Statistilise analüüsi tarkvara
Organisatsioonid ja ettevõtted kogu maailmas hüppavad andmeanalüüsi ribalaiusele, et ühelt poolt mõista klientide ootusi ja teiselt poolt tagada andmepõhiseid kvaliteediprogramme. Andmete plahvatuslik kasv, mis toimub paljudes organisatsioonides, on õnnistuseks, et andmete ja statistilise analüüsi jaoks on saadaval palju tarkvaravalikuid. Alates lihtsatest tööriistadest nagu kalkulaator kuni kohandatud lahendusteni, mis on kohandatud teie individuaalsetele vajadustele, on statistilised tööriistad omandanud tohutu tähtsuse ja populaarsuse kõigi sektorite kaubamärkide jaoks.
Nii et kui kaubamärgid ei soovi kulutada lugematuid tunde korduvate arvutuste või miljoni dollariga, mis võib nende eelarve kulusid rikkuda, on parem investeerida statistilise analüüsi paketti, mis suudab funktsioone täita ilma, et see oleks liiga kallis või vähem efektiivne.
Sellegipoolest on turul saadaval mitmeid tasuta statistilise analüüsi tarkvaravahendeid, mida ettevõtted saavad oma andmete eesmärkide täitmiseks rakendada. Kuidas otsustavad ettevõtted parima statistilise analüüsi tarkvarapaketi, mis suudab nende vajadusi igakülgselt rahuldada. Üldiselt võib õigete statistilise analüüsi tööriistade valimine olla keeruline otsus.
Sellepärast on oluline enne otsustamist, milline tööriist saab kaubamärkidel süsteemse ja põhjaliku eesmärgi saavutamiseks tõhusalt aidata, vaadata läbi mõned olulised asjad. Siin on mõned olulised kaalutlused, mida ettevõtted peavad meeles pidama, enne kui nad otsustavad kasutada statistilise analüüsi tarkvara tööriista, mida nad sooviksid kasutada:
Inimesed, kes hakkavad seda tööriista ettevõttes kasutama:
Esimeste asjade hulka, mida iga ettevõte peab statistilise analüüsi tarkvarasse investeerides arvestama, on inimesed, kes hakkavad seda kasutama. Kas need on eksperdistatistikad, suhtelised spetsialistid või keegi, kes oli segu mõlemast? Kas andmeid analüüsitakse regulaarselt või kindlaksmääratud aja jooksul? Kas andmeanalüüs on analüütikute peamine töö või on see lihtsalt üks paljudest töödest, mida nad ettevõtte heaks teevad? Kas nad oskavad arvutisüsteeme kasutada või on see lihtsalt midagi, mis on saanud osa nende tööprofiilist?
Mõistes inimesi, kes hakkavad statistilise analüüsi tarkvara kasutama, saavad ettevõtted teha paremaid otsuseid, kuna see aitab neil valida nende vajadustele ja võimalustele vastava. Kui valite süsteemi, mis on keeruline ja teie meeskond on suhteliselt täidetud internidega, siis ei pruugi investeering olla nii kasulik ja vastupidi. Lisaks on oluline, et kui teie meeskonna liikmed hõlmavad paljusid piirkondi ja demograafilisi andmeid, võiks väga hea mõte olla investeerimine statistilise analüüsi tarkvara, millel on mitu keelevalikut.
Statistilise analüüsi tarkvara kasutamise lihtsus:
Erinevatel andmeanalüüsivahenditel on nende kasutamiseks vaja erinevat kogemuste taset. See pole just halb asi, sest erinevatel spetsialistidel on vaja erineva tasemega teadmisi. Ehkki ekspertstatistik teab suure tõenäosusega, kuidas andmeid õigesti seadistada ja ka käsuribaliidesesse statistilisi võrrandid sisestada, võib sama kohendada vähem kogenud inimest.
Neile võiks paremini sobida menüüpõhine liides. Samuti on paljudes statistilise analüüsi tarkvarapakettides kaasas käsiraamatud ja juhised, et neid paketiga kurssi viia. Sellegipoolest peab nende tarkvarade kasutamise lihtsus olema see, mida iga bränd peab arvestama, et nad saaksid valida sellise, mida andmeanalüüsi meeskond saab lihtsal ja tõhusal viisil kasutada. Samuti veenduge, et valite tarkvara, mis võimaldab erinevaid liidese võimalusi.
Nii on liidest lihtsam kohandada vastavalt vastutava andmekasutaja võimalustele.
Klienditoe kättesaadavus ja selle kasutamise koht on oluline kaalutlus:
Ettevõtte inimesed peavad tarkvaraga hakkama saama. Kas nad soovivad organisatsioonis kedagi, kes teaks tarkvarast kõike, või investeeriksid sellesse, kes seda teeb. Kui teie ettevõte soovib neid tarkvarapersonali abi saamiseks toetada, on parem enne sellesse tarkvarasse tegelikult investeerimist seda kontrollida. Mõnikord pakuvad tarkvarapersonal abi ainult analüüsiprobleemide korral ning mõnikord installimise ja IT-probleemide lahendamisel.
Enne tarkvarasse investeerimist on oluline kontrollida kõiki neid aspekte, sest kui neid vältida, võivad need hilisemas etapis andmetöötlusse tõkestada. Tasub vaadata nimetatud tarkvara kliendifoorumeid ja veebiportaale, et näha, millist klienditugi olemasolevad kliendid saavad. See annab ettevõtetele õiglase idee teenuste kohta, mida nad samuti võivad saada. Lisaks pidage meeles, et oluline on ka viis, kuidas ettevõtted oma tarkvara kasutavad.
Oluline on teada, kas statistilise analüüsi tarkvara tuleb kasutada kindla koha kontorites või asukohtades, isegi kogu maailmas. Kui kogu maailmas kasutatakse ühte tarkvara, võivad litsentsinõuded olla erinevad. Samuti, kui sama tarkvara tuleb kasutada erinevates süsteemides, võivad nad vajada litsentsi eraldi koopiaid. See on veel üks asi, mida ettevõtted peavad kontrollima, enne kui nad lõpuks valivad valitud tarkvara.
Investeerimine tasuta statistilise analüüsi tööriistasse võib seega olla iga ettevõtte jaoks väga hea investeering. Kuna statistilise analüüsi tarkvara on oma olemuselt vaba, muudab see veelgi paremaks investeeringuks. Lihtsalt kasutatavate programmide ja pakettidega, mida on üsna lihtne dešifreerida, on neid tarkvara välja töötanud mitmesugused allikad, sealhulgas valitsusvälised organisatsioonid (NG), valitsusasutused, ülikoolid ja mõnikord isegi üksikisikud.
Ehkki mõned paketid on välja töötatud spetsiifilistel eesmärkidel, on teisi, mida kasutatakse peamiselt üldistel eesmärkidel, ja neis on hulgaliselt statistilisi protseduure. Selles artiklis tuuakse esile mõned turul kättesaadavad tasuta statistikavahendid. Need on järgmised:
Statistilise analüüsi tarkvara
-
ADaMSoft:
Java-s töötati välja tasuta ja avatud lähtekoodiga statistilise analüüsi tarkvara ADaMSoft. Sellepärast saab seda tarkvara kasutada igas Java-tarkvara toetavas süsteemis. Algselt Marco Scarnò poolt välja töötatud statistilise tarkvara hõlpsasti kasutatava prototüübina hakati seda alguses nimetama WinIDAMS. Hiljem lisati samasse tegevusse palju tegevusi ja seda kasutas CASPURi statistiline rühm, mis kuulub ADaMSi rühma. Kui tööriistale lisati põhjalikud tööriistad, vabastati see veebiringkondadele kui ADaMSoft tarkvara. ADaMSoft suudab teostada laias valikus analüütilisi meetodeid, näiteks andmete kaevandamine, lingi ühendamise meetodite logistiline regressioon, lineaarne regressioon, klastrianalüüs, korrespondentsianalüüs, andmete redigeerimine ja tundmatus, paljude teiste hulgas ka graafikud. Lisaks saab see lugeda ja kirjutada ka statistiliste andmete väärtusi paljudest allikatest, nagu tekstifailid, Exceli arvutustabelid, ODBC andmeallikad, Postgresql, Oracle ja MySQL.
-
Bayesi filtreerimiskogu:
Bayesian Filtering raamatukogu on avatud lähtekoodiga C ++ raamatukogu rekursiivse Bayesia hinnangu jaoks, see on osa orokose projektist. Algselt kirjutas Belgia teadlane Klaas Gadeyne, nüüd hoiab seda Tinne De Laet. See süsteem töötab erinevatel platvormidel, sealhulgas Mac OS X, Microsoft ja Linux. Mõned selle pehmemad funktsioonid hõlmavad võrepõhiseid süsteeme, kamani filtreerimist, järjestikuseid Monte Carlo meetodeid, osakeste filtreid ja niiskusfiltreid.
-
CBEcon:
Tuntud ka kui pilvepõhine ökonomeetriline ja statistiline tarkvara, on CBEcon ökonomeetria ja statistika tasuta tarkvara. See tarkvara ei vaja kasutajalt allalaadimist ega installimist, kuna see töötab täielikult Interneti-põhiselt. Seda tarkvara arendati alates 2012. aastast ja see käivitati mais 2014. Loodud kasutajasõbralikuks ja hõlpsasti kasutatavaks, CBEcon ühildub paljude süsteemidega, sealhulgas lauaarvuti brauserite ja nutitelefonidega. Lisaks võib CBEconi tarkvara toimida ka käsuridade või punkti- ja klõpsutarkvarana. Mõned selle raamatukoguvalikud hõlmavad kalkulaatorit (põhitoimingud, nagu liitmine, lahutamine ja korrutamine, aga ka võimsuse ja faktorite omadused), maatriksi toimingud, sealhulgas inversioon, korrutamine ja transportimine, SQL-i manipuleerimine, kirjeldav analüüs, T-test (keskmiste testimine valim või kahe valimi keskmiste võrdlus), tõenäosusjaotus ja mitme muutujaga regressioon.
-
Sisemine müranalüsaator:
Veel üks avatud lähtekoodiga tarkvara, mis on ette nähtud elusrakkude reaktsioonikineetika uurimiseks, sisemise müraanalüsaator analüüsib rakusisese reaktsiooni kineetika matemaatilisi mudeleid nagu geeniekspressioon, regulatiivsed võrgud ja signaalimisteed kontsentratsiooni kõikumiste kvantifitseerimiseks. Ideaalse stsenaariumi korral modelleeritakse elusrakkude kontsentratsioon sageli deterministliku reaktsiooni abil, mis on mõnikord väga ebatäpne. See juhuslik olemus võib põhjustada arvu kõikumisi ja siin võib aidata sisemine müranalüsaator, kuna see võib pakkuda paremat viisi soovitud statistika saavutamiseks keemilise põhivõrrandi süsteemi suuruse laiendamise kaudu, mis on süstemaatilisem analüütiline lähenemisviis.
-
Mondrian:
Üldotstarbeline statistiliste andmete visualiseerimise tarkvara Mondrian pakub interaktiivseid andmete visualiseerimise tööriistu. Mondrianus asuvad krundid on täielikult seotud ja see tarkvara pakub ka erinevaid interaktsioone ja päringuid. Lisaks sellele tõstetakse Mondriani krundil valitud juhtumid esile ka kõigis teistes proovitükkides. Mõned rakendatud proovitükkidest hõlmavad muu hulgas Mosaic Platti, hajutatud graafikuid ja SPOM-kaarte, vöötkaarte, histogramme ja Boxplot-sid. See süsteem pakub ka põhitugi andmebaasides olevate andmetega töötamiseks. Lisaks pakub see tarkvara ka statistilisi protseduure, näiteks hajutatud jaotuste tasandajaid, mitmemõõtmelist skaleerimist, interaktiivset tiheduse hindamist ja põhikomponentide analüüsi.
-
Pandad:
Andmetega manipuleerimiseks ja analüüsimiseks kasutatakse Pythoni algkeelde Pandas kirjutatud tarkvararaamatukogu. See tööriist / tarkvara pakub andmestruktuure ja toiminguid, mida saab kasutada numbritabelite ja aegridade manipuleerimiseks. Vaba tarkvara Pandas vabastati kolme klausli BSD litsentsi alusel.Pandas töötas välja Wes McKinney, kes alustas selle tarkvara kallal 2008. aastal. Pandas oli välja töötatud vajadusest luua suure jõudlusega tööriist finantsandmete kvantitatiivseks analüüsiks. üks kogukonna populaarseimaid raamatukogu tarkvarasid. Mõned Panda funktsioonid hõlmavad järgmist: 1. Panda sisaldab andmeraami objekti, mida saab kasutada andmete töötlemiseks koos integreeritud indekseerimisega. 2. Tarkvaral on tööriistad andmete lugemiseks ja kirjutamiseks mitte ainult mälu andmestruktuurides, vaid ka erinevate andmete jaoks. samuti failivormingud 3. Sellel tarkvaral on andmete joondamine ja puuduvate andmete integreeritud käitlemine 4. Tarkvaral on koht andmekogumite ümberkujundamiseks ja pööramiseks 5. See tarkvara sisaldab ka hierarhilist telge, mis suudab indekseerida tööd kõrgest madalama andmestruktuurini Omades aegrea funktsionaalsus, on Pandas kuupäevavahemiku genereerimine ja sageduse teisendamine.
-
Shogun (tööriistakast):
Cguniga kirjutatud tasuta avatud lähtekoodiga tööriistakast pakub Shogun arvukalt algoritme ja andmestruktuure masinõppe probleemide lahendamiseks. GNU üldise avaliku litsentsi alusel litsentsitud Shogun keskendub tuuma masinatele nagu tugivektorimasinad klassifitseerimisprobleemide ja regressiooni jaoks. Lisaks pakub see statistilise analüüsi tarkvara ka täielikult varjatud Markovi mudeleid.
Shogun pakub liideseid ka oktaavi, R, Java, Ruby ja C # jaoks ning on tegutsenud alates 1999. aastast. Elava kasutajakogukonnaga on Shogunit kasutatud ka uurimis- ja haridussektori alusena. Shoguni üks olulisemaid omadusi on see, et tarkvara on välja töötatud koos bioinformaatikarakendustega ja see on võimeline töötlema tohutut andmekogu, mis koosneb kuni 10 miljonist proovist. Toetades eelnevalt arvutatud tuumade kasutamist, võimaldab Shogun kasutajatel kasutada ka erinevate domeenide vooderdiste kombinatsioonide kombineeritud tuumasid. Mõned domeenid, mida Shogun toetab, hõlmavad sidusõppe algoritme nagu SGD-QN ja Vowpal Rabbit, varjatud markovi mudelid, lineaarset diskrimineerivat analüüsi, mõõtmete vähendamise algoritme, tuuma tajumisi.
Järeldus
Kokkuvõtteks võib öelda, et tasuta statistilise analüüsi tarkvara on tänapäeval kujunemas oluliseks aluseks, mille abil ettevõtted saavad oma andmete analüüsi järgmisele tasemele viia. Statistilise analüüsi tarkvarasse investeerimine on seetõttu vajalik, et brändid ja organisatsioonid saaksid end strateegiliselt ja edukalt kasutada.
Seotud kursused: -
- SPSS - statistilise analüüsi jaoks andmete analüüsimine
- QM Windowsi jaoks - statistiline analüüs, kasutades QM-i