Tilastollinen analyysi-ohjelmisto
Organisaatiot ja yritykset ympäri maailmaa hyppäävät tietoanalyysin raitiovaunulla ymmärtää toisaalta asiakkaiden odotuksia ja toisaalta varmistaa tietopohjaiset laatuohjelmat. Tietojen räjähtäessä monissa organisaatioissa on siunaus, että dataa ja tilastollista analyysiä varten on saatavana monia ohjelmistovaihtoehtoja. Yksinkertaisista työkaluista, kuten laskimesta, räätälöityihin ratkaisuihin, jotka on räätälöity vastaamaan yksilöllisiä vaatimuksiasi, tilastotyökaluilla on valtava merkitys ja suosio tuotemerkeillä kaikilla aloilla.
Joten elleivät tuotemerkit halua viettää lukemattomia tunteja toistuvilla laskelmilla tai miljoonilla dollareilla, jotka saattavat pilata heidän budjettimenojaan, on parempi sijoittaa tilastollisen analyysin pakettiin, joka pystyy suorittamaan toimintoja olematta liian kalliita tai vähemmän tehokkaita.
Markkinoilla on kuitenkin saatavana joukko ilmaisia tilastollisen analyysin ohjelmistotyökaluja, joita yritykset voivat ottaa käyttöön tietotavoitteidensa saavuttamiseksi. Joten miten yritykset päättävät parhaasta tilastollisen analyysin ohjelmistopaketista, joka pystyy tyydyttämään heidän tarpeensa kokonaisvaltaisella tavalla. Kaiken kaikkiaan oikeiden tilastollisten analyysityökalujen valitseminen voi olla monimutkainen päätös.
Siksi on tärkeää tarkastella joitain tärkeitä asioita, ennen kuin päätetään, mikä työkalu voi tehokkaasti auttaa tuotemerkkejä saavuttamaan tavoitteensa järjestelmällisellä ja kattavalla tavalla. Tässä on joitain tärkeitä näkökohtia, jotka yritysten on pidettävä mielessä ennen kuin lopulta päätetään tilastollisen analyysin ohjelmistotyökalusta, jota he haluavat käyttää:
Ihmiset, jotka tulevat käyttämään työkalua yrityksessä:
Yksi ensimmäisistä asioista, jotka jokaisen yrityksen on otettava huomioon investoidessaan tilastollisen analyysin ohjelmistoon, ovat ihmiset, jotka aikovat käyttää niitä. Tulevatko he asiantuntijatilastoiksi, suhteellisiksi ammattilaisiksi vai joku, joka oli sekoitus molempia? Analysoidaanko tietoja säännöllisesti tai tietyn ajanjakson ajan? Tuleeko tietojen analysointi analyytikoiden päätehtävä vai onko se vain yksi monista tehtävistä, joita he tekevät yritykselle? Ovatko he osaavia tietokonejärjestelmien käytössä vai onko kyse vain asiasta, josta on tullut osa heidän työprofiilia?
Ymmärtämällä tilastollisen analyysiohjelmiston käyttäjiä yritykset voivat tehdä parempia päätöksiä, koska se auttaa heitä valitsemaan heidän tarpeisiinsa ja mahdollisuuksiinsa sopivan. Jos valitset järjestelmän, joka on monimutkainen ja ryhmäsi on suhteellisen täynnä harjoittelijoita, sijoitus ei ehkä ole niin hyödyllinen ja päinvastoin. Lisäksi on tärkeää, että jos ryhmäsi jäsenet kattavat useita alueita ja väestöryhmiä, sijoittaminen tilastollisen analyysin ohjelmistoon, jolla on useita kielivaihtoehtoja, voi olla erittäin hyvä idea.
Tilastollisen analyysiohjelmiston helppous:
Eri tietojen analysointityökaluilla on käytössään erilainen kokemustaso. Tämä ei ole aivan huono asia, koska eri ammattilaisilla on erilainen asiantuntemustaso. Vaikka asiantuntijatilastotieteilijä todennäköisimmin tietäisi kuinka asettaa tiedot oikein ja syöttää tilastolliset yhtälöt komentoriviliittymään, vähemmän kokeneita henkilöitä voidaan intimoida samalla.
Valikkopohjainen käyttöliittymä saattaa olla sopivampi heille. Lisäksi monissa tilastollisen analyysin ohjelmistopaketeissa on käyttöoppaita ja ohjeita, jotta ne tuntevat paketin. Näiden ohjelmistojen helppous on jotain, joka jokaisen brändin on harkittava, jotta he voivat käyttää valitsemaansa, jota data-analytiikkatiimi voi käyttää yksinkertaisella ja tehokkaalla tavalla. Varmista myös, että valitset ohjelmiston, joka sallii erilaisia käyttöliittymävaihtoehtoja.
Tällä tavalla on helpompaa mukauttaa käyttöliittymää vastaavan tiedon käyttäjän kykyjen mukaan.
Asiakastuen saatavuus ja käyttökohta on tärkeä näkökohta:
Yrityksen ihmisten on oltava taitavia käsittelemään ohjelmistoa. Joko he haluavat organisaatiossa jonkun, joka tuntee kaiken ohjelmistosta, tai sijoittavat joku, joka tekee. Jos yrityksesi etsii tapauksissa apua ohjelmistohenkilökunnalta, on parempi tarkistaa se ennen kuin sijoitat kyseiseen ohjelmistoon. Joskus ohjelmistohenkilöstö tarjoaa apua vain, kun kyse on analysointiongelmista ja joskus asennus- ja IT-ongelmista.
On tärkeää tarkistaa kaikki nämä näkökohdat ennen ohjelmistoon sijoittamista, koska jos ne vältetään, ne voivat luoda este prosessin myöhemmässä vaiheessa. On hyvä idea tarkastella mainitun ohjelmiston asiakasfoorumeita ja verkkoportaaleja nähdäksesi, millaista asiakastukea nykyiset asiakkaat saavat. Tämä antaa yrityksille oikeudenmukaisen kuvan palveluista, joita he voivat myös saada. Muista myös, että tapa, jolla yritykset käyttävät ohjelmistojaan, on myös tärkeää.
On tärkeää tietää, onko tilastollisen analyysin ohjelmistoa käytettävä tietyn paikan toimistoissa tai eri paikoissa, jopa ympäri maailmaa. Jos yhtä ohjelmistoa käytetään paikoissa ympäri maailmaa, lisenssivaatimukset voivat olla erilaisia. Lisäksi, jos samaa ohjelmistoa on käytettävä eri järjestelmissä, he saattavat tarvita erillisiä kopioita lisenssistä. Tämä on toinen asia, joka yritysten on tarkistettava, ennen kuin he lopulta päättävät valitsemastaan ohjelmistosta.
Siksi sijoittaminen ilmaiseen tilastollisen analyysin työkaluun voi olla erittäin hyvä sijoitus kaikille yrityksille. Koska tilastollisen analyysin ohjelmistot ovat luonteeltaan vapaita, tämä tekee siitä entistä paremman sijoituksen. Näitä ohjelmistoja, joiden helppokäyttöisyys on melko helppo purkaa, on kehitetty useista lähteistä, mukaan lukien kansalaisjärjestöt (NG), hallintoelimet, yliopistot ja joskus jopa yksityishenkilöt.
Vaikka jotkut paketit on kehitetty erityistarkoituksiin, toisia käytetään pääasiassa yleisiin tarkoituksiin ja niissä on joukko tilastollisia menettelyjä. Joitakin markkinoilla saatavilla olevista ilmaisista tilastotyökaluista korostetaan tässä artikkelissa. Ne ovat seuraavat:
Tilastollinen analyysi-ohjelmisto
-
ADaMSoft:
Java: ssa kehitettiin ilmainen ja avoimen lähdekoodin tilastollisen analyysin ohjelmisto, ADaMSoft. Siksi tämä ohjelmisto voi toimia missä tahansa järjestelmässä, joka tukee Java-ohjelmistoa. Marco Scarnò kehitti sen alun perin helppokäyttöiseksi tilastollisen ohjelmiston prototyypiksi. Alun perin sitä kutsuttiin WinIDAMS. Myöhemmin monia aktiviteetteja lisättiin samaan, ja niitä käytti CASPUR-tilastoryhmä, joka on osa ADaMS-ryhmää. Kun työkaluun lisättiin kattava työkalu, se julkaistiin verkkoyhteisölle ADaMSoft-ohjelmistona. ADaMSoft pystyy suorittamaan laajan valikoiman analyyttisiä menetelmiä, kuten tiedon louhinta, tietueen yhdistämismenetelmät logistinen regressio, lineaarinen regressio, klusterianalyysi, kirjeenvaihtoanalyysi, datan muokkaus ja myötätunto, graafit monien muiden joukossa. Lisäksi se voi lukea ja kirjoittaa tilastotietojen arvoja useista lähteistä, kuten tekstitiedostoista, excel-laskentataulukoista, ODBC-tietolähteistä, Postgresql, Oracle ja MySQL.
-
Bayesin suodatuskirjasto:
Avoimen lähdekoodin C ++ -kirjasto rekursiiviselle Bayesin arvioinnille, Bayesian Filtering -kirjasto on osa orokos-hanketta. Alun perin belgialaisen tiedemiehen Klaas Gadeynen kirjoittama, sitä ylläpitää nyt Tinne De Laet. Järjestelmä toimii erilaisilla alustoilla, kuten Mac OS X, Microsoft ja Linux. Joitakin tämän pehmeän ominaisuuksia ovat ruudukkoon perustuvat järjestelmät, kaman-suodatus, peräkkäiset Monte Carlo -menetelmät, hiukkassuodattimet ja kosteussuodattimet.
-
CBEcon:
Tunnetaan myös nimellä pilvipohjainen ekonometrinen ja tilastollinen ohjelmisto, CBEcon on ilmainen ekonometrian ja tilastojen ohjelmisto. Tämä ohjelmisto ei vaadi käyttäjän lataamista tai asentamista, koska se toimii täysin Internetin pohjalta. Tämä ohjelmisto oli rakenteilla vuodesta 2012, ja se julkaistiin toukokuussa 2014. Suunniteltu käyttäjäystävälliseksi ja helppokäyttöiseksi, CBEcon on yhteensopiva useiden järjestelmien kanssa, mukaan lukien työpöytäselaimet ja älypuhelimet. Lisäksi CBEcon-ohjelmisto voi toimia myös komentorivinä tai piste- ja napsautusohjelmina. Jotkut kirjaston vaihtoehdoista sisältävät laskurin (perustoiminnot, kuten summaaminen, vähentäminen ja kertoaminen sekä teho- ja tekijäpiirteet), Matrix-operaatiot, mukaan lukien käännöksen, kertolaskun ja kuljetuksen, SQL-manipulaation, kuvaavan analyysin, T-testin (keskiarvon testaaminen näyte tai vertaamalla kahden näytteen keskiarvoja), todennäköisyysjakauma ja monimuuttujaregressio.
-
Luonnollinen meluanalysaattori:
Toinen avoimen lähdekoodin ohjelmisto, joka on tarkoitettu elävien solujen reaktiokinetiikan tutkimiseen, sisäinen meluanalysaattori analysoi solunsisäisen reaktion kinetiikan matemaattisia malleja, kuten geeniekspressio, säätelyverkot ja signalointipolut pitoisuuden vaihtelun kvantifioimiseksi. Täydellisessä tilanteessa elävien solujen pitoisuudet mallinnetaan usein joukolla deterministisiä reaktioita, jotka ovat joskus erittäin epätarkkoja. Tämä satunnainen luonne voi luoda vaihteluita lukumäärässä, ja luontainen kohinanalysaattori voi auttaa, koska se voi tarjota paremman tavan saavuttaa halutut tilastot lisäämällä kemiallisen pääyhtälön järjestelmän kokoa, joka on systemaattisempi analyyttinen lähentämismenetelmä.
-
Mondrian:
Mondrian tarjoaa yleiskäyttöisen tilastollisen datan visualisointiohjelmiston interaktiivisia datan visualisointityökaluja. Mondrianin tontit ovat täysin yhteydessä toisiinsa, ja tämä ohjelmisto tarjoaa myös erilaisia vuorovaikutuksia ja kyselyitä. Lisäksi kaikki tapaukset, jotka valitaan Mondrianin tontista, korostetaan myös kaikissa muissa tontteissa. Jotkut toteutetuista juoneista käsittävät muun muassa Mosaic Platin, sirontapisteet ja SPOM-kartat, viivapiirrokset, histogrammit ja Boxplotit. Tämä järjestelmä tarjoaa myös perustuen suoraan tietokantojen tietojen käsittelyyn. Lisäksi tämä ohjelmisto tarjoaa myös tilastollisia menettelyjä, kuten hajotuspinnan tasoittimet, moniulotteinen skaalaus, vuorovaikutteinen tiheyden arviointi ja pääkomponenttianalyysi.
-
pandoja:
Tietojen manipulointiin ja analysointiin käytetään ohjelmistokirjastoa, joka on kirjoitettu Python-pohjustuskielelle Pandas. Tämä työkalu / ohjelmisto tarjoaa tietorakenteita ja toimintoja, joita voidaan käyttää numeeristen taulukoiden ja aikasarjojen käsittelemiseen. Ilmainen Pandas-ohjelmisto julkaistiin kolmen lausekkeen BSD-lisenssillä. Pandan kehitti Wes McKinney, joka aloitti tämän ohjelmistotyön vuonna 2008. Pandas kehitettiin tarpeesta luoda korkean suorituskyvyn työkalu taloudellisten tietojen kvantitatiiviseen analysointiin. yksi yhteisön suosituimmista kirjasto-ohjelmistoista. Joitakin Pandan ominaisuuksia ovat seuraavat: 1. Panda sisältää tietokehysobjektin, jota voidaan käyttää tietojen käsittelyyn, integroidun indeksoinnin ohella. 2. Ohjelmistolla on työkaluja tietojen lukemiseen ja kirjoittamiseen paitsi muistin tietorakenteissa, mutta myös muissa myös tiedostomuodot 3. Tällä ohjelmistolla on tietojen kohdistus ja puuttuvien tietojen integroitu käsittely 4. Ohjelmistolla on tilaa tietojoukkojen muuttamiseen ja kääntämiseen 5. Tämä ohjelmisto sisältää myös hierarkkisen akselin, joka voi indeksoida työn korkeasta matalaan tietorakenteeseen. Aikasarjan toiminnallisuus, Pandasilla on päivämääräalueen generointi ja taajuuden muuntaminen.
-
Shogun (työkalupakki):
Shogun tarjoaa ilmaisen, avoimen lähdekoodin työkalupakin, joka on kirjoitettu C ++ -sovelluksella. Se tarjoaa lukuisia algoritmeja ja tietorakenteita koneoppimisongelmiin. GNU General Public License -lisenssillä lisensoitu Shogun keskittyy ytimen koneisiin, kuten tukivektorikoneisiin luokitteluongelmien ja regression aikaansaamiseksi. Lisäksi tämä tilastollinen analyysi-ohjelmisto tarjoaa myös piilotettujen Markovin mallien täysimääräisen toteutuksen.
Shogun tarjoaa myös rajapintoja muun muassa oktaaville, R: lle, Javalle, Rubylle ja C #: lle. Se on ollut aktiivinen vuodesta 1999 lähtien. Elävän käyttäjäyhteisön avulla Shogunia on käytetty pohjana myös tutkimus- ja koulutussektoreille. Yksi Shogunin tärkeimmistä ominaisuuksista on, että ohjelmisto on kehitetty bioinformatiikan sovellusten kanssa ja pystyy käsittelemään valtavia tietokokonaisuuksia, jotka koostuvat jopa 10 miljoonasta näytteestä. Tukemalla ennalta laskettujen ytimien käyttöä Shogun antaa käyttäjille mahdollisuuden käyttää myös eri verkkotunnusten liner-yhdistelmien yhdistettyjä ytimiä. Jotkut Shogunin tukemat verkkotunnukset sisältävät verkko-oppimisalgoritmeja, kuten SGD-QN ja Vowpal Rabbit, piilotetut Markovin mallit, lineaarisen syrjivän analyysin, ulottuvuuden vähentämisalgoritmit, ytimen käsitykset.
johtopäätös
Yhteenvetona voidaan todeta, että ilmaiset tilastolliset analyysiohjelmistot ovat nykyään nousemassa tärkeäksi perustaksi, jolla yritykset voivat viedä tietoanalyysinsa seuraavalle tasolle. Siksi sijoittaminen tilastollisen analyysiohjelmiston on brändien ja organisaatioiden tunnin tarve ottaa strateginen ja menestyvä tapa toimia.
Aiheeseen liittyvät kurssit: -
- SPSS - Analysoi tiedot tilastollista analyysiä varten
- QM for Windows - Tilastollinen analyysi QM: n avulla