了解有关统计分析软件的更多信息

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什么是统计分析软件?

统计分析工具为数据驱动的决策提供信息,无论是在研究还是商业环境中。企业已经开始认识到访问和组合所有关键业务数据以更好地了解公司绩效的重要性。连接不同的系统以使数据可供使用是一个复杂的过程,但一旦完成,企业就可以利用统计分析解决方案以及其他数据分析技术。这有助于他们以易于理解的方式可视化和解释数据。除非企业使用其数据做出明智的决策,否则它无法转变为数字原生企业。这些数据驱动的决策提供了重要的优势,有助于将企业与竞争对手区分开来。 

大中型公司在管理和分析数据时面临着前所未有的挑战。其中一些挑战是社交媒体和物联网 (IoT) 等新技术导致企业数据量呈指数级增长及其日益复杂的情况。为了应对这些挑战,公司需要收集和分析来自不同来源的大量结构化和非结构化数据。公司需要在历史数据中发现趋势和模式,同时识别未来的机会和风险。他们也无法承受花费大量时间分析很快失去相关性的数据。先进的统计程序和可视化提供了一个强大的、用户友好的、集成的平台来理解业务数据并解决复杂的业务和研究问题。

存在哪些类型的统计分析软件?

统计分析有许多不同的风格,每种类型都适合或有益于不同的用例。虽然方法很多,但分析的最终目标分为三种类型:描述性、规定性和预测性。描述性分析只是按原样查看数据,但不涉及或推荐任何未来结果。规范性分析使用历史数据来推荐特定结果。最后,预测分析使用历史数据来预测未来的数据或结果。除了这些广泛的方法外,统计分析软件还可以执行以下类型的分析:

回归分析

这种类型的分析允许进行各种回归方法,例如普通最小二乘法 (OLS)、加权最小二乘法 (WLS) 或广义线性模型 (GLM)。

预测分析

预测分析挖掘和分析历史数据模式,通过从数据集中提取信息来确定模式和趋势来预测未来的结果。分析师使用一系列统计分析和算法,使用预测分析产品来构建决策模型,业务经理使用这些模型来规划可能的最佳结果。

生存分析

这种类型的分析允许评估与统计分析相关的持续时间、事件和可靠性。

时间序列分析

时间序列分析允许用户识别海量连续时间序列数据集中的模式,以执行报告、预测和预测分析。

贝叶斯分析

这种统计推断方法允许将有关统计参数的先验信息与来自样本中包含的信息的证据相结合,以指导统计推断过程。

决策树

一种常见的分类模型是决策树。这些模型基于各种输入预测了许多可能的结果。例如,如果销售团队建立 100 万美元的管道,他们可以关闭 10 万美元的收入,但如果他们建立 1000 万美元的管道,他们应该能够关闭 100 万美元的收入。

统计分析软件的共同特点是什么?

统计分析工具允许用户挖掘和分析结构化或非结构化数据。通过分析过程,从编译的数据中创建数据集和可视化。

数据准备:要分析数据,必须对其进行适当的清理,并且应该是高质量的。此准备工作包括重复数据删除、清理和附加数据以进行统计分析。并非所有分析都是在表面完成的。相反,强大的统计分析工具从数据库中挖掘数据并为分析做好准备。

数据采样:数据采样允许用户为定义的程序选择数据样本。

统计建模:统计建模涉及创建一个数学模型,该模型包含一组有关创建样本数据的统计假设,这些假设可用于更好地了解数据的构成和分布。

假设检验:统计分析工具通常提供假设检验功能,以确保分析与数据一致并根据预先确定的因素进行正确分析。这有助于研究人员、数据科学家或统计学家根据他们的初始假设评估结果。

数据可视化:除了数值输入和输出,统计分析软件经常允许用户通过图形、图表和报告的方式可视化结果。这不仅有助于最终用户更好地理解他们,而且有助于与更广泛的公司沟通这些结果。

统计分析软件有哪些好处?

不管正在执行的复杂数据操作或分析的类型如何,统计分析工具都使统计人员或业务专业人员能够轻松找到相关性、回归、方差分析等。有了这些洞察力,企业就可以理解他们的数据并基于它做出明智的决策。这些工具有助于识别在数据清理和数据管理过程中可能出现的重复和异常情况,并获得详细的数据分析报告。

管理大量数据:统计分析软件使人们能够使用可重复的工作流程轻松准备、混合和分析公司数据,然后大规模部署和共享分析以获得更深入的见解。

深入了解公司数据:通过数据挖掘和统计分析,尤其是与机器学习等其他技术相结合时,数据专业人员能够深入了解数据。

更好地了解潜在的结果和场景:通过统计分析,尤其是对预测变量的统计分析,企业可以更好地了解不同的变量将如何影响它们并能够相应地进行规划。

谁使用统计分析软件?

数据分析师:根据软件的复杂程度,可能需要分析师。他们可以帮助为其他员工和团队设置必要的查询、仪表板和笔记本。他们可以在平台内创建复杂的查询,以更深入地了解关键业务数据。

顾问:企业并不总是有能力构建、开发和优化自己的分析解决方案。一些企业选择聘请外部顾问,例如商业智能 (BI) 咨询提供商。这些提供商寻求了解企业及其目标、解释数据并提供建议以确保实现目标。BI 顾问通常拥有行业特定的知识以及他们的技术背景,以及在医疗保健、商业和其他领域的经验。 

统计分析软件的替代品有哪些?

统计分析软件的替代品可以部分或完全替代此类软件:

分析平台分析平台可能包括统计分析,但它是重点更广泛的工具,可促进以下五个要素:数据准备、数据建模、数据混合、数据可视化和洞察力交付。

大数据分析软件大数据分析软件连接到 Hadoop 或专有 Hadoop 发行版,以更好地理解结构化和非结构化数据。这些相同的数据源对于负责构建预测模型的数据科学家来说可能很重要。

日志分析软件:专注于日志数据的企业可能会从部署日志分析软件中受益,该软件用于分析来自应用程序和系统的日志数据。应该记住,该软件在它可以连接到的数据类型和数据源方面受到更多限制。但是,由于日志分析软件侧重于日志,因此它经常提供有关日志相关数据的更细粒度的详细信息。

流分析软件当人们正在寻找专门用于实时分析数据的工具时,流分析软件是一种首选解决方案。这些工具可帮助用户分析通过 API 传输、在应用程序之间等传输的数据。该软件可以帮助处理物联网数据,人们经常希望实时分析这些数据。

预测分析软件:用途广泛的统计分析软件允许企业进行各种形式的分析,例如规定性、描述性和预测性。专注于查看过去和现在的数据以预测未来结果的企业可以使用预测分析软件来获得更精细的解决方案。 

文本分析软件:统计分析软件专注于结构化或数字化数据,允许用户深入挖掘数字以告知业务决策。如果用户希望关注非结构化或文本数据,文本分析解决方案是最佳选择。这些工具可帮助用户从非结构化文本数据中快速理解和提取情感分析、关键短语、主题和其他见解。

统计分析软件相关软件

可与统计分析软件配合使用的相关解决方案包括:

数据仓库软件大多数公司拥有大量不同的数据源,因此为了最好地集成所有数据,他们实施了数据仓库。数据仓库可以存放来自多个数据库和业务应用程序的数据,这允许 BI 和分析工具从单个存储库中提取所有公司数据。该组织对于分析软件摄取的数据的质量至关重要。

数据准备软件数据准备工具和其他相关的数据管理工具是轻松数据分析所必需的关键解决方案。这些解决方案允许用户发现、组合、清理和丰富数据以进行简单分析。数据准备工具通常由负责使用 BI 工具的 IT 团队或数据分析师使用。一些 BI 平台提供数据准备功能,但拥有广泛数据源的企业通常会选择专用的准备工具。

机器学习软件机器学习算法是构建有效统计模型的关键组成部分。许多机器学习算法旨在提供与预测分析特别相关的建议或建议。

统计分析软件的挑战

软件解决方案可能会带来一系列挑战。 

对熟练员工的需求:统计分析软件不一定简单。通常,这些工具需要专门的管理员来帮助实施解决方案并帮助其他人采用。然而,缺乏能够建立此类解决方案的熟练数据科学家和分析师。此外,这些数据科学家将负责从数据中获取可操作的见解。 

如果没有这些领域的熟练人员,企业就无法有效地利用工具或其数据。即使是普通业务用户使用的自助服务工具,也需要有人帮助部署它们。如果公司无法将人员带入内部,则可以求助于供应商支持团队或第三方顾问来提供帮助。

数据组织:为了充分利用分析解决方案,需要对数据进行组织。这意味着应该正确设置数据库并正确集成。这可能需要建立一个数据仓库,它可以将来自各种应用程序和数据库的数据存储在一个中央位置。 

企业可能还需要购买专用的数据准备软件,以确保数据被加入并且是干净的,以便分析解决方案以正确的方式使用。在大数据的背景下,公司可能希望专门考虑大数据处理和分发软件。这通常需要熟练的数据分析师、IT 员工或外部顾问来帮助确保数据质量处于最佳状态,以便于分析。

用户采用:将企业转变为数据驱动型公司并不总是那么容易。特别是在多年来一直以相同方式做事的更成熟的公司,将分析工具强加给员工并不容易,尤其是如果他们有办法避免它的话。如果有其他选项,例如员工可以使用电子表格或现有工具代替分析软件,他们很可能会走这条路。但是,如果经理和领导者确保分析工具是员工日常生活中的必需品,那么采用率就会提高。

哪些公司应该购买统计分析软件?

在数字时代,数据无处不在。无论是高等教育还是医疗保健行业,很可能都会涉及到大量的数据。统计分析软件工具通常由数据科学家和数学家使用,但它提供了特定于行业的功能。这些可能是为科学研究、成本建模或健康科学量身定制的功能。

高等教育:来自高等教育行业的用户使用统计分析工具来分析数据,快速获得洞察力,并在数据中找到相关趋势。

市场研究公司:研究人员转向统计分析来解决棘手的研究问题。他们能够使用这些工具深入研究他们的研究结果并找到历史趋势。借助统计分析软件,市场研究人员能够处理多种格式的大量数据。

医疗保健:对于医疗保健专业人员来说,时间不仅仅是金钱——它还意味着生与死的区别。这些工作人员希望使用统计分析工具来更好地了解与健康相关的数据并提高医院的效率、管理和控制疾病等等。

如何购买统计分析软件

统计分析软件的需求收集 (RFI/RFP)

如果一家公司刚刚开始他们的分析之旅,g2.com 可以帮助为特定公司和用例选择最好的软件。由于特定解决方案可能因公司规模和行业而异,因此 G2 是根据这些标准以及更多标准对评论进行分类和过滤的好地方。

数据的种类、数量和速度是巨大的。因此,用户应该考虑特定的解决方案如何满足他们的特定需求,以及他们积累更多数据时的未来需求。 

为了找到正确的解决方案,买家应该确定痛点并将它们记下来。这些应该用于帮助创建标准清单。此外,买方必须确定需要使用该软件的员工人数,因为这会影响他们可能购买的许可证数量。

全面了解业务并确定痛点可以帮助团队跳板创建标准清单。该清单作为详细指南,包括必要的和不错的功能,包括预算、功能、用户数量、集成、安全要求、云或本地解决方案等。

根据部署的范围,生成信息请求 (RFI) 可能会有所帮助,这是一个一页列表,其中包含一些描述统计分析软件所需内容的要点。

比较统计分析软件产品

创建一个长列表

从满足业务功能需求到实施,供应商评估是软件购买过程的重要组成部分。为便于在所有演示完成后进行比较,准备一份关于特定需求和关注点的一致问题列表询问每个供应商是有帮助的。

创建一个简短的列表

从一长串供应商名单中,缩小供应商名单并提出较短的竞争者名单是有帮助的,最好不超过三到五个。有了这份清单,企业就可以生成一个矩阵来比较各种解决方案的功能和定价。

进行演示

为确保比较彻底,用户应使用相同的用例和数据集演示候选清单上的每个解决方案。这将使企业能够对同类进行评估,并了解每个供应商在竞争中的表现。 

统计分析软件的选择

选择一个选择团队

由于统计分析软件都是关于数据的,因此用户必须确保选择过程也是数据驱动的。选择团队应该比较他们在此过程中注意到的笔记、事实和数字,例如洞察时间、可视化数量以及高级分析功能的可用性。

谈判

仅仅因为某事写在公司的定价页面上,并不意味着它不可协商(尽管有些公司不会让步)。就定价和许可展开对话势在必行。例如,供应商可能愿意为多年合同或向其他人推荐产品提供折扣。

最终决定

在此阶段之后,在全力以赴之前,建议推出试运行或试点计划,以测试小样本用户的采用情况。如果该工具使用良好并受到好评,则买方可以确信选择是正确的。如果没有,可能是时候回到绘图板了。

统计分析软件的成本是多少?

企业决定部署统计分析软件,目的是获得一定程度的投资回报 (ROI)。

投资回报率 (ROI)

由于他们希望弥补在软件上花费的损失,因此了解与之相关的成本至关重要。该软件通常按用户计费,有时根据公司规模进行分层。更多的用户通常会转化为更多的许可证,这意味着更多的钱。

用户必须考虑花费了多少,并将其与获得的收益进行比较,无论是在效率还是收入方面。因此,企业可以比较软件部署前和部署后的流程,以更好地了解流程是如何改进的以及节省了多少时间。他们甚至可以制作一个案例研究(用于内部或外部目的)来展示他们从使用统计分析工具中看到的收益。

统计分析软件的实现

如何实施统计分析软件?

根据数据的复杂性和规模,实现会有很大的不同。在拥有来自不同来源(例如应用程序、数据库等)的大量数据的组织中,利用外部方通常是明智之举,无论是来自供应商的实施专家还是第三方咨询公司。凭借丰富的经验,他们可以帮助企业了解如何连接和整合其数据源,以及如何高效地使用软件。

谁负责统计分析软件的实施?

可能需要很多人或许多团队才能正确部署分析平台。这是因为数据可以跨越团队和职能。因此,很少有一个人甚至一个团队能够全面了解公司的所有数据资产。有了跨职能团队,企业就可以将数据拼凑起来,开始分析之旅,从正确的数据准备和管理开始。

统计分析软件趋势

自助服务

与其他类型的分析工具(例如分析平台)一样,软件具有自助服务性质的趋势越来越大。这意味着非专业人员应该能够轻松使用该工具,而几乎不需要 IT 支持来设置它。通过拖放界面或高度可定制的设置,统计分析功能为普通业务用户提供了支持。

增强分析

人工智能和机器学习正在大多数行业和业务用例中取得进展,统计也不例外。借助支持统计分析的机器学习,用户能够发现数据、确定针对特定数据集或问题部署的最佳分析类型等等。通过增强分析,分析师可以更好地了解他们的数据,让他们能够深入了解趋势和模式。例如,软件可能会提醒用户数据中的异常情况,他们可以查看这些异常情况,以便纠正问题或通知相关人员。

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