Софтвер за статистичку анализу

Организације и компаније широм света скакућу на основу анализе података да би са једне стране разумели очекивања купаца и обезбедили програме за управљање квалитетом података са друге стране. С експлозијом података која се дешава у многим организацијама, благослов је што постоји много софтверских опција на располагању за анализу података и статистику. Од једноставних алата попут калкулатора до прилагођених решења прилагођених вашим индивидуалним захтевима, статистички алати добијају огромну важност и популарност за марке у свим секторима.

Дакле, осим ако брендови не желе да проведу безброј сати уз понављајуће калкулације или милионе долара што би им могло уништити буџетске издатке, боље је уложити у пакет статистичких анализа који може обављати функције без сувишног или мање ефикасног учинка.

Како је речено, на тржишту је доступан низ бесплатних софтверских алата за статистичку анализу, које компаније могу имплементирати у сврху испуњавања својих циљева и података. Па како компаније одлучују за најбољи софтверски пакет за статистичку анализу који може на свеобухватан начин задовољити њихове потребе. Свеукупно, избор правих алата за статистичку анализу може бити сложена одлука.

Зато је важно погледати неке важне ствари пре него што одлучите који алат може ефикасно помоћи брендовима да на систематичан и свеобухватан начин постигну своје циљеве. Ево неколико важних разматрања која компаније морају имати на уму пре него што коначно одлуче софтверски алат за статистичку анализу који желе да примене:

Људи који ће алат користити у компанији:

Међу првим стварима које свака компанија мора узети у обзир док инвестира у софтвер за статистичку анализу су људи који ће их користити. Да ли ће то бити стручна статистика, релативни професионалци или неко ко је комбинација обоје? Да ли ће се подаци анализирати редовно или током одређеног времена? Да ли ће анализа података бити главни посао аналитичара или ће то бити само један од многих послова који обављају у компанији? Да ли су вешти у коришћењу рачунарских система или је то само нешто што је постало део њиховог профила посла?

Разумевајући људе који ће користити софтвер за статистичку анализу, компаније могу доносити боље одлуке јер ће им то помоћи да изаберу ону која ће одговарати њиховим потребама и могућностима. Ако одаберете компликован систем и ваш тим је релативно препун стажиста, онда инвестиција можда неће бити од велике користи и обрнуто. Поред тога, важно је да ако чланови вашег тима обухватају низ региона и демографије, улагање у софтвер за статистичку анализу који има вишеструке језичке могућности може бити веома добра идеја.

Једноставност употребе софтвера за статистичку анализу:

Различити алати за анализу података имају различите нивое искуства потребних за њихову употребу. Ово није баш лоше јер различити професионалци захтевају различите нивое стручности. Иако би вештак статистичара највероватније знао како да правилно постави податке и унесе статистичке једнаџбе у интерфејс наредбеног ретка, мање искусна особа може бити нањ иста.

Сучеље засновано на менију би им могло бити боље. Такође, многи софтверски пакети за статистичку анализу долазе са приручницима и страницама са упутствима како би их упознали са пакетом. Како је речено, лакоћа кориштења ових софтверских производа нешто је што сваки бренд мора узети у обзир како би могли користити онај који може користити тим за анализу података на једноставан и ефикасан начин. Обавезно изаберите и софтвер који омогућава различите опције сучеља.

На тај начин постаје лакше прилагодити сучеље према могућностима надлежног корисника података.

Доступност корисничке подршке и место њеног коришћења је важно разматрање:

Људи у компанији морају бити вешти у раду са софтвером. Или ће желети некога у организацији који све зна о софтверу или ће инвестирати у некога ко то ради. Ако у случају да ваша компанија тражи да им помогне на крају софтверског особља, боље је да то проверите пре него што уложите у поменути софтвер. Понекад софтверско особље нуди помоћ само када је реч о проблемима у анализи, а понекад око питања инсталације и информатике.

Важно је проверити све ове аспекте пре улагања у софтвер, јер ако се то избегне, они могу у каснијој фази створити препреку у процесу података. Добро је погледати форуме за кориснике и мрежне портале поменутог софтвера да бисте видели врсту корисничке подршке коју постојећи купци добијају. Ово ће компанијама пружити коректну представу о услугама које би могле да добију. Надаље имајте на уму да је начин на који компаније користе свој софтвер такође важан.

Важно је знати да ли се софтвер за статистичку анализу мора користити у канцеларијама на одређеном месту или на свим локацијама, чак и широм света. Ако се један софтвер користи на местима широм света, захтеви за лиценцу могу бити различити. Такође, ако се исти софтвер мора користити у различитим системима, можда ће бити потребне одвојене копије лиценце. То је још једна ствар коју компаније морају проверити пре него што се коначно одлуче за софтвер по свом избору.

Улагање у бесплатан алат за статистичку анализу може бити веома добра инвестиција за било које компаније. Како су софтверска опрема за статистичку анализу по природи бесплатна, то чини све бољом инвестицијом. Уз једноставне програме и пакете које је лако дешифровати, ове софтверске програме развијају разни извори, укључујући невладине организације (НГ), државне органе, универзитете, а понекад чак и појединце.

Док су неки пакети развијени за специфичне сврхе, постоје и други који се углавном користе у опште сврхе и у њима је доступан низ статистичких поступака. Неки од бесплатних статистичких алата доступних на тржишту су истакнути у овом чланку. Они су следећи:

Софтвер за статистичку анализу

  1. АДаМСофт:

Бесплатан и опен соурце софтвер за статистичку анализу АДаМСофт развијен је на Јави. Због тога се овај софтвер може изводити у било ком систему који подржава Јава софтвер. У почетку га је Марцо Сцарно развио као лаган за употребу прототипа статистичког софтвера, у почетку су га звали ВинИДАМС. Касније су многим активностима додате исте и употребила их је статистичка група ЦАСПУР која је део АДаМС групе. Када су овом алату додани свеобухватни алати, веб веб заједница је објављена као АДаМСофт софтвер. АДаМСофт може да изводи широк спектар аналитичких метода као што су вађење података, методе повезивања записа, логистичка регресија, линеарна регресија, анализа кластера, анализа преписке, уређивање података и препрека, графикони између многих других. Поред тога, такође може читати и писати вредности статистичких података из више извора, као што су текстуалне датотеке, екцел прорачунске табеле, ОДБЦ извори података, Постгрескл, Орацле и МиСКЛ.

  1. Баиесиан Филтеринг Либрари:

Ц ++ библиотека отвореног кода за рекурзивну бајесову процену, библиотека Баиесиан Филтеринг део је пројекта орокос. Првобитно написао белгијски научник Клаас Гадеине, а сада га одржава Тинне Де Лает. Овај систем ради на различитим платформама, укључујући Мац ОС Кс, Мицрософт и Линук. Неке карактеристике овог мекшег укључују системе засноване на мрежи, филтрирање каманом, секвенцијалне Монте Царло методе, филтере честица и филтере влаге.

  1. ЦБЕцон:

Познат и под називом Цлоудет Ецонометриц анд Статистицс Софтваре, ЦБЕцон је бесплатни софтвер за економетрију и статистику. Овај софтвер не захтева никакво преузимање или инсталирање од стране корисника јер се у потпуности ради на Интернету. Овај софтвер је у изради од 2012. године, а лансиран је у мају 2014. године. Дизајниран да буде једноставан за употребу и једноставан за употребу, ЦБЕцон је компатибилан са многим системима, укључујући претраживаче рачунара и паметне телефоне. Поред тога, ЦБЕцон софтвер такође може функционисати као командна линија или као софтвер који врши тачку и клик. Неке од опција ове библиотеке укључују калкулатор (основне операције као што су сабирање, одузимање и множење као и снаге и факторе), матричне операције укључујући инверзију, множење и транспорт, СКЛ манипулацију, описну анализу, Т-тест (тестирање средње вредности узорак или упоређивање средстава два узорка), дистрибуција вероватноће и мултиваријантна регресија.

  1. Интерни анализатор буке:

Још један софтвер отвореног кода, намењен проучавању кинетике реакције у живим ћелијама, интринзични анализатор буке анализира математичке моделе кинетике реакције унутар ћелија као што су експресија гена, регулаторне мреже и сигнални путеви ради квантификације флуктуација концентрације. У савршеном сценарију концентрација живих ћелија често се моделира низом детерминистичких реакција које су понекад врло нетачне. Ова случајна природа може створити флуктуације у броју и ту може помоћи својствени анализатор буке, јер може пружити бољи начин за постизање жељене статистике кроз проширење величине система у главној хемијској хемијској хемијској методи, што је метода систематичнијег аналитичког приближавања.

  1. Мондриан:

Софтвер за визуелну обраду статистичких података опште намене, Мондриан нуди интерактивне алате за визуелну обраду података. Парцеле у Мондриан-у су у потпуности повезане и овај софтвер нуди и низ интеракција и упита. Поред тога, сваки случај који је изабран на било којој парцели у Мондриану такође је означен на свим осталим заплетима. Неке од реализованих парцела обухватају Мосаиц Плат, расипане и СПОМ мапе, Барцхартс, Хистограм и Бокплотс између осталих. Овај систем такође пружа основну подршку за рад директно на подацима у базама података. Поред тога, овај софтвер нуди и статистичке поступке као што су глатки расипачи, вишедимензионално скалирање, интерактивна процена густине и анализа главних компоненти.

  1. Панде:

За манипулацију подацима и анализу података користи се софтверска библиотека написана за Питхон основни језик, Пандас. Овај алат / софтвер нуди структуре података и операције које се могу користити за манипулацију нумеричким табелама и временским серијама. Бесплатни софтвер, Пандас је објављен под лиценцом БСД са три клаузуле.Пандас је развио Вес МцКиннеи који је на овом софтверу почео да ради 2008. године. Развијан из потребе да се створи алат високих перформанси за квантитативну анализу финансијских података, Пандас је један од најпопуларнијих библиотечких софтвера у заједници. Неке од функција Панде укључују следеће: 1. Пандас садржи објект оквира података који се може користити за манипулацију подацима заједно са интегрисаним индексирањем 2. Софтвер има алате за читање и уписивање података не само за у меморијске структуре података, већ и за различите формати датотека 3. Овај софтвер има усклађивање података и интегрисано руковање подацима који недостају. 4. Софтвер има место за преобликовање и закретање скупова података 5. Овај софтвер такође садржи хијерархијску ос која може индексирати рад од високе до ниске структуре података. функционалност временске серије, Пандас има генерисање временског распона и конверзију фреквенције.

  1. Схогун (кутија за алате):

Бесплатни, опен соурце алатни оквир написан на Ц ++, Схогун нуди бројне алгоритме и структуре података за проблеме машинског учења. Лиценцирано под условима Опште јавне лиценце ГНУ-а, Схогун се фокусира на језгрене машине као што су машине за вектор подршке за класификационе проблеме и регресију. Поред тога, овај софтвер за статистичку анализу такође нуди потпуну имплементацију модела Скривених Маркова.

Схогун такође нуди интерфејсе за Оцтаве, Р, Јава, Руби и Ц # између осталог и активан је од 1999. године. Схогун је уз живу заједницу корисника коришћен и као база за истраживачки и образовни сектор. Једна од најважнијих особина Схогуна је та што је софтвер развијен са биоинформатичким апликацијама и способан је за обраду огромних скупова података који се састоји од до 10 милиона узорака. Подржавајући употребу унапред израчунатих језгара, Схогун омогућава корисницима да користе и комбиноване језгре комбинација линијских различитих домена. Неки од домена које Схогун подржава укључују алгоритме мрежног учења као што су СГД-КН и Вовпал Раббит, скривени марков модели, линеарна дискриминаторна анализа, алгоритми за смањење димензионалности, перцептрони кернела између осталих.

Закључак

Закључно, данас се појављује бесплатни софтвер за статистичку анализу као важна основа на којој компаније могу да изврше анализу података на нови ниво. Улагање у софтвер за статистичку анализу је стога потребан час да се марке и организације постану стратешки и успешно.

Сродни курсеви: -

  1. СПСС - Анализирајте податке за статистичку анализу
  2. КМ за Виндовс - Статистичка анализа помоћу КМ-а

Категорија:

Велики података