Programvare for statistisk analyse
Organisasjoner og selskaper rundt om i verden hopper på båndet for dataanalyse for å forstå kundens forventninger på den ene siden og sikre datadrevne kvalitetsprogrammer på den andre siden. Med en eksplosjon av data som foregår i mange organisasjoner, er det en velsignelse at det er mange programvarealternativer som er tilgjengelige for data og statistisk analyse. Fra enkle verktøy som en kalkulator til tilpassede løsninger som er skreddersydd for å oppfylle dine individuelle behov, får statistiske verktøy enorm betydning og popularitet for merker i alle sektorer.
Så med mindre merkevarer ønsker å bruke utallige timer med repeterende beregninger eller millioner dollar som kan ødelegge budsjettutgiftene deres, er det bedre å investere i en statistisk analysepakke som kan utføre funksjoner uten å være for dyr eller mindre effektiv.
Når det er sagt, er det en rekke gratis programvareverktøy for statistisk analyse som er tilgjengelige i markedet, som kan implementeres av selskaper for å oppfylle sine datamål og -mål. Så hvordan bestemmer selskaper den beste programvarepakken for statistisk analyse som kan dekke deres behov på en omfattende måte. Totalt sett kan det å velge riktige statistiske analyseverktøy være en kompleks beslutning.
Derfor er det viktig å se på noen viktige ting før du bestemmer hvilket verktøy som effektivt kan hjelpe merkevarer med å nå sine mål på en systematisk og omfattende måte. Her er noen viktige hensyn som selskaper må huske på, før de til slutt bestemmer seg for det programvareverktøyet til statistisk analyse som de ønsker å ansette:
Menneskene som skal bruke verktøyet i selskapet:
Blant de første tingene ethvert selskap må vurdere når de investerer i en programvare for statistisk analyse, er menneskene som skal bruke dem. Skal de være ekspertstatistikk, relative fagpersoner eller noen som var en blanding av begge deler? Vil data bli analysert med jevne mellomrom eller i en fast varighet? Vil dataanalyse være analytikernes viktigste jobb, eller vil det bare være en av de mange jobbene de gjør for selskapet? Er de dyktige til å bruke datasystemer, eller er det bare noe som har blitt en del av jobbprofilen deres?
Ved å forstå menneskene som skal bruke programvaren for statistisk analyse, kan selskaper ta bedre beslutninger, da det vil hjelpe dem å velge en som passer deres behov og evner. Hvis du velger et system som er komplisert og teamet ditt er relativt fylt med praktikanter, er investeringen kanskje ikke så nyttig og omvendt. I tillegg er det viktig at hvis medlemmene av teamet ditt spenner over et antall regioner og demografi, kan det være en god ide å investere i en programvare for statistisk analyse som har flere språkalternativer.
Enkelheten som programvaren for statistisk analyse kan brukes:
Ulike dataanalyseverktøy har forskjellige erfaringsnivåer som kreves for deres bruk. Dette er ikke akkurat en dårlig ting fordi forskjellige fagpersoner har ulik kompetanse som kreves. Mens en ekspert statistiker mest sannsynlig vil vite hvordan man kan sette opp data på en korrekt måte, samt legge inn statistiske ligninger i et kommandolinjegrensesnitt, kan en mindre erfaren person bli intimert av det samme.
Et menybasert grensesnitt kan være bedre egnet for dem. I tillegg kommer mange programvarepakker for statistisk analyse med manualer og instruksjonssider for å gjøre dem kjent med pakken. Når det er sagt, er enkelheten disse programvarene kan brukes noe som alle merkevarer må ta i betraktning, slik at de kan bruke velge en som kan brukes av dataanalytikerteamet på en enkel og effektiv måte. Forsikre deg også om at du velger en programvare som gir mulighet for forskjellige grensesnittalternativer.
På den måten blir det enklere å tilpasse grensesnittet i henhold til evnen til den dataanvendte.
Tilgjengeligheten til kundesupport og hvor den vil brukes er en viktig faktor:
Menneskene i selskapet må være dyktige til å håndtere programvaren. Enten vil de ønske noen i organisasjonen som vet alt om programvaren, eller investere i noen som gjør det. Hvis firmaet ditt i tilfelle ønsker å støtte dem for assistanse fra programvarepersonellets slutt, er det bedre å sjekke det før du faktisk investerer i nevnte programvare. Noen ganger tilbyr programvarepersonell bare assistanse når det gjelder analyseproblemer og noen ganger med installasjons- og IT-problemer.
Det er viktig å sjekke alle disse aspektene før du investerer i programvaren, fordi hvis de unngås, kan de skape et hinder i dataprosessen på et senere tidspunkt. Det er lurt å se på kundeforum og nettportaler av nevnte programvare for å se hva slags kundesupport de eksisterende kundene mottar. Dette vil gi selskapene en god ide om tjenestene de også kan motta. Husk videre at måten selskapene vil bruke programvaren på også er viktig.
Det er viktig å vite om programvaren for statistisk analyse må brukes på kontorer på et bestemt sted eller på andre steder, selv rundt om i verden. Hvis en programvare blir brukt på steder rundt om i verden, kan lisenskravene være forskjellige. Hvis den samme programvaren må brukes i forskjellige systemer, kan det hende at de trenger separate kopier av lisensen. Dette er en annen ting som selskaper må sjekke før de endelig bestemmer seg for en programvare etter eget valg.
Investering i et gratis statistisk analyseverktøy kan derfor være en veldig god investering for alle selskaper. Siden den statistiske analyseprogramvaren er gratis i naturen, gjør dette desto mer til en bedre investering. Med enkle å bruke programmer og pakker som er ganske enkle å tyde, er disse programvarene utviklet av en rekke kilder, inkludert ikke-statlige organisasjoner (NG), regjeringsorganer, universiteter og noen ganger til og med enkeltpersoner.
Mens noen pakker er utviklet for spesifikke formål, er det andre som hovedsakelig brukes til generelle formål og har en rekke statistiske prosedyrer tilgjengelig i dem. Noen av de gratis statistiske verktøyene som er tilgjengelige i markedet, fremheves i denne artikkelen. De er som følger:
Programvare for statistisk analyse
-
ADaMSoft:
En gratis og åpen kildekode-programvare for statistisk analyse, ADaMSoft ble utviklet i Java. Derfor kan denne programvaren kjøres på alle systemer som støtter Java-programvaren. Opprinnelig utviklet av Marco Scarnò som en brukervennlig prototype av statistisk programvare, og det ble kalt WinIDAMS i begynnelsen. Senere ble mange aktiviteter lagt til det samme og ble brukt av CASPUR statistiske gruppe som er en del av ADaMS gruppen. Da omfattende verktøy ble lagt til verktøyet, ble det utgitt til nettsamfunnet som ADaMSoft-programvare. ADaMSoft kan utføre et bredt spekter av analysemetoder som data mining, registrere koblingsmetoder logistisk regresjon, lineær regresjon, klyngeanalyse, korrespondanseanalyse, data redigering og impassion, grafer blant mange andre. I tillegg kan den også lese og skrive statistiske dataverdier fra en rekke kilder som tekstfiler, Excel-regneark, ODBC-datakilder, Postgresql, Oracle og MySQL.
-
Bayesian filtreringsbibliotek:
Bayesian Filtering-biblioteket er et åpen kildekode C ++ -bibliotek for rekursiv Bayesian-estimering, og er en del av orocos-prosjektet. Opprinnelig skrevet av Klaas Gadeyne, en belgisk vitenskapsmann, og opprettholdes nå av Tinne De Laet. Dette systemet kjører på forskjellige plattformer, inkludert Mac OS X, Microsoft og Linux. Noen funksjoner i dette mykere inkluderer nettbaserte systemer, kaman-filtrering, sekvensielle Monte Carlo-metoder, partikkelfiltre og fuktighetsfiltre.
-
CBEcon:
Også kjent som skybasert økonometrisk og statistisk programvare, CBEcon er en gratis programvare for økonometrikk og statistikk. Denne programvaren krever ikke nedlasting eller installasjon fra brukerens side fordi den kjører fullstendig på grunnlag av internett. Denne programvaren var under bygging siden 2012 og ble lansert i mai 2014. CBEcon, designet for å være brukervennlig og enkel å bruke, er kompatibel med en rekke systemer, inkludert stasjonære nettlesere og smarttelefoner. I tillegg kan CBEcon-programvaren også fungere som en kommandolinje eller som et pek- og klikkprogramvare. Noen av bibliotekalternativene for dette inkluderer kalkulator (grunnleggende operasjoner som tillegg, subtraksjon og multiplikasjon samt kraft- og faktorifunksjoner), Matrix-operasjoner inkludert inversjon, multiplikasjon og transport, SQL-manipulering, beskrivende analyse, T-test (testing av middelet av en prøve eller sammenligne middelene til to prøver), sannsynlighetsfordeling og multivariat regresjon.
-
Intrinsic Noise Analyzer:
En annen åpen kildekode-programvare, beregnet for å studere reaksjonskinetikk i levende celler, analyserer iboende støyanalysator matematiske modeller av intracellulær reaksjonskinetikk som genuttrykk, regulatoriske nettverk og signalveier for å kvantifisere konsentrasjonssvingninger. I et perfekt scenario modelleres konsentrasjonen av levende celler ofte av et sett med deterministiske reaksjoner, som noen ganger er veldig unøyaktige. Denne tilfeldige naturen kan skape svingninger i antallet, og det er her en egen støyanalysator kan hjelpe, ettersom den kan gi en bedre måte å oppnå ønsket statistikk gjennom systemstørrelsesutvidelse av Chemical master ligningen, som er en mer systematisk analytisk tilnærmingsmetode.
-
Mondrian:
Mondrian er en generell programvare for visualisering av data, og tilbyr interaktive datavisualiseringsverktøy. Tomtene i Mondrian er helt lenket, og denne programvaren tilbyr en rekke interaksjoner og spørsmål også. I tillegg blir alle tilfeller som er valgt på en hvilken som helst tomt i Mondrian fremhevet også i alle andre tomter. Noen av de implementerte tomtene består blant annet av Mosaic Plat, scatterplots og SPOM-kart, Barcharts, Histograms og Boxplots. Dette systemet gir også grunnleggende støtte for å jobbe direkte på data i databaser. I tillegg tilbyr denne programvaren også statistiske prosedyrer som scatterplot-jevnere, flerdimensjonal skalering, interaktiv tetthetsestimering og hovedkomponentanalyse.
-
pandaer:
Pandas, et programvarebibliotek skrevet for Python-primespråket, brukes til datamanipulering og analyse. Dette verktøyet / programvaren tilbyr datastrukturer og operasjoner, som kan brukes til å manipulere numeriske tabeller og tidsserier. En gratis programvare, Pandas ble utgitt under den tre klausulen BSD-lisensen. Pandas ble utviklet av Wes McKinney som startet arbeidet med denne programvaren i år 2008. Pandas ble utviklet ut fra behovet for å lage et høytytelsesverktøy for kvantitativ analyse av økonomiske data. en av de mest populære biblioteksprogramvarene i samfunnet. Noen av funksjonene til Pandas inkluderer følgende: 1. Pandaer inneholder et datarammeobjekt som kan brukes til datamanipulering sammen med integrert indeksering 2. Programvaren har verktøy for å lese og skrive data ikke bare for i minnedatastrukturer, men for forskjellige filformater i tillegg 3. Denne programvaren har datatilpasning og integrert håndtering av data som mangler 4. Programvaren har plass for omforming og pivotering av datasett 5. Denne programvaren inneholder også hierarkisk akse som kan indeksere arbeid fra høy til lav datastruktur som har en tidsseriefunksjonalitet, har Pandas en generering av datoområder og frekvensomforming.
-
Shogun (verktøykasse):
Shogun er en gratis, åpen kildekodeverktøykasse skrevet i C ++, og tilbyr mange algoritmer og datastrukturer for maskinlæringsproblemer. Lisensiert under betingelsene i GNU General Public License, fokuserer Shogun på kjernemaskiner som støttevektormaskiner for klassifiseringsproblemer og regresjon. I tillegg tilbyr denne statistiske analyseprogramvaren også full implementering av Hidden Markov-modeller.
Shogun tilbyr også grensesnitt for blant annet Octave, R, Java, Ruby og C # og har vært aktiv siden året 1999. Med et levende brukermiljø har Shogun blitt brukt som base for forsknings- og utdanningssektorer også. En av de viktigste funksjonene i Shogun er at programvaren er utviklet med bioinformatikkapplikasjoner og er i stand til å behandle enorme datasett som består av opptil 10 millioner prøver. Ved å støtte bruken av forhåndsberegnede kjerner, gjør Shogun det mulig for brukere å bruke en kombinert kjerne av linjekombinasjoner av forskjellige domener også. Noen av domenene som Shogun støtter inkluderer online læringsalgoritmer som SGD-QN og Vowpal Rabbit, skjulte markov-modeller, lineær diskriminantanalyse, dimensjonalitetsreduksjonsalgoritmer, kjernen perceptrons blant andre.
Konklusjon
Avslutningsvis fremstår gratis programvare for statistisk analyse som et viktig grunnlag som selskaper kan ta sin dataanalyse til neste nivå. Investering i en statistisk analyseprogramvare er derfor timens behov for merkevarer og organisasjoner å ta seg selv på en strategisk og vellykket måte.
Relaterte kurs: -
- SPSS - Analyser data for statistisk analyse
- QM for Windows - Statistisk analyse ved bruk av QM