出結論。

推論統計分析通常用於研究樣本內變量之間的關係，從而得出準確代表總體的結論和概括。 而且，與描述性分析不同，企業可以檢驗假設並從這些數據中得出各種結論。

例如，假設您想知道世界上每個人最喜歡的披薩配料。 你可能不會出去採訪全世界的每一個人。 相反，您會嘗試對具有代表性的人群進行抽樣並嘗試假設您的結果。

從更商業和現實的角度來看，也許您想向每一位客戶詢問有關您的產品或服務的問題。 如果您有 100,000 名客戶，則可能很難對每一位客戶進行調查。 相反，您會選擇一組樣本客戶。

雖然這個過程並不完美，而且您可能會發現很難避免錯誤，但它使研究人員可以輕鬆地對人口做出合理的推論。

推理統計的目標是：

• 從分析的數據中得出結論
• 測試圍繞數據的各種假設

預測分析

在對您的企業可能遇到的未來事件進行預測時，請轉向預測分析，它詳細說明了接下來可能發生的事情。 該分析基於當前和歷史事實，並使用統計算法和機器學習來根據歷史數據定義未來趨勢的可能性。

從預測分析中獲得最大收益的行業是營銷公司、保險公司和金融服務公司，但任何企業都可以從為不可預測的未來做準備中看到巨大的好處。

預測分析的目的是：

• 使用數據預測未來事件
• 確定各種行為趨勢的可能性

規範性分析

規範性分析可能非常複雜，這就是為什麼它在執行統計分析時尚未被企業廣泛使用的原因。

雖然其他分析工具可用於得出結論，但規範性分析可為您提供實際答案。 這些類型的報告需要高水平的機器學習使用，因為它們提供了下一步要採取的行動。 它還使用複雜事件處理、圖形分析和模擬等技術。

使用規範性分析時，目標是：

• 回答問題，“接下來應該做什麼？”
• 縮小特定決策的正確建議範圍

探索性數據分析

探索性數據分析，也稱為 EDA，以補充形式用於推論統計。 這種方法側重於識別數據中的模式以發現潛在的未知關係。

該方法的目的是：

• 發現數據中的新連接
• 檢查數據收集中的缺失數據或錯誤
• 圍繞數據集收集盡可能多的見解
• 審查假設和假設

因果分析

如果您的業務目標是了解和確定事情發生的原因，那麼隨意分析是您應該採取的途徑。

無論您的組織屬於哪個行業，您都必然會不時經歷失敗。 因果分析用於確定故障發生的原因並縮小原因的確切根源。

因果分析的一個例子是在 IT 領域，因為企業對各種軟件執行質量保證。 這種類型的統計分析將用於檢查特定軟件失敗的原因，是否存在錯誤、數據洩露或 DDoS 攻擊。

因果分析的目標是：

• 識別數據中的關鍵問題區域
• 調查並確定發生故障的根本原因

機理分析

在所有類型的統計分析中，機械分析是最不常見的。 然而，在大數據分析和生物科學的意義上，它在這個過程中起著至關重要的作用。

該方法包括了解導致其他變量發生其他變化的變量的特定變化。 它沒有考慮企業無法控制的外部影響，例如溫度和時間。 這種方法是用來展示事情是如何發生的，而不是告訴事情以後會如何發生，所以它不是用來做預測的。

機械分析的一個例子是生物科學研究人員研究病毒並檢查病毒的各個部分如何受到醫學變化的影響。

力學分析的目的是：

• 了解將導致其他變量變化的變量的確切變化
• 讓人們知道任何數據都是受試者經歷特定活動時發生的事情的結果

統計分析示例

由於統計分析可能是一個難以理解的複雜主題，讓我們來探討一個簡單而真實的例子。

假設您擁有一家頗受歡迎的新型健康和健身館的特許經營店。 自從您在 2010 年開業以來，您已經看到新成員的穩步減少，以及取消合同的成員。 您認為新會員和續約人數下降的主要原因之一可能是最近家庭健身器材的流行。

為了檢驗這個假設，你會：

1. 收集有問題的兩個變量的數據——新成員和續約。
2. 將這些數據放入可以運行各種統計分析方法的軟件程序中。
3. 使用回歸公式作為分析模型運行線性回歸測試以可視化數據。 在這種情況下，將使用回歸來可視化數據趨勢，這將有助於證明會員人數下降與家庭健身器材日益普及之間的聯繫。
4. 分析結果。

完成後，您將能夠了解家庭健身器材的日益普及是否對您的健康和健身房產生了負面影響。

什麼是最好的統計分析軟件？

在統計分析軟件方面，您可以選擇多種選項。 該軟件使用專門的程序，旨在允許其用戶執行他們無法手動完成的複雜統計分析。

統計分析軟件工具通常由數據科學家和數學家使用，但可以提供特定行業的功能。 每個工具都提供了一組獨特的功能，您的公司可能會發現這些功能正是它所需要的。

以下是 G2 2020 年冬季網格報告中排名前十的統計分析軟件。

免責聲明：為清楚起見，可能會編輯某些評論。

1.IBM SPSS 統計

排在第一位的是 IBM SPSS Statistics，它用於解決有助於決策制定的行業特定業務問題。 它為用戶提供可針對不同技能水平進行定制的特定功能，同時提供易於顯示結果的圖表和報告。

用戶怎麼說：

“作為一名工作人員，IBM SPSS 擁有無數必要的統計工具來執行我的分析。 我使用了很多變量的交叉、假設的構建、百分位數、抽樣、圖表、表格和報告，以呈現來自社會學研究的分析。 使用這些工具，我可以對事件進行概率預測、預測並規劃有利於社區的活動，從而實現我作為社會學分析師的目標和我的工作目標。

但是，學習它的每個工具以及如何正確使用它們以獲得我一開始期望的結果有點複雜。 我自學使用 IBM SPSS 閱讀教程，直到今天我處理得非常熟練，得到了我想要的分析結果。”

IBM SPSS Statistics 評論，Douglas P.

2.R工作室

RStudio 是為數據科學和統計計算而創建的工具。 它幫助用戶團隊一起工作，共享計算資源，並為組織內的決策者發布結果。

用戶在說什麼：

“Rstudio 不僅是一個令人難以置信的 R 語言圖形界面，而且代表了一個完整的用戶和開發環境。 使用 RStudio，無需編寫任何代碼即可輕鬆自動導入數據集並在源文件和工作區中導航。 此外，它還可以非常有效地管理生成的圖和命令流。

一個缺點是，一些圖形組件可能會通過重新設計圖標在視覺上更加明顯。”

Antonio Z 的 RStudio 評論

3.狀態

Stata 是一款用於數據管理、統計分析和高質量圖形的一體化工具，一切盡在您的指尖。

用戶在說什麼：

“我最喜歡 Stata 的地方在於它有一個簡單的界面，命令在幫助部分和在線手冊中有很好的解釋，並且有廣泛的社區支持。 它也很容易導航，使用圖表進行演示，我發現分析是用戶友好的。

然而，對於新用戶和初學者來說，在研究過程中自信地使用 Stata 可能是相當具有挑戰性的。 人們需要有深入的知識，例如圖形解釋以及回歸和標準誤差的使用。”

約翰 T 的 Stata 評論。

4. JMP

JMP 是一種統計分析工具，它將強大的統計數據與動態圖形相結合，在內存中和桌面上。 它的交互式和可視化範式使其能夠揭示無法從原始數字表或靜態圖表中獲得的洞察力。

用戶在說什麼：

“JMP 包含大量功能，可以幫助解決您所在行業的統計問題。 它有一個易於使用的界面，可以指導用戶完成分析過程。 它有大量的指導材料，可以幫助用戶對質量過程進行更深入的分析。

我唯一不喜歡的是價格點。 還有其他價格便宜的軟件。 但是，如果你想投資那些額外的錢，你確實會得到很多好處。”

JMP 評論由 Rishi R.

5. Minitab 18

Minitab 18 是一種統計軟件，它為用戶提供分析數據和為棘手的業務問題找到有意義的解決方案所需的工具。 從無縫的數據準備到輕鬆的演示，有很多發現。

用戶在說什麼：

“Minitab 18 具有令人難以置信的用戶界面。 根據它們的分類很容易找到和使用工具。 幫助功能也很棒。 您可以簡單地右鍵單擊並選擇任何功能的幫助，然後逐步了解該功能。 不利的一面是，某些功能並不像應有的那樣直觀。 應該更容易擺脫圖形和數據，以免過多地阻塞 UI。”

由 Mike C. 撰寫的 Minitab 18 評論。

6. KNIME 分析平台

KNIME 分析平台致力於成為數據驅動創新的開放式解決方案，幫助用戶發現隱藏在數據中的潛力、挖掘新見解或預測新未來。 它擁有 2,000 多個模塊、數百個可立即運行的示例以及全面的集成工具。

用戶在說什麼：

“該程序提供工作流程檢查、統計和數學函數、機器學習算法和復雜的預測算法。 KNIME 在無需編程的情況下通過複雜的算法和代碼評估大量信息非常有幫助，因為它利用塊模塊來完成圖形工作。

一個缺點是它會在您的桌面上使用大量內存，這會影響機器的總體效率。”

Betty E 對 KNIME 分析平台的評論。

7. 原產地

OriginPro 是一款用戶友好且易於學習的軟件應用程序，可提供數據分析和出版物質量的繪圖功能，以滿足科學家和工程師的需求。 使用 OriginPro 的用戶可以從 GUI 自定義操作，如導入、繪圖和分析。 當數據或參數發生變化時，圖表、分析結果和報告會自動更新。

用戶在說什麼：

“客戶服務很容易成為 Origin 最好的部分。 他們速度很快，非常樂於助人。 您可以製作的圖形非常專業，並且總是非常美觀。 此外，您可以在一個平台上做很多事情。 我用它來分析各種數據，我從不覺得自己受到限制。 唯一的問題是，有一個難以克服的學習曲線。 如果你願意花時間在它身上，你以後會感謝自己的。”

Louis C. 的 OriginPro 評論

8.NumXL

NumXL 的不同之處在於它是一套時間序列 Excel 插件，將 Microsoft Excel 轉換為一流的時間序列軟件和計量經濟學工具，提供統計準確性，因為它與 Excel 集成，添加了各種計量經濟學函數，豐富的一組快捷方式和直觀的用戶界面可指導您完成整個過程。

用戶在說什麼：

“非常易於使用，尤其是作為 Excel 中的一個簡單插件。 我可以輕鬆地對所有數據、預測等進行季節性調整。 客戶支持是我經歷過的最好的支持之一，這是一個巨大的好處。 我在周日晚上晚些時候提出了問題，並立即得到了答复。 現在是客戶支持！ NumXL 沒有什麼我不喜歡的。”

Calen C 的 NumXL 評論。

9. SAS/統計

SAS/STAT 為用戶提供用於小數據集的精確技術、用於大數據任務的高性能統計建模工具以及用於分析缺失值數據的現代方法。 用戶還將體驗到定期更新、各種即用型統計程序和一系列統計方法。

用戶在說什麼：

“當我沒有時間編寫詳細的代碼時，我很欣賞能夠編寫代碼和能夠使用包和宏之間的良好平衡。 我不喜歡的是，當人們對如何編碼各種統計方程有疑問時，沒有足夠的幫助選項可用。”

Braden T. 的 SAS/STAT 審查。

10. SAS基地

SAS Base 是一種提供基於 Web 的編程接口的編程語言軟件。 它為數據操作、信息存儲和檢索、描述性統計和報告提供了現成的程序。 這個強大的數據分析工具還提供了跨平台和多平台的支持。

用戶在說什麼：

“SAS Base 非常精簡，沒有太多的裝飾。 您設置數據、編寫代碼、運行它，然後查看輸出或將其傳遞給另一個程序以進行進一步分析。 一旦您正確設置了所有內容，它就會快速有效地執行此操作。 但是，它使用起來可能有點笨拙——就界面而言，它感覺有些過時，並且學習曲線相對陡峭。”

Erik G. 的 SAS Base 審查

發現：如果您對未包含在此列表中的其他統計分析軟件感興趣，請查看其他選項並閱讀同行留下的真實且公正的評論。

深入了解數據

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