Statistisk analysesoftware
Organisationer og virksomheder rundt om i verden hopper på båndet med dataanalyse for på den ene side at forstå kundernes forventninger og sikre datadrevet kvalitetsprogrammer på den anden side. Med en eksplosion af data, der finder sted i mange organisationer, er det en velsignelse, at der er mange softwaremuligheder tilgængelige til data og statistisk analyse. Fra enkle værktøjer som en lommeregner til tilpassede løsninger, der er skræddersyet til at imødekomme dine individuelle krav, får statistiske værktøjer enorm betydning og popularitet for mærker i alle sektorer.
Så medmindre mærker ønsker at bruge utallige timer med gentagne beregninger eller millioner dollars, der kan ødelægge deres budgetudgifter, er det bedre at investere i en statistisk analysepakke, der kan udføre funktioner uden at være for dyr eller mindre effektiv.
Når det er sagt, er der et antal gratis statistiske analysesoftwareværktøjer tilgængelige på markedet, som kan implementeres af virksomheder for at opfylde deres datamål og -mål. Så hvordan bestemmer virksomheder den bedste statistiske analysesoftwarepakke, der kan imødekomme deres behov på en omfattende måde. Samlet set kan valg af de rigtige statistiske analyseværktøjer være en kompleks beslutning.
Derfor er det vigtigt at se på nogle vigtige ting, inden man beslutter, hvilket værktøj der effektivt kan hjælpe mærker med at nå deres mål på en systematisk og omfattende måde. Her er nogle vigtige overvejelser, som virksomheder skal huske på, inden de endelig beslutter det statistiske analysesoftwareværktøj, som de vil bruge:
De mennesker, der skal bruge værktøjet i virksomheden:
Blandt de første ting, som enhver virksomhed skal overveje, mens de investerer i en statistisk analysesoftware, er de mennesker, der vil bruge dem. Skal de være ekspertstatistikker, relative fagfolk eller nogen, der var en blanding af begge dele? Vil data blive analyseret regelmæssigt eller i en fast varighed? Vil dataanalyse være analytikernes vigtigste job, eller er det bare et af de mange job, de udfører for virksomheden? Er de dygtige til at bruge computersystemer, eller er det bare noget, der er blevet en del af deres jobprofil?
Ved at forstå de mennesker, der skal bruge den statistiske analysesoftware, kan virksomheder træffe bedre beslutninger, da det vil hjælpe dem med at vælge en der passer til deres behov og evner. Hvis du vælger et system, der er kompliceret, og dit team er relativt fyldt med praktikanter, er investeringen muligvis ikke så nyttig og omvendt. Derudover er det vigtigt, at hvis medlemmerne af dit team spænder over et antal regioner og demografi, kan det være en god ide at investere i en statistisk analysesoftware, der har flere sprogindstillinger.
Den lethed, hvorpå den statistiske analysesoftware kan bruges:
Forskellige dataanalyseværktøjer har forskellige niveauer af erfaring, der kræves til deres brug. Dette er ikke nøjagtigt en dårlig ting, fordi forskellige fagfolk har forskellige krævede niveauer af ekspertise. Mens en ekspertstatistiker med højst sandsynlighed vil vide, hvordan man opsætter data på en korrekt måde, samt indtaster statistiske ligninger i en kommandolinjegrænseflade, kan en mindre erfaren person blive intimeret af det samme.
En menubaseret grænseflade er måske bedre egnet til dem. Mange statistiske analysesoftwarepakker leveres også med manualer og instruktionssider for at gøre dem fortrolige med pakken. Når det er sagt, er brugervenligheden, disse software kan bruges, noget, som ethvert brand skal overveje, så de kan bruge, vælge en, der kan bruges af dataanalytikerteamet på en enkel og effektiv måde. Sørg også for, at du vælger en software, der giver mulighed for forskellige interfaceindstillinger.
På den måde bliver det lettere at tilpasse grænsefladen i henhold til kapaciteten for den dataforbrugende.
Tilgængelighed af kundesupport, og hvor det vil blive brugt, er en vigtig overvejelse:
Menneskerne i virksomheden skal være dygtige til at håndtere softwaren. Enten vil de have nogen i organisationen, der ved alt om softwaren, eller investere i nogen, der gør det. Hvis din virksomhed i tilfælde af det søger at støtte dem for hjælp fra softwarepersonalets ende, er det bedre at tjekke om det, før du faktisk investerer i den nævnte software. Undertiden tilbyder softwarepersonale kun hjælp, når det kommer til analyseproblemer og undertiden med installations- og IT-problemer.
Det er vigtigt at kontrollere alle disse aspekter, før du investerer i softwaren, for hvis de undgås, kan de skabe en hindring i dataprocessen på et senere tidspunkt. Det er en god ide at se på kundeforum og onlineportaler af den nævnte software for at se den slags kundesupport, som de eksisterende kunder modtager. Dette vil give virksomhederne en retfærdig idé om de tjenester, de muligvis også modtager. Husk endvidere, at den måde, som virksomhederne bruger deres software på, også er vigtig.
Det er vigtigt at vide, om den statistiske analysesoftware skal bruges på kontorer på et bestemt sted eller på tværs af steder, selv over hele kloden. Hvis der bruges én software på steder i verden, kan licenskravene være forskellige. Hvis den samme software skal bruges i forskellige systemer, har de muligvis brug for separate kopier af licensen. Dette er en anden ting, som virksomhederne skal kontrollere, inden de endelig beslutter en software efter eget valg.
Investering i et gratis statistisk analyseværktøj kan derfor være en meget god investering for alle virksomheder. Da den statistiske analysesoftware er fri i naturen, gør dette det endnu mere en bedre investering. Med enkle at bruge programmer og pakker, der er forholdsvis lette at dechifrere, er disse software udviklet af en række kilder, herunder ikke-statslige organisationer (NG), regeringsorganer, universiteter og nogle gange endda enkeltpersoner.
Mens nogle pakker er udviklet til specifikke formål, er der andre, der hovedsageligt bruges til generelle formål og har en lang række statistiske procedurer til rådighed i dem. Nogle af de gratis statistiske værktøjer, der findes på markedet, fremhæves i denne artikel. De er som følger:
Statistisk analysesoftware
-
ADaMSoft:
En gratis og open source statistisk analysesoftware, ADaMSoft blev udviklet i Java. Derfor kan denne software køre på ethvert system, der understøtter Java-softwaren. Oprindeligt udviklet af Marco Scarnò som en let at bruge prototype af statistisk software, blev det i begyndelsen kaldet WinIDAMS. Senere blev mange aktiviteter tilføjet til det samme og blev brugt af den statistiske CASPUR-gruppe, som er en del af ADaMS-gruppen. Da der blev føjet omfattende værktøjer til værktøjet, blev det frigivet til websamfundet som ADaMSoft-software. ADaMSoft kan udføre en bred vifte af analysemetoder såsom data mining, registrere linkemetoder logistisk regression, lineær regression, klynge analyse, korrespondance analyse, data redigering og impassion, grafer blandt mange andre. Derudover kan det også læse og skrive statistiske dataværdier fra et antal kilder som tekstfiler, excel-regneark, ODBC-datakilder, Postgresql, Oracle og MySQL.
-
Bayesiansk filtreringsbibliotek:
Et open source C ++ -bibliotek til rekursiv Bayesian-estimering, Bayesian Filtering-bibliotek er en del af orocos-projektet. Oprindeligt skrevet af Klaas Gadeyne, en belgisk videnskabsmand, er det nu vedligeholdt af Tinne De Laet. Dette system kører på forskellige platforme, herunder Mac OS X, Microsoft og Linux. Nogle funktioner i dette blødere inkluderer netbaserede systemer, kaman-filtrering, sekventielle Monte Carlo-metoder, partikelfiltre og fugtighedsfiltre.
-
CBEcon:
Også kendt som skybaseret økonometrisk og statistisk software, CBEcon er en gratis software til økonometrik og statistik. Denne software kræver ingen download eller installation fra brugerens side, fordi den kører fuldstændigt på grundlag af internettet. Denne software var under opbygning siden 2012 og blev lanceret i maj 2014. CBEcon er designet til at være brugervenlig og let at bruge og er kompatibel med en række systemer, herunder desktop browsere og smartphones. Derudover kan CBEcon-softwaren også fungere som en kommandolinie eller som et punkt-og-klik-software. Nogle af biblioteksindstillingerne til dette inkluderer lommeregner (grundlæggende operationer som tilføjelse, subtraktion og multiplikation samt magt- og faktorfunktioner), Matrix-operationer inklusive inversion, multiplikation og transport, SQL-manipulation, beskrivende analyse, T-test (test af middelværdien af en prøve eller sammenligning af midlerne til to prøver), sandsynlighedsfordeling og multivariat regression.
-
Intrinsic Noise Analyzer:
En anden open source-software, beregnet til at studere reaktionskinetik i levende celler, analyserer intrinsisk støjanalysator matematiske modeller af intracellulær reaktionskinetik såsom genekspression, regulatoriske netværk og signalveje til at kvantificere koncentrationssvingninger. I et perfekt scenario modelleres koncentrationen af levende celler ofte af et sæt deterministisk reaktion, som undertiden er meget unøjagtig. Denne tilfældige karakter kan skabe svingninger i antallet, og det er her, intrinsisk støjanalysator kan hjælpe, da den kan give en bedre måde at opnå den ønskede statistik gennem systemstørrelsesudvidelse af den kemiske masterligning, som er en mere systematisk analytisk tilnærmelsesmetode.
-
Mondrian:
Mondrian er en generel software til visualisering af statistisk data og tilbyder interaktive datavisualiseringsværktøjer. Tomterne i Mondrian er fuldstændigt forbundet, og denne software tilbyder også en række interaktioner og forespørgsler. Derudover fremhæves ethvert tilfælde, der vælges på ethvert plot i Mondrian, også på alle andre plot. Nogle af de implementerede grunde omfatter blandt andet Mosaic Plat, scatterplots og SPOM kort, Barcharts, Histograms og Boxplots. Dette system giver også grundlæggende support til at arbejde direkte på data i databaser. Derudover tilbyder denne software også statistiske procedurer som scatterplot-udjævnere, multidimensionel skalering, interaktiv tæthedsestimering og analyse af hovedkomponent.
-
pandas:
Et softwarebibliotek skrevet til Python-grundlæggelsessproget, Pandas bruges til datamanipulation og analyse. Dette værktøj / software tilbyder datastrukturer og operationer, der kan bruges til at manipulere numeriske tabeller og tidsserier. En gratis software, Pandas blev frigivet under den tre klausul BSD-licens. Pandaer blev udviklet af Wes McKinney, der startede arbejdet med denne software i år 2008. Udviklet ud fra behovet for at skabe et højtydende værktøj til kvantitativ analyse af økonomiske data, Pandas var en af de mest populære bibliotekssoftware i samfundet. Nogle af funktionerne i Pandas inkluderer følgende: 1. Pandas indeholder et datarammeobjekt, der kan bruges til datamanipulation sammen med integreret indeksering 2. Softwaren har værktøjer til at læse og skrive data ikke kun til i hukommelsesdatastrukturer, men til forskellige filformater også 3. Denne software har datatilpasning og integreret håndtering af data, der mangler 4. Software har plads til omformning og drejning af datasæt 5. Denne software indeholder også hierarkisk akse, der kan indeksere arbejde fra høj til lav datastruktur Besidder en tidsserie-funktionalitet, Pandas har en datoområde generering og frekvens konvertering.
-
Shogun (værktøjskasse):
Shogun er en gratis open source-værktøjskasse skrevet i C ++ og tilbyder adskillige algoritmer og datastrukturer til maskinlæringsproblemer. Licenseret under betingelserne i GNU General Public License, fokuserer Shogun på kernelmaskiner såsom supportvektormaskiner til klassificeringsproblemer og regression. Derudover tilbyder denne statistiske analysesoftware også fuld implementering af Hidden Markov-modeller.
Shogun tilbyder også grænseflader til blandt andre Octave, R, Java, Ruby og C # og har været aktiv siden året 1999. Med et levende brugerfællesskab er Shogun også blevet brugt som base for forsknings- og uddannelsessektorer. En af de vigtigste træk ved Shogun er, at softwaren er udviklet med bioinformatik-applikationer og er i stand til at behandle enorme datasæt, der består af op til 10 millioner prøver. Ved at støtte brugen af forudberegnede kerner gør Shogun det også muligt for brugere at bruge en kombineret kerne af linjekombinationer af forskellige domæner også. Nogle af de domæner, som Shogun understøtter, inkluderer online indlæringsalgoritmer som SGD-QN og Vowpal Rabbit, skjulte markov-modeller, lineær diskriminerende analyse, dimensionalitetsreduktionsalgoritmer, kerne perceptroner blandt andre.
Konklusion
Afslutningsvis fremgår gratis statistisk analysesoftware i dag som et vigtigt grundlag, hvorpå virksomheder kan tage deres dataanalyse til det næste niveau. Investering i en statistisk analysesoftware er derfor behovet for timen for mærker og organisationer til at tage sig selv på en strategisk og vellykket måde.
Relaterede kurser: -
- SPSS - Analyser data til statistisk analyse
- QM til Windows - Statistisk analyse ved hjælp af QM