I et forsøg på at organisere deres data og forudsige fremtidige tendenser baseret på oplysningerne, er mange virksomheder afhængige af statistiske analyser.

Mens organisationer har masser af muligheder for, hvad de skal gøre med deres store data, er statistisk analyse en måde, hvorpå det kan undersøges som en helhed såvel som opdelt i individuelle stikprøver.

Statistisk analyse defineret

Statistik (eller statistisk analyse) er processen med at indsamle og analysere data for at identificere mønstre og tendenser. Det er en metode til at bruge tal til at forsøge at fjerne enhver skævhed, når man gennemgår oplysninger. Det kan også opfattes som et videnskabeligt værktøj, der kan informere beslutningstagning.

Onlineteknologifirmaet TechTarget.com beskriver statistisk analyse som et aspekt af business intelligence, der involverer indsamling og undersøgelse af forretningsdata og rapportering af tendenser.

"Statistisk analyse undersøger hver enkelt datastikprøve i en population (sættet af elementer, hvorfra der kan udtages prøver), snarere end en tværsnitsrepræsentation af prøver, som mindre sofistikerede metoder gør," skriver TechTarget på sin hjemmeside.

De peger på specifikke måder, hvorpå statistisk analyse afsluttes. De sagde, at der tages fem trin under processen, herunder:

• Beskriv arten af ​​de data, der skal analyseres.
• Udforsk forholdet mellem dataene og den underliggende population.
• Opret en model for at opsummere forståelsen af, hvordan dataene relaterer sig til den underliggende population.
• Bevis (eller modbevis) modellens gyldighed.
• Anvend forudsigende analyser til at forudse fremtidige tendenser.

Udbyderen af ​​forretningsanalysesoftware og -tjenester SAS definerer statistisk analyse som videnskaben om at indsamle, udforske og præsentere store mængder data for at opdage underliggende mønstre og tendenser.

Dan Sullivan, en forfatter, systemarkitekt og konsulent med over 20 års it-erfaring med engagementer inden for systemarkitektur, virksomhedssikkerhed, avanceret analyse og business intelligence, siger, at der er flere måder, hvorpå virksomheder kan bruge statistisk analyse til deres fordel, herunder at finde toppen udfører produktlinjer, identificerer dårligt præsterende salgspersonale og får en fornemmelse af, hvor varieret salgspræstationen er mellem regioner i landet.

I et blogindlæg om Toms IT Pro skriver Sullivan, at statistiske analytiske værktøjer kan bruges til at hjælpe med forudsigelig modellering. I stedet for at vise simple trendforudsigelser, der kan påvirkes af en række eksterne faktorer, sagde han, at statistiske analyseværktøjer giver virksomheder mulighed for at grave dybere for at se yderligere information.

"Statistiske værktøjer kan hjælpe dig med at opdage disse yderligere oplysninger," skrev Sullivan.

Typer af statistisk analyse

Der er to hovedtyper af statistisk analyse:beskrivende og inferens, også kendt som modellering.

Beskrivende statistik

Ifølge hjemmesiden My Market Research Methods er beskrivende statistik, hvad organisationer bruger til at opsummere deres data.

"Beskrivende statistikker har til hensigt at beskrive et stort stykke data med opsummerende diagrammer og tabeller, men forsøg ikke at drage konklusioner om den population, som stikprøven er taget fra,” skriver virksomheden på sin hjemmeside. "Du opsummerer simpelthen de data, du har, med smukke diagrammer og grafer - lidt som at fortælle nogen nøglepunkterne i en bog (resumé) i modsætning til bare at give dem en tyk bog (rådata)."

Da diagrammer, grafer og tabeller er primære komponenter, gør beskrivende statistik det nemmere at forstå og visualisere rådata. Laerd Statistics, som hjælper elever med deres statistiske arbejde, bemærker, at beskrivende statistikker blot er en måde at beskrive data på og ikke bruges til at drage konklusioner ud over de analyserede data eller nå konklusioner vedrørende eventuelle hypoteser, der blev fremsat.

"Beskrivende statistik gør os derfor i stand til at præsentere dataene på en mere meningsfuld måde, hvilket giver mulighed for en enklere fortolkning af dataene," skriver Laerd på sin hjemmeside.

Blandt nogle af de nyttige data, der kommer fra beskrivende statistikker, inkluderer tilstanden, medianen og middelværdien, såvel som interval, varians og standardafvigelse.

Statistisk interferens

Den anden type statistisk analyse er inferens. Inferentielle statistikker er en måde at studere dataene yderligere på.

Ifølge My Market Research giver inferensstatistikker organisationer mulighed for at teste en hypotese og drage konklusioner om dataene. I disse tilfælde undersøges typisk en stikprøve af alle data, med resultaterne anvendt på gruppen som helhed.

Den statistiske analyseproces

Ifølge online lærebogsudbyder Boundless er konklusionerne af en statistisk slutning et statistisk forslag. Nogle almindelige former for statistiske forslag, de peger på, omfatter:

• Estimat: En bestemt værdi, der bedst tilnærmer en parameter af interesse, kaldes et estimat.
  
  
• Konfidensinterval: Et interval konstrueret ved hjælp af et datasæt udtrukket fra en population, således at sådanne intervaller under gentagen stikprøve af sådanne datasæt ville indeholde den sande parameterværdi med sandsynligheden på det angivne konfidensniveau, defineres som et konfidensinterval. Med andre ord er konfidensintervallet et mål for, hvor godt modellen forudsiger de data, der faktisk registreres.
  
  
• Troværdige intervaller: Et sæt værdier, der f.eks. indeholder 95 % af den bageste tro, omtales som et troværdigt interval. Det er en måde at standardisere konfidensintervaller på. Når du læser om en undersøgelse med 95 % sikkerhed, refererer de til et troværdigt interval.

  I sidste ende bruges beskrivende statistikker til at beskrive dataene, mens inferentielle statistikker bruges til at udlede konklusioner og hypoteser om den samme information.

I sidste ende bruges beskrivende statistikker til at beskrive dataene, mens inferentielle statistikker bruges til at udlede konklusioner og hypoteser om den samme information.

Fordele ved statistisk analyse

Er det virkelig værd at investere i big data og statistiske analyser? Den bedste måde at besvare det spørgsmål på er at udforske fordelene. Generelt vil statistikker hjælpe med at identificere tendenser, der undgår opmærksomhed uden disse metoder. Analysen tilfører også objektivitet i beslutningstagningen. Med gode statistikker er tarvebeslutninger ikke nødvendige.

For at være mere specifik har statistisk analyse vist sig i mange tilfælde. Twiddy &Company Realtors er et firma, der brugte statistik til at reducere deres driftsomkostninger med 15 %. Analysen fandt spildte udgifter og hjalp med at fjerne dem.

Lignende historier viser data, der hjælper med markedsanalyse. Statistikken viser, hvor der sker flest salg, hvor salget har størst værdi, og hvilken markedsføring der er knyttet til disse salg. Det giver mulighed for forbedret effektivitet i alle aspekter af salg og marketing.

Ligeledes kan statistisk analyse hjælpe med arbejdseffektiviteten. I mange tilfælde vil de rigtige værktøjer få det bedste arbejde ud af medarbejderne. Statistisk analyse vil give arbejdsgivere mulighed for omhyggeligt at undersøge effektiviteten af ​​hvert værktøj og fokusere på dem med den bedste ydeevne.

Statistisk analysesoftware

Da ikke alle er et matematisk geni, der nemt er i stand til at beregne de nødvendige statistikker på de bunker af data, en virksomhed erhverver, bruger de fleste organisationer en form for statistisk analysesoftware. Softwaren, som tilbydes af en række udbydere, leverer den specifikke analyse, en organisation har brug for for at forbedre deres forretning.

Softwaren er i stand til hurtigt og nemt at generere diagrammer og grafer, når der udføres beskrivende statistikker, samtidig med at de udfører de mere sofistikerede beregninger, der kræves, når der udføres inferentielle statistikker.

Blandt nogle af de mere populære statistiske analysesoftwaretjenester er IBM's SPSS, SAS, Revolution Analytics' R, Minitab og Stata.

Funktioner

De to vigtigste funktioner ved statistisk software er analyse og præsentation. Analysefunktionerne omfatter statistiske værktøjer, der gør det tunge løft, når det kommer til beregninger. Typiske analytiske værktøjer vil indeholde standardmodellering, konfidensintervaller og sandsynlighedsberegninger. De giver kerneværdien af ​​statistisk software og er den primære grund til at investere i sådan software i første omgang. På trods af det, bør de analytiske værktøjer ikke være den primære bekymring, når du køber software.

Præsentation er uden tvivl vigtigere. Det er det, der udfylder diagrammer og grafer. det er det, der giver mulighed for rapportering i realtid og alle de visuelle funktioner, der gør de statistiske resultater tilgængelige og værdifulde. Statistisk præsentation bør altid være en vigtig overvejelse, når du vælger software.