Что нужно знать о статистическом анализе

• Статистический анализ — это процесс сбора и анализа данных для выявления закономерностей и тенденций и информирования при принятии решений.
• Существует два основных типа статистического анализа: описательная статистика объясняет и визуализирует имеющиеся у вас данные, а статистика логического вывода экстраполирует имеющиеся у вас данные на большую совокупность.
• Статистический анализ может помочь компаниям сократить расходы и повысить эффективность рабочего места, помимо других преимуществ.
• Эта статья предназначена для владельцев бизнеса, заинтересованных в том, какую пользу может принести статистический анализ их компаниям.

Многие предприятия полагаются на статистический анализ для организации собранной информации и прогнозирования будущих тенденций на основе этих данных. Хотя у организаций есть множество вариантов того, что делать со своими большими данными, статистический анализ — это способ изучить эти данные в целом, а также разбить их на отдельные выборки.

Статистический анализ является краеугольным камнем успешной бизнес-аналитики. Мы составили следующий учебник, чтобы объяснить статистический анализ и то, как он может помочь вашему бизнесу расти, а также некоторые из самых популярных инструментов статистического анализа, которые вы можете использовать для начала работы.

Что такое статистический анализ?

Статистический анализ или статистика — это процесс сбора и анализа данных для выявления закономерностей и тенденций, устранения предвзятости и обоснования принятия решений. Это аспект бизнес-аналитики, который включает сбор и проверку бизнес-данных и отчетность о тенденциях.

Есть несколько способов, которыми предприятия могут использовать статистический анализ в своих интересах, включая определение наиболее эффективных линеек продуктов, выявление плохо работающих продавцов и получение представления о том, как эффективность продаж варьируется в разных регионах страны.

Инструменты статистического анализа могут помочь в прогнозном моделировании. Вместо того, чтобы показывать простые прогнозы тенденций, на которые может повлиять ряд внешних факторов, инструменты статистического анализа позволяют компаниям копать глубже, чтобы увидеть дополнительную информацию.

Статистический анализ помогает выявлять тенденции и закономерности в данных. Вы можете использовать это для лучшего понимания различных аспектов вашей компании, а также для экстраполяции потенциальных будущих тенденций.

Какие существуют виды статистического анализа?

Существует два основных типа статистического анализа: описательный и выводной, также известный как моделирование.

Описательная статистика

Описательная статистика — это то, что организации используют для обобщения своих данных. Этот тип обычно включает в себя сводные диаграммы, графики и таблицы, изображающие данные для облегчения понимания, вместо того, чтобы полагаться на необработанные, неорганизованные данные. Среди некоторых полезных данных, получаемых из описательной статистики, — мода, медиана и среднее значение, а также диапазон, дисперсия и стандартное отклонение. Тем не менее, описательная статистика не предназначена для того, чтобы делать выводы.

Выведенный статистика

Логическая статистика предлагает способ взять данные из репрезентативной выборки и использовать их для получения более точных данных. Это позволяет организациям экстраполировать данные за пределы набора данных, делая шаг вперед по сравнению с описательной статистикой. Статистический вывод в значительной степени зависит от поиска как можно более репрезентативной выборки, на основе которой можно сделать выводы о более широкой совокупности. Поскольку всегда будет существовать неопределенность в отношении экстраполяции ограниченного набора данных на более широкую совокупность, статистический вывод опирается на оценку неопределенности прогнозов.

Если вы хотите нанять кого-то для проведения статистического анализа для вашего бизнеса, рассмотрите кандидатов, имеющих один из лучших сертификатов по работе с большими данными. Эти сертификаты являются веским доказательством их аналитических навыков.

Выводы статистического вывода являются статистическим предложением. Некоторые распространенные формы статистического предложения включают следующее.

• Оценки: Оценка — это конкретное значение, которое наилучшим образом соответствует некоторому интересующему параметру.
• Доверительный интервал: Интервал, построенный с использованием набора данных, взятых из генеральной совокупности таким образом, чтобы при повторной выборке таких наборов данных такие интервалы содержали истинное значение параметра с вероятностью на установленном доверительном уровне, определяется как доверительный интервал. Другими словами, доверительный интервал — это мера того, насколько хорошо модель предсказывает фактически записанные данные.
• Достоверные интервалы: Набор значений, содержащий, например, 95% апостериорной уверенности, называется достоверным интервалом. Это способ стандартизации доверительных интервалов. Когда вы читаете об исследовании с достоверностью 95%, они ссылаются на достоверный интервал.

Описательная статистика используется для описания данных, в то время как статистика логического вывода используется для вывода выводов и гипотез об одной и той же информации.

Каковы преимущества статистического анализа?

Стоит ли инвестировать в большие данные и статистический анализ? Лучший способ ответить на этот вопрос — изучить преимущества.

В целом статистика может помочь владельцам бизнеса определить тенденции, которые без этих методов остались бы незамеченными. Анализ также привносит объективность в процесс принятия решений. При хорошей статистике интуитивные решения не нужны. (Читать соответствующую статью: Методы и инструменты, которые помогут вам принимать бизнес-решения)

Вот некоторые из конкретных бизнес-преимуществ использования статистического анализа.

Сократите эксплуатационные расходы.

Статистический анализ может помочь компаниям более точно анализировать свои данные и затраты, а также распознавать тенденции расходов. После точного определения этой информации предприятия могут экстраполировать информацию о потенциальных будущих затратах или методах экономии, чтобы ограничить расходы и сократить потери.

Скажем, вы арендуете торговый автомат в вестибюле, чтобы клиенты и сотрудники могли насладиться напитками и закусками, но вы не уверены, достаточно ли он используется, чтобы оправдать расходы. Статистический анализ может помочь вам количественно определить частоту покупок и количество полученных денег по сравнению со стоимостью машины и стоимостью ее хранения. Вы можете обнаружить, что машина мало используется, и это расходы, которые вы можете сократить из своего бюджета, не оказывая негативного влияния на свои операции.

Проведите анализ рынка.

Статистический анализ также может помочь компаниям провести точный анализ рынка. Данные могут показать, где происходит больше всего продаж, где продажи имеют наибольшую ценность и какой маркетинг связан с этими продажами. Это позволяет повысить эффективность во всех аспектах продаж и маркетинга.

Рассмотрим владельца бизнеса с успешным кафе, который хочет открыть второе заведение. Компания может провести анализ рынка, чтобы оценить, сколько пешеходов может быть в определенном районе, какой располагаемый доход может быть у жителей этого района и какие вкусы могут быть у потенциальных клиентов. Эта информация рисует четкую картину жизнеспособности возможного местоположения, позволяя владельцу бизнеса принять взвешенное решение.

Бизнес-аналитика и рыночная аналитика могут работать рука об руку, чтобы предоставить ценную информацию о внутренних и внешних операциях вашей компании.

Повысьте эффективность рабочего места.

Статистический анализ может повысить эффективность работы. Например, мы знаем, что предоставление правильных инструментов может повысить эффективность работы сотрудников. Статистический анализ может помочь работодателям тщательно изучить эффективность каждого инструмента, чтобы сосредоточиться на тех, которые обеспечивают наилучшую производительность. Бизнес-лидеры также могут использовать статистический анализ для определения переменных, которые могут помочь или навредить эффективности рабочего места, например, обедают ли коллеги вместе или участвуют ли они в сетевых мероприятиях сотрудников.

Особенно полезным примером использования статистического анализа для анализа эффективности рабочего места может быть измерение производительности сотрудников после принятия нового инструмента или практики. Например, компания может увидеть, повышает ли внедрение виртуализации рабочих мест эффективность сотрудников.

Улучшить процесс принятия решений.

Статистический анализ является основой бизнес-аналитики и принятия обоснованных решений. Описательная статистика в сочетании с A/B-тестированием дает четкое представление о том, какой выбор находит отклик у клиентов или лидов. Это особенно важно для компаний, стремящихся расширить свои предложения или список клиентов, а также для предприятий, у которых нет постоянной базы клиентов.

Каждое серьезное бизнес-решение следует принимать только после проверки идеи и анализа данных. Редизайн веб-сайта является одним из примеров этого. Вместо того, чтобы запускать совершенно новый сайт, компания должна сначала мягко запустить потенциально новый дизайн, чтобы выбрать посетителей в ходе A/B-тестирования. Организация может использовать этот процесс для сбора полезной информации, такой как продолжительность посещений сайта, потенциальные клики, а также увеличение или уменьшение продаж с новым дизайном. Затем они могут использовать статистический анализ, чтобы сравнить эти значения со старым сайтом и решить, следует ли полностью развернуть редизайн, внести дополнительные изменения или вообще отказаться от него.

Что такое программное обеспечение для статистического анализа?

Поскольку не каждый гений математики может легко вычислить необходимую статистику по огромному количеству данных, которые получает компания, большинство организаций используют ту или иную форму программного обеспечения для статистического анализа. Это программное обеспечение может предоставить конкретный анализ, необходимый организации для улучшения ее бизнеса.

Такое программное обеспечение способно быстро и легко генерировать диаграммы и графики при проведении описательной статистики и в то же время выполнять более сложные вычисления, необходимые при проведении логической статистики.

К наиболее популярным программным услугам для статистического анализа относятся IBM SPSS, SAS, Revolution Analytics R, Minitab, Stata и Tableau, которые теперь являются частью Salesforce. Вы можете узнать больше о последнем поставщике в нашем обзоре Salesforce CRM.

Особенности программного обеспечения

Двумя наиболее важными функциями статистического программного обеспечения являются анализ и представление. Функции анализа включают статистические инструменты, которые выполняют тяжелую работу, когда дело доходит до расчетов. Типичные аналитические функции включают стандартное моделирование, доверительные интервалы и расчеты вероятностей. Они обеспечивают основную ценность статистического программного обеспечения и в первую очередь являются основной причиной для инвестиций в такие системы. Несмотря на это, аналитические функции не должны быть вашей главной заботой при покупке программного обеспечения для статистического анализа.

Презентация, пожалуй, важнее. Это то, что заполняет диаграммы и графики. Это позволяет создавать отчеты в реальном времени и использовать все визуальные функции, которые делают статистические результаты доступными. Статистическое представление всегда должно быть основным фактором при выборе программного обеспечения для статистического анализа.

В чем важность статистического анализа и бизнес-аналитики?

Бизнес-аналитика, частью которой является статистический анализ, имеет решающее значение для устойчивости. Владелец бизнеса, который не проводит регулярную инвентаризацию своего предприятия, не может адекватно решать проблемы, повторять успехи или планировать будущее. Компании должны регулярно проводить самооценку для лучшего понимания организации. В дополнение к статистическому анализу мы рекомендуем проводить анализ Парето для повышения эффективности и принятия решений.

Чад Брукс участвовал в написании и написании этой статьи.