اگر کسب و کار شما نگاه دقیق‌تری به داده‌های خود ندارد، دنیایی از امکانات وجود دارد که از دست داده‌ است

با کمک تجزیه و تحلیل کسب و کار ، سازمان شما می تواند بیشتر از هر زمان دیگری با داده های خود کار کند، فقط باید بدانید از کجا شروع کنید. چه پیش‌بینی می‌کنید یا روندها را پیدا می‌کنید، تجزیه و تحلیل آماری بهترین گزینه برای بینش‌هایی است که نیاز دارید.

تحلیل آماری چیست؟

تجزیه و تحلیل آماری فرآیند جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل نمونه‌هایی از داده‌ها برای کشف الگوها و روندها و پیش‌بینی آنچه می‌تواند در آینده برای تصمیم‌گیری بهتر و علمی‌تر اتفاق بیفتد، است.

کارهای زیادی وجود دارد که یک کسب و کار می تواند با کلان داده های خود انجام دهد ، و تجزیه و تحلیل آماری راهی برای سازمان ها برای بررسی و یادگیری از آن به روشی هوشمندانه است. با اجزای مختلفی از داده ها، از جمله جمع آوری داده ها، نظرسنجی ها و آزمایش ها سر و کار دارد.

به عنوان جنبه ای از هوش تجاری ، تجزیه و تحلیل آماری داده های تجاری و گزارش روندها را با استفاده از پنج مرحله کلیدی بررسی می کند.

نوع داده هایی را که مورد تجزیه و تحلیل قرار خواهند گرفت را شرح دهید
رابطه داده ها را با جمعیت زیربنایی کاوش کنید
یک مدل آماری برای خلاصه کردن درک چگونگی ارتباط داده‌ها با جمعیت زیربنایی ایجاد کنید
اثبات یا رد اعتبار مدل
از تجزیه و تحلیل پیش بینی برای اجرای سناریوهایی استفاده کنید که اقدامات آینده را هدایت می کند
در آمار، یک جامعه ، کل گروه داده هایی است که در حال تجزیه و تحلیل هستند. این ممکن است به داده هایی مانند یک گروه کامل از افراد، اشیاء، حیوانات، تعداد مراجعات به بیمارستان در یک سال، رویدادها یا حتی اندازه گیری ها اشاره داشته باشد. این می تواند هر اندازه ای باشد، به شرطی که شامل تمام داده های مورد تجزیه و تحلیل باشد.

اهمیت تجزیه و تحلیل آماری

پس از جمع آوری داده ها، تجزیه و تحلیل آماری می تواند برای بسیاری از موارد در تجارت شما مورد استفاده قرار گیرد. برخی عبارتند از:

خلاصه کردن و ارائه داده ها در یک نمودار یا نمودار برای ارائه یافته های کلیدی
کشف معیارهای مهم در داده ها، مانند میانگین
محاسبه اگر داده ها کمی خوشه ای یا پراکنده هستند، که شباهت ها را نیز تعیین می کند
پیش بینی آینده بر اساس رفتار گذشته
آزمایش یک فرضیه از یک آزمایش
راه های مختلفی وجود دارد که کسب و کارها می توانند از تجزیه و تحلیل آماری به نفع خود استفاده کنند.

برخی از این راه‌ها عبارتند از: شناسایی افرادی که در کارکنان فروش شما عملکرد ضعیفی دارند، یافتن روندها در داده‌های مشتریان، محدود کردن خطوط تولید برتر عملیاتی، انجام ممیزی‌های مالی، و دریافت درک بهتر از اینکه چگونه عملکرد فروش می‌تواند در مناطق مختلف کشور متفاوت باشد. .

تجزیه و تحلیل داده ها در مقابل تجزیه و تحلیل آماری

در دنیای هوش تجاری، اشتباه گرفتن تجزیه و تحلیل آماری و تجزیه و تحلیل داده ها برای حل مشکلات مختلفی که ممکن است یک سازمان با آن مواجه شود، غیر معمول نیست. با این حال، ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها و فرآیند کلی در مقایسه با انواع رایج تجزیه و تحلیل آماری تفاوت های کلیدی دارند.

تجزیه و تحلیل آماری روش های آماری خاصی را برای نمونه ای از داده ها اعمال می کند تا درک کل جامعه را داشته باشد. این اجازه می دهد تا نتیجه گیری در مورد بازارهای خاص، گروه ها، و یک گروه بندی کلی برای پیش بینی بالقوه رفتار و ویژگی های دیگران انجام شود.

تجزیه و تحلیل داده ها فرآیند بازرسی و پاکسازی تمام داده های موجود و تبدیل آنها به اطلاعات مفید قابل درک برای افراد غیر فنی است. این زمانی بسیار مهم است که شما در نظر بگیرید که داده ها می توانند بی معنی باشند اگر توسط کسانی که تصمیم می گیرند درک نشوند.

تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به عنوان ورودی برای انجام تجزیه و تحلیل آماری استفاده شود، زیرا داده های منابع مختلف می توانند به عنوان راهی برای انجام فرآیند آماری ترکیب شوند.

تجزیه و تحلیل آماری در مقابل تجزیه و تحلیل داده ها

انواع تحلیل های آماری چیست؟

هنگام اعمال تجزیه و تحلیل آماری برای کسب و کار خود، دو نوع اصلی که استفاده می کنید، توصیفی و استنباطی هستند. با این حال، بسته به هدف کلی یا سوالی که سازمان به دنبال پاسخ به آن است، انواع دیگری نیز وجود دارد که بسیاری از کسب و کارها نیز از آنها استفاده می کنند.

تجزیه و تحلیل آماری توصیفی

تجزیه و تحلیل توصیفی با استفاده از نرم افزار تجسم داده ها، گزارش ها و نمودارهای ساده ای ایجاد می کند که به شرکت ها اجازه می دهد تا آنچه را که در یک نقطه خاص اتفاق افتاده است، درک کنند. توجه به این نکته مهم است که تحلیل توصیفی فقط به رویدادهایی مربوط می شود که در گذشته اتفاق افتاده است.

داده‌های واقعی که بخشی از تجزیه و تحلیل توصیفی است، بر پاسخ دادن به «آنچه اتفاق افتاده» تمرکز می‌کند، به گونه‌ای که به عمق داده‌های گذشته می‌پردازد.

همانطور که از نام آن پیداست، برای توصیف ویژگی های اساسی اطلاعات گذشته و خلاصه کردن آن به روشی آسان و منطقی استفاده می شود . مهم است که به خاطر داشته باشید که این نوع تجزیه و تحلیل آماری برای نتیجه گیری استفاده نمی شود. شما فقط می توانید توصیف کنید که چیزی چیست و داده های گذشته چه چیزی را نشان می دهد.

به عنوان مثال، یک کسب و کار ممکن است از تجزیه و تحلیل آماری توصیفی برای نگاهی به ترافیک شرکت شما در طول سال گذشته استفاده کند.

می‌توانید مواردی مانند زمان کاهش ترافیک، زمانی که دوباره افزایش یافت، کدام ماه بیشترین ترافیک را داشت و میانگین ترافیک هر ماه را مشاهده کنید. با این حال، این داده ها به شما نمی گوید که چرا ترافیک کاهش یافته است.

تجزیه و تحلیل آماری توصیفی فقط داده ها را توصیف می کند یا اطلاعات پیرامون داده ها را خلاصه می کند. هنوز مهم است که داده های خود را به روشی معنادار درک کنید.

به طور خلاصه، اهداف تحلیل توصیفی عبارتند از:

داده ها را به صورت تصویری توصیف کنید
توضیح دهید که داده ها چه چیزی را ارائه می دهند

تجزیه و تحلیل آماری استنباطی

در حالی که آمار توصیفی محدودیتی دارد که فقط به فرضیات گسترده تری در مورد داده ها، اشیاء یا افرادی که اندازه گیری می کنید اجازه می دهد، تجزیه و تحلیل آماری استنباطی می تواند این محدودیت را حل کند.

آمار استنباطی نتیجه تخمین های پیچیده تر و ریاضی است. این به کاربران اجازه می دهد تا بر اساس نمونه هایی که تجزیه و تحلیل می شوند، روندهای مربوط به جمعیت بزرگتر را استنباط یا نتیجه گیری کنند. اساساً داده ها را از یک نمونه می گیرد و سپس در مورد یک جمعیت یا گروه بزرگتر نتیجه گیری می کند.

تجزیه و تحلیل آماری استنباطی اغلب برای مطالعه رابطه بین متغیرها در یک نمونه مورد استفاده قرار می گیرد و امکان نتیجه گیری و تعمیم هایی را فراهم می کند که به طور دقیق جامعه را نشان می دهد. و برخلاف تحلیل توصیفی، کسب‌وکارها می‌توانند یک فرضیه را آزمایش کنند و از این داده‌ها به نتایج مختلفی دست یابند.

به عنوان مثال، فرض کنید می خواهید پیتزای مورد علاقه همه در جهان را بدانید. این احتمال وجود دارد که شما بیرون بروید و با تک تک افراد در سراسر جهان مصاحبه نکنید. در عوض، سعی می‌کنید از یک جمعیت نماینده مردم نمونه بگیرید و سعی کنید نتایج خود را فرضیه کنید.

از دیدگاه تجاری و واقع بینانه تر، شاید بخواهید از تک تک مشتریان خود سؤالی در مورد محصول یا خدمات خود بپرسید. اگر 100000 مشتری دارید، ممکن است نظرسنجی از تک تک آنها نسبتاً دشوار باشد. در عوض، شما با یک گروه نمونه از مشتریان پیش می روید.

در حالی که این فرآیند کامل نیست و ممکن است اجتناب از اشتباه برای شما دشوار باشد، استنباط های مستدل در مورد جمعیت را برای محققان ساده می کند.

اهداف آمار استنباطی عبارتند از:

از داده های تجزیه و تحلیل شده نتیجه گیری کنید
فرضیه های مختلف پیرامون داده ها را آزمایش کنید
مطالب مرتبط: درباره اینکه چگونه نمونه‌گیری داده‌ها می‌تواند تصویر بزرگ‌تری برای کسب‌وکار شما فراهم کند، بیشتر بیاموزید .

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

وقتی نوبت به پیش‌بینی رویدادهای آینده می‌رسد که کسب‌وکارتان می‌تواند تجربه کند، به تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده روی بیاورید ، که جزئیات احتمال وقوع آینده را شرح می‌دهد.

این تحلیل بر اساس حقایق فعلی و تاریخی است و از الگوریتم های آماری و یادگیری ماشینی برای تعریف احتمال روندهای آینده بر اساس داده های تاریخی استفاده می کند.

صنایعی که بیشترین بهره را از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی می‌کنند، شرکت‌های بازاریابی، شرکت‌های بیمه و خدمات مالی هستند، اما هر کسب‌وکاری می‌تواند از آماده‌شدن برای آینده‌ای غیرقابل پیش‌بینی سود فراوانی ببیند.

هدف از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده این است:

رویدادهای آینده را با استفاده از داده ها پیش بینی کنید
احتمال وجود روندهای مختلف در رفتار را تعیین کنید
نکته: برای اینکه تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده را یک قدم جلوتر ببرید، نحوه استفاده از پیش‌بینی کسب‌وکار را برای برنامه‌ریزی بهتر برای آینده و به دست آوردن برتری در رقابت خود بررسی کنید.

تجزیه و تحلیل تجویزی

تجزیه و تحلیل تجویزی می تواند بسیار پیچیده باشد، به همین دلیل است که هنوز به طور گسترده توسط مشاغل هنگام انجام تجزیه و تحلیل آماری استفاده نمی شود.

در حالی که سایر ابزارهای تحلیلی را می توان برای نتیجه گیری استفاده کرد، تجزیه و تحلیل تجویزی پاسخ های واقعی را در اختیار شما قرار می دهد.

سطح بالایی از استفاده از یادگیری ماشین برای این نوع گزارش ها مورد نیاز است، زیرا آنها اقدامات بعدی را ارائه می دهند. همچنین از تکنیک هایی مانند پردازش رویداد پیچیده ، تجزیه و تحلیل گراف و شبیه سازی استفاده می کند.

هنگام استفاده از تجزیه و تحلیل تجویزی، اهداف عبارتند از:

به این سوال پاسخ دهید که “بعد چه باید کرد؟”
توصیه صحیح را برای یک تصمیم خاص محدود کنید
تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی
تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی، همچنین به عنوان EDA شناخته می شود، به صورت مکمل برای آمار استنباطی استفاده می شود. این رویکرد بر شناسایی الگوها در داده‌ها برای یافتن روابط ناشناخته بالقوه متمرکز است.

هدف از این روش این است که:

اتصالات جدید را در داده ها کشف کنید
داده های از دست رفته یا اشتباهات در جمع آوری داده ها را بررسی کنید
تا آنجا که ممکن است بینش بیشتری پیرامون مجموعه داده جمع آوری کنید
مفروضات و فرضیه ها را مرور کنید

تحلیل علّی

اگر هدف کسب و کار شما درک و شناسایی دلایل رخ دادن اتفاقات است، تحلیل گاه به گاه راهی است که باید در پیش بگیرید.

مهم نیست که سازمان شما در کدام صنعت قرار می گیرد، هر از گاهی با شکست مواجه خواهید شد. تجزیه و تحلیل علّی برای تعیین دلایل وقوع شکست و محدود کردن ریشه دقیق علت استفاده می شود.

یکی از نمونه‌های تحلیل علی در حوزه فناوری اطلاعات است زیرا کسب‌وکارها تضمین کیفیت را بر روی نرم‌افزارهای مختلف انجام می‌دهند. این نوع تجزیه و تحلیل آماری برای بررسی اینکه چرا نرم افزار خاصی شکست خورده است، در صورت وجود یک باگ، نقض داده یا حمله DDoS استفاده می شود.

اهداف تحلیل علی عبارتند از:

حوزه های مشکل کلیدی را در داده ها شناسایی کنید
بررسی و تعیین علت اصلی چرایی شکست

تحلیل مکانیکی

در بین انواع تحلیل های آماری، تحلیل مکانیکی کمترین رایج ترین آنهاست. با این حال، به معنای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و علم بیولوژیکی، نقش مهمی در این فرآیند ایفا می کند.

این روش شامل درک تغییرات خاص در متغیرهایی است که باعث تغییرات دیگری در سایر متغیرها می شود. تأثیرات خارجی که خارج از کنترل یک کسب و کار هستند، مانند دما و زمان را در نظر نمی گیرد.

این روش برای نشان دادن چگونگی وقوع اتفاقات استفاده می‌شود، به جای اینکه بگوییم بعداً چگونه اتفاق می‌افتند، بنابراین برای پیش‌بینی استفاده نمی‌شود.

نمونه ای از تجزیه و تحلیل مکانیکی در عمل زمانی است که متخصصان علوم زیستی ویروس ها را مطالعه می کنند و بررسی می کنند که چگونه قسمت های مختلف ویروس تحت تأثیر تغییرات پزشکی قرار می گیرند.

هدف از تجزیه و تحلیل مکانیکی:

تغییرات دقیق متغیرها را درک کنید که منجر به تغییرات در سایر متغیرها می شود
مشخص کنید که هر داده ای نتیجه اتفاقی است که زمانی که یک سوژه در حال انجام یک فعالیت خاص بود رخ داده است
مثال تجزیه و تحلیل آماری
از آنجایی که تجزیه و تحلیل آماری می تواند یک موضوع پیچیده برای درک باشد، بیایید یک مثال ساده و واقعی را بررسی کنیم.

فرض کنید شما صاحب یک فروشگاه حق امتیاز از یک باشگاه ورزشی محبوب جدید سلامتی و تناسب اندام هستید. از زمانی که درهای آن را در سال 2010 باز کردید، شاهد کاهش پیوسته اعضای جدید و همچنین لغو قراردادهای اعضا بوده اید. شما معتقدید که یکی از دلایل اصلی کاهش اعضای جدید و تمدید قرارداد می تواند محبوبیت اخیر تجهیزات تمرینی در خانه باشد.

برای آزمایش این فرضیه، باید:

داده های دو متغیر مورد نظر – اعضای جدید و تمدید قرارداد را جمع آوری کنید.
این داده ها را در یک برنامه نرم افزاری قرار دهید که می تواند روش های مختلف تحلیل آماری را اجرا کند.
یک آزمون رگرسیون خطی را با استفاده از فرمول رگرسیون به عنوان مدل تحلیل خود برای تجسم داده ها اجرا کنید. در این مورد از تحلیل رگرسیون برای تجسم روند داده ها استفاده می شود، که به اثبات ارتباط بین کاهش اعضا و افزایش محبوبیت تجهیزات تمرینی در خانه کمک می کند.
نتایج را تجزیه و تحلیل کنید.
پس از تکمیل، می توانید ببینید که آیا محبوبیت روزافزون تجهیزات تمرینی در خانه تأثیر منفی بر سلامت و تناسب اندام شما داشته است یا خیر.

بهترین نرم افزار تحلیل آماری چیست؟

وقتی نوبت به نرم افزار تجزیه و تحلیل آماری می رسد، گزینه های بسیار متنوعی وجود دارد که می توانید از بین آنها انتخاب کنید. این نرم افزار از برنامه های تخصصی استفاده می کند که به کاربران خود اجازه می دهد تا تجزیه و تحلیل های آماری پیچیده ای را انجام دهند که قادر به انجام آن با دست نیستند.

ابزارهای نرم افزاری تحلیل آماری معمولاً توسط دانشمندان داده و ریاضیدانان استفاده می شود، اما می توانند ویژگی های خاص صنعت را ارائه دهند. هر ابزار مجموعه ای منحصر به فرد از ویژگی ها را ارائه می دهد که ممکن است شرکت شما دقیقاً همان چیزی باشد که نیاز دارد.

در اینجا نگاهی به ده نرم افزار برتر تجزیه و تحلیل آماری از گزارش Winter 2020 Grid® G2 داریم.

سلب مسئولیت: برخی از نظرات ممکن است برای وضوح ویرایش شوند.

1. آمار IBM SPSS

IBM SPSS Statistics که برای حل مسائل تجاری خاص صنعت که به تصمیم گیری کمک می کند، در رتبه اول قرار دارد. این کارکردهای خاصی را در اختیار کاربران قرار می دهد که برای سطوح مختلف مهارت قابل تنظیم است و در عین حال نمودارها و گزارش هایی را ارائه می دهد که به راحتی نتایج را نشان می دهد.

آنچه کاربران می گویند:

IBM SPSS دارای ابزارهای آماری بی‌شماری است که برای انجام تحلیل من به عنوان یک کارگر ضروری است. من از تلاقی متغیرها، ساخت فرضیه ها، صدک ها، نمونه گیری، نمودارها، جداول و گزارش های لازم برای ارائه تحلیل های حاصل از تحقیقات جامعه شناختی استفاده می کنم.

با این ابزارها می‌توانم احتمالات، پیش‌بینی رویدادها و برنامه‌ریزی فعالیت‌هایی را که به نفع جوامع است، انجام دهم، به اهدافم به‌عنوان یک تحلیل‌گر جامعه‌شناختی و اهداف کارم برسم.

با این حال، یادگیری هر یک از ابزارهای آن و نحوه استفاده صحیح از آنها برای به دست آوردن نتایجی که در ابتدا انتظار داشتم کمی پیچیده بود. من استفاده از آموزش‌های خواندن IBM SPSS را به خودم آموزش دادم و تا به امروز کاملاً ماهرانه از آن استفاده می‌کنم و به نتایج تحلیلی که می‌خواهم می‌رسم.

2. RStudio

RStudio ابزاری است که برای علم داده و محاسبات آماری ایجاد شده است. این به تیم هایی از کاربران کمک می کند تا با هم کار کنند، منابع محاسباتی را به اشتراک بگذارند و نتایج را برای تصمیم گیرندگان در سازمان خود منتشر کنند.

آنچه کاربران می گویند:

Rstudio نه تنها یک رابط گرافیکی باورنکردنی برای زبان R است، بلکه نشان دهنده یک محیط کاربری و توسعه کامل است. با RStudio، وارد کردن خودکار مجموعه داده ها و پیمایش در فایل های منبع و فضاهای کاری بدون نوشتن هیچ خط کدی بسیار آسان است. به علاوه، امکان مدیریت بسیار کارآمد نمودارهای تولید شده و جریان فرمان را فراهم می کند.

یک نقطه ضعف این است که برخی از اجزای گرافیکی می‌توانند با تغییر شکل آیکون از نظر بصری قابل درک‌تر باشند.

بررسی RStudio توسط آنتونیو Z.

3. Stata

Stata یک ابزار همه کاره برای مدیریت داده ها، تجزیه و تحلیل آماری و گرافیک با کیفیت بالا است که همه در دسترس شماست.

آنچه کاربران می گویند:

“چیزی که من در مورد Stata بیشتر دوست دارم این است که رابط کاربری آسانی دارد، دستورات به خوبی در بخش راهنما و کتابچه راهنمای آنلاین توضیح داده شده اند، و پشتیبانی گسترده ای از جامعه وجود دارد. همچنین پیمایش آسان است، استفاده از نمودارها برای ارائه ها، و من متوجه شدم که تجزیه و تحلیل کاربر پسند است.

با این حال، استفاده مطمئن از Stata در فرآیند تحقیق برای کاربران جدید و مبتدیان می تواند بسیار چالش برانگیز باشد. فرد باید دانش عمیق داشته باشد، مانند تفاسیر گرافیکی، و استفاده از رگرسیون و خطاهای استاندارد.”

بررسی Stata توسط جان تی.

4. JMP

JMP یک ابزار تجزیه و تحلیل آماری است که آمار قدرتمند را با گرافیک های پویا، در حافظه و روی دسکتاپ ترکیب می کند. پارادایم تعاملی و بصری آن را قادر می سازد تا بینش هایی را آشکار کند که به دست آوردن آنها از جداول خام اعداد یا نمودارهای ایستا غیرممکن است.

آنچه کاربران می گویند:

«JMP مملو از ویژگی‌هایی است که می‌تواند به حل مشکلات آماری در صنعت شما کمک کند. این یک رابط کاربری آسان دارد که کاربران را از طریق فرآیند انجام تجزیه و تحلیل راهنمایی می کند.

این دارای مقدار زیادی مواد راهنما است که می تواند به کاربران کمک کند تا تجزیه و تحلیل عمیق تری از فرآیندهای کیفیت را انجام دهند.

تنها چیزی که دوست ندارم قیمت است. نرم افزارهای دیگری نیز وجود دارند که با قیمت ارزان تری عرضه می شوند. اما، اگر به دنبال سرمایه گذاری آن پول اضافی هستید، مزایای زیادی با آن به دست خواهید آورد.»

بررسی JMP توسط Rishi R.

5. Minitab 18

Minitab 18 نرم افزار آماری است که ابزارهای مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل داده ها و یافتن راه حل های معنادار برای مشکلات سخت تجاری را در اختیار کاربران قرار می دهد. از آماده‌سازی یکپارچه داده تا ارائه‌های بدون دردسر، چیزهای زیادی برای کشف وجود دارد.

آنچه کاربران می گویند:

Minitab 18 یک رابط کاربری باورنکردنی دارد. مکان یابی و استفاده از ابزارها بر اساس دسته بندی آنها بسیار آسان است. ویژگی Help نیز عالی است.

شما می توانید به سادگی بر روی هر ویژگی کلیک راست کرده و Help را انتخاب کنید و به تجزیه گام به گام ویژگی آورده می شود. از جنبه منفی، برخی از ویژگی ها آنقدر که می توانند بصری نیستند. باید راحت‌تر از شر نمودارها و داده‌ها خلاص شوید تا رابط کاربری را تا این حد مسدود نکنید.»

نقد Minitab 18 توسط Mike C.

6. پلتفرم تجزیه و تحلیل KNIME

پلتفرم تجزیه و تحلیل KNIME به عنوان یک راه حل باز برای نوآوری مبتنی بر داده عمل می کند و به کاربران کمک می کند تا پتانسیل های نهفته در داده ها را کشف کنند، بینش های تازه را استخراج کنند یا آینده های جدید را پیش بینی کنند. دارای بیش از 2000 ماژول، صدها نمونه آماده برای اجرا و طیف گسترده ای از ابزارهای یکپارچه است.

آنچه کاربران می گویند:

این برنامه بررسی‌های گردش کار، توابع آماری و ریاضی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و الگوریتم‌های پیش‌بینی پیچیده را ارائه می‌دهد. KNIME در ارزیابی مقادیر زیادی از اطلاعات با الگوریتم ها و کدهای پیچیده بدون برنامه نویسی بسیار مفید است زیرا از ماژول های بلوک برای انجام کارهای گرافیکی استفاده می کند.

یک نقطه ضعف این است که از یک دسته حافظه روی دسکتاپ شما استفاده می کند که بر کارایی کلی دستگاه تأثیر می گذارد.

بررسی پلتفرم تجزیه و تحلیل KNIME توسط Betty E.

7. OriginPro

OriginPro یک نرم افزار کاربرپسند و آسان برای یادگیری است که تجزیه و تحلیل داده ها و قابلیت های نموداری با کیفیت انتشار را متناسب با نیازهای دانشمندان و مهندسان ارائه می دهد.

کسانی که از OriginPro استفاده می‌کنند می‌توانند عملیات‌هایی مانند وارد کردن، ترسیم نمودار و تجزیه و تحلیل را از رابط کاربری گرافیکی شخصی سازی کنند. نمودارها، نتایج تجزیه و تحلیل، و گزارش ها به طور خودکار با تغییر داده ها یا پارامترها به روز می شوند.

آنچه کاربران می گویند:

“خدمات مشتری به راحتی بهترین بخش Origin است. آنها سریع و بسیار مفید هستند. گرافیکی که می توانید بسازید بسیار حرفه ای هستند و همیشه از نظر زیبایی شناسی بسیار دلنشین هستند.

به علاوه، شما می توانید کارهای زیادی را روی یک پلتفرم انجام دهید. من از آن برای تجزیه و تحلیل انواع داده ها استفاده می کنم و هرگز احساس محدودیت نمی کنم. تنها چیزی که وجود دارد این است که منحنی یادگیری وجود دارد که گذر از آن دشوار است. اگر مایل به صرف وقت با آن هستید، بعداً از خود تشکر خواهید کرد.»

بررسی OriginPro توسط Louis C.

8. NumXL

چیزی که NumXL را متمایز می کند این است که مجموعه ای از افزودنی های اکسل سری های زمانی است که مایکروسافت اکسل را به یک نرم افزار سری زمانی درجه یک و ابزار اقتصاد سنجی تبدیل می کند و دقت آماری را ارائه می دهد زیرا با Excel ادغام می شود و انواع توابع اقتصاد سنجی را اضافه می کند. مجموعه ای از میانبرها و رابط های کاربری بصری برای راهنمایی شما در کل فرآیند.

آنچه کاربران می گویند:

“کار با آن بسیار آسان است، به خصوص اینکه یک افزونه ساده در اکسل است. من به راحتی می توانم تمام داده ها، پیش بینی ها و موارد دیگر را به صورت فصلی تنظیم کنم.

پشتیبانی مشتری یکی از بهترین خدماتی است که من تا به حال تجربه کرده ام، که یک مزیت بزرگ بوده است. من با سؤالاتی در اواخر عصر یکشنبه تماس گرفتم و بلافاصله پاسخ آنها را دریافت کردم. اکنون پشتیبانی مشتری است! چیزی در مورد NumXL وجود ندارد که من آن را دوست نداشته باشم.”

بررسی NumXL توسط Calen C.

9. SAS/STAT

SAS/STAT تکنیک‌های دقیقی را برای مجموعه داده‌های کوچک، ابزارهای مدل‌سازی آماری با کارایی بالا برای وظایف داده‌های بزرگ و روش‌های مدرن برای تجزیه و تحلیل داده‌ها با مقادیر گمشده به کاربران ارائه می‌دهد. کاربران همچنین به‌روزرسانی‌های منظم، انواع روش‌های آماری آماده برای استفاده و طیف وسیعی از روش‌های آماری را تجربه خواهند کرد.

آنچه کاربران می گویند:

“من از تعادل خوب توانایی نوشتن کد و توانایی استفاده از بسته ها و ماکروها در زمانی که وقت برای نوشتن کد دقیق ندارم، قدردانی می کنم. چیزی که من دوست ندارم این است که وقتی کسی در مورد نحوه کدنویسی برای معادلات آماری مختلف سؤال دارد، گزینه های کمک کافی در دسترس نیست.

بررسی SAS/STAT توسط Braden T.

10. پایگاه SAS

SAS Base یک نرم افزار زبان برنامه نویسی است که یک رابط برنامه نویسی مبتنی بر وب ارائه می دهد. این برنامه برنامه های آماده برای دستکاری داده ها ، ذخیره سازی و بازیابی اطلاعات، آمار توصیفی و گزارش را ارائه می دهد. این ابزار قدرتمند تجزیه و تحلیل داده ها همچنین پشتیبانی بین پلتفرمی و چند پلتفرمی را فراهم می کند.

آنچه کاربران می گویند:

“پایه SAS بسیار ساده است و زیاد در راه است. داده های خود را تنظیم می کنید، کد خود را می نویسید، آن را اجرا می کنید و سپس خروجی را مشاهده می کنید یا آن را برای تجزیه و تحلیل بیشتر به برنامه دیگری ارسال می کنید. هنگامی که همه چیز را به درستی تنظیم کردید، این کار را به سرعت و کارآمد انجام می دهد. با این حال، استفاده از آن می‌تواند کمی سخت باشد – تا حدی که به رابط کاربری مربوط می‌شود و دارای منحنی یادگیری نسبتاً تند است.

بررسی پایگاه SAS توسط اریک جی.

اگر به نرم افزار تجزیه و تحلیل آماری دیگری علاقه مند هستید که در این لیست گنجانده نشده است، گزینه های دیگر را بررسی کنید و نظرات واقعی و بی طرفانه را که توسط همتایان خود باقی مانده است بخوانید.