I ett försök att organisera sin data och förutsäga framtida trender baserat på informationen förlitar sig många företag på statistisk analys.
Medan organisationer har många alternativ för vad de ska göra med sin stora data, är statistisk analys ett sätt att undersöka den som en helhet, såväl som att delas upp i individuella urval.
Statistik (eller statistisk analys) är processen att samla in och analysera data för att identifiera mönster och trender. Det är en metod att använda siffror för att försöka ta bort eventuell fördom när man granskar information. Det kan också ses som ett vetenskapligt verktyg som kan informera om beslutsfattande.
Onlineteknikföretaget TechTarget.com beskriver statistisk analys som en aspekt av business intelligence som involverar insamling och granskning av affärsdata och rapportering av trender.
"Statistisk analys undersöker varje enskilt dataurval i en population (uppsättningen objekt från vilka prov kan tas), snarare än en tvärsnittsrepresentation av prover som mindre sofistikerade metoder gör", skriver TechTarget på sin webbplats.
De pekar på specifika sätt på vilka statistisk analys slutförs. De sa att fem steg tas under processen, inklusive:
Programvara och tjänsteleverantör för affärsanalys SAS definierar statistisk analys som vetenskapen om att samla in, utforska och presentera stora mängder data för att upptäcka underliggande mönster och trender.
Dan Sullivan, en författare, systemarkitekt och konsult med över 20 års IT-erfarenhet med engagemang inom systemarkitektur, företagssäkerhet, avancerad analys och business intelligence, säger att det finns flera sätt på vilka företag kan använda statistisk analys till sin fördel, inklusive att hitta toppen utföra produktlinjer, identifiera dåligt presterande säljare och få en känsla av hur varierande försäljningsresultat är mellan regioner i landet.
I ett blogginlägg om Tom’s IT Pro skriver Sullivan att statistiska analysverktyg kan användas för att hjälpa till med prediktiv modellering. Istället för att visa enkla trendförutsägelser som kan påverkas av ett antal yttre faktorer, sa han att statistiska analysverktyg ger företag möjlighet att gräva djupare för att se ytterligare information.
"Statistiska verktyg kan hjälpa dig att upptäcka dessa ytterligare uppgifter," skrev Sullivan.
Det finns två huvudtyper av statistisk analys:beskrivande och inferens, även känd som modellering.
Enligt webbplatsen My Market Research Methods är beskrivande statistik vad organisationer använder för att sammanfatta sin data.
"Beskrivande statistik syftar till att beskriva en stor mängd data med sammanfattande diagram och tabeller, men försök inte dra slutsatser om populationen från vilken provet togs”, skriver företaget på sin hemsida. "Du sammanfattar helt enkelt de data du har med vackra diagram och grafer - ungefär som att berätta för någon nyckelpunkterna i en bok (sammanfattning) i motsats till att bara ge dem en tjock bok (rådata)."
Eftersom diagram, grafer och tabeller är primära komponenter, gör beskrivande statistik det lättare att förstå och visualisera rådata. Laerd Statistics, som hjälper eleverna med deras statistikarbete, noterar att beskrivande statistik helt enkelt är ett sätt att beskriva data och inte används för att dra slutsatser utöver de analyserade data eller dra slutsatser om några hypoteser som gjorts.
"Beskrivande statistik gör det därför möjligt för oss att presentera data på ett mer meningsfullt sätt, vilket möjliggör en enklare tolkning av data", skriver Laerd på sin hemsida.
Bland några av de användbara data som kommer från beskrivande statistik inkluderar läget, median och medelvärde, såväl som intervall, varians och standardavvikelse.
Den andra typen av statistisk analys är slutledning. Slutsatsstatistik är ett sätt att studera data ytterligare.
Enligt My Market Research tillåter slutledningsstatistik organisationer att testa en hypotes och dra slutsatser om data. I dessa fall undersöks vanligtvis ett urval av hela data, med resultaten tillämpade på gruppen som helhet.
Enligt online-läroboksleverantören Boundless är slutsatserna av en statistisk slutledning ett statistiskt förslag. Några vanliga former av statistisk proposition de pekar på inkluderar:
I slutändan används beskrivande statistik för att beskriva data, medan inferentiell statistik används för att dra slutsatser och hypoteser om samma information.
I slutändan används beskrivande statistik för att beskriva data, medan inferentiell statistik används för att dra slutsatser och hypoteser om samma information.
Är det verkligen värt att investera i big data och statistisk analys? Det bästa sättet att svara på den frågan är att utforska fördelarna. Generellt sett kommer statistik att hjälpa till att identifiera trender som undgår uppmärksamhet utan dessa metoder. Analysen tillför också objektivitet i beslutsfattandet. Med bra statistik är inte magbeslut nödvändiga.
För att vara mer specifik har statistisk analys visat sig i många fall. Twiddy &Company Realtors är ett företag som använde statistik för att minska sina driftskostnader med 15 %. Analysen fann slösaktiga utgifter och hjälpte till att eliminera dem.
Liknande berättelser visar data som hjälper till med marknadsanalyser. Statistiken visar var det sker mest försäljning, var försäljningen har störst värde och vilken marknadsföring som är knuten till den försäljningen. Det möjliggör förbättrad effektivitet i alla aspekter av försäljning och marknadsföring.
Likaså kan statistisk analys hjälpa till med arbetseffektiviteten. I många fall kommer de anställda att få ut det bästa arbetet genom att tillhandahålla rätt verktyg. Statistisk analys gör det möjligt för arbetsgivare att noggrant granska effektiviteten av varje verktyg och fokusera på de som har bäst prestanda.
Eftersom inte alla är ett matematiskt geni som enkelt kan beräkna den nödvändiga statistiken på de mängder av data som ett företag skaffar, använder de flesta organisationer någon form av programvara för statistisk analys. Mjukvaran, som erbjuds av ett antal leverantörer, levererar den specifika analys som en organisation behöver för att förbättra sin verksamhet.
Mjukvaran kan snabbt och enkelt generera diagram och grafer när man utför beskrivande statistik, samtidigt som man kan utföra de mer sofistikerade beräkningar som krävs när man utför inferentiell statistik.
Bland några av de mer populära mjukvarutjänsterna för statistisk analys är IBM:s SPSS, SAS, Revolution Analytics R, Minitab och Stata.
De två viktigaste funktionerna i statistisk programvara är analys och presentation. Analysfunktionerna inkluderar statistiska verktyg som gör det tunga arbetet när det kommer till beräkningar. Typiska analytiska verktyg kommer att innehålla standardmodellering, konfidensintervall och sannolikhetsberäkningar. De tillhandahåller kärnvärdet av statistisk programvara och är den främsta anledningen till att investera i sådan programvara i första hand. Trots det bör de analytiska verktygen inte vara det primära problemet när man handlar efter programvara.
Presentation är utan tvekan viktigare. Detta är vad som fyller diagram och grafer. det är det som möjliggör realtidsrapportering och alla visuella funktioner som gör de statistiska resultaten tillgängliga och värdefulla. Statistisk presentation bör alltid vara en viktig faktor när du väljer programvara.