Programvara för statistisk analys
Organisationer och företag runt om i världen hoppar på bandvagnen för dataanalys för att förstå kundernas förväntningar å ena sidan och säkerställa datadriven kvalitetsprogram å andra sidan. Med en explosion av data som sker i många organisationer är det en välsignelse att det finns många mjukvarealternativ tillgängliga för data och statistisk analys. Från enkla verktyg som en kalkylator till skräddarsydda lösningar skräddarsydda för att möta dina individuella krav, får statistiska verktyg enorm betydelse och popularitet för varumärken i alla sektorer.
Så om inte varumärken vill spendera otaliga timmar med upprepade beräkningar eller miljoner dollar som kan förstöra deras budgetutgifter, är det bättre att investera i ett statistiskt analyspaket som kan utföra funktioner utan att vara för dyrt eller mindre effektivt.
Med det sagt finns det ett antal gratis programvaruverktyg för statistisk analys som finns tillgängliga på marknaden, som kan implementeras av företag för att uppfylla sina datamål och mål. Så hur bestämmer företag det bästa programvarupaketet för statistisk analys som kan tillgodose deras behov på ett omfattande sätt. Sammantaget kan det vara ett komplicerat beslut att välja rätt statistiska analysverktyg.
Det är därför det är viktigt att titta på några viktiga saker innan man bestämmer vilket verktyg som effektivt kan hjälpa varumärken att nå sina mål på ett systematiskt och omfattande sätt. Här är några viktiga överväganden som företag måste ha i åtanke innan de äntligen beslutar om det statistiska analysprogramvaruverktyget som de vill använda:
De människor som ska använda verktyget i företaget:
Bland de första saker som alla företag måste tänka på när de investerar i en statistisk analysprogramvara är de människor som ska använda dem. Ska de vara expertstatistik, relativa yrkesverksamma eller någon som var en blandning av båda? Kommer data att analyseras regelbundet eller under en fast tid? Kommer dataanalys att vara analytikerens huvudjobb eller kommer det bara att vara ett av de många jobb som de gör för företaget? Är de skickliga på att använda datorsystem eller är det bara något som har blivit en del av deras jobbprofil?
Genom att förstå människorna som kommer att använda programvaran för statistisk analys kan företag fatta bättre beslut eftersom det kommer att hjälpa dem att välja ett som passar deras behov och kapacitet. Om du väljer ett system som är komplicerat och ditt team är relativt fylld med praktikanter, kanske investeringen inte är så användbar och vice versa. Dessutom är det viktigt att om medlemmarna i ditt team spänner över ett antal regioner och demografi kan det vara en mycket bra idé att investera i en statistisk analysprogramvara som har flera språkalternativ.
Lättan med vilken den statistiska analysprogramvaran kan användas:
Olika dataanalysverktyg har olika erfarenhetsnivåer som krävs för deras användning. Detta är inte exakt en dålig sak eftersom olika yrkesverksamma har olika kompetensnivåer. Medan en expertstatistiker med största sannolikhet vet hur man ställer in data på ett korrekt sätt samt anger statistiska ekvationer i ett kommandoradsgränssnitt, kan en mindre erfaren person läras av samma sak.
Ett menybaserat gränssnitt kan vara bättre lämpat för dem. Många paket med statistiska analysprogram har också manualer och instruktionssidor för att göra dem bekanta med paketet. Med det sagt är den enkla användningen av dessa programvara något som varje märke måste tänka på så att de kan välja att välja en som kan användas av dataanalysteamet på ett enkelt och effektivt sätt. Se också till att du väljer en programvara som tillåter olika gränssnittsalternativ.
På så sätt blir det lättare att anpassa gränssnittet beroende på den ansvariga datanvändarens kapacitet.
Tillgänglighet för kundsupport och var den kommer att användas är en viktig övervägning:
Människorna i företaget måste vara skickliga på att hantera programvaran. Antingen vill de ha någon i organisationen som vet allt om programvaran eller investerar i någon som gör det. Om ditt företag söker stödja dem för hjälp från programvarapersonalens slut är det bättre att kontrollera det innan du faktiskt investerar i nämnda programvara. Ibland erbjuder programvarupersonal endast hjälp när det gäller analysproblem och ibland med installations- och IT-problem.
Det är viktigt att kontrollera alla dessa aspekter innan du investerar i programvaran, för om de undviks kan de skapa ett hinder i dataprocessen i ett senare skede. Det är en bra idé att titta på kundforum och onlineportaler för den nämnda programvaran för att se vilken typ av kundsupport de befintliga kunderna får. Detta kommer att ge företagen en rättvisande uppfattning om de tjänster de också kan få. Tänk vidare på att det sätt som företag kommer att använda sin programvara också är viktigt.
Det är viktigt att veta om programvaran för statistisk analys måste användas på kontor på en viss plats eller på olika platser, även över hela världen. Om en mjukvara används på platser runt om i världen kan licenskraven vara annorlunda. Om samma programvara måste användas i olika system kan de också behöva separata kopior av licensen. Detta är en annan sak som företagen måste kontrollera innan de äntligen beslutar om en programvara som de väljer.
Att investera i ett gratis statistiskt analysverktyg kan därför vara en mycket bra investering för alla företag. Eftersom programvaran med statistisk analys är fri i sin natur gör detta desto mer en bättre investering. Med enkla att använda program och paket som är ganska lätt att dechiffrera, utvecklas dessa program av en mängd olika källor inklusive icke-statliga organisationer (NG), statliga organ, universitet och ibland även individer.
Medan vissa paket utvecklas för specifika ändamål finns det andra som huvudsakligen används för allmänna ändamål och har en mängd statistiska procedurer tillgängliga i dem. Några av de gratis statistiska verktygen som finns tillgängliga på marknaden framhävs i denna artikel. De är som följer:
Programvara för statistisk analys
-
ADaMSoft:
ADaMSoft är en gratis och öppen källkod för statistisk analys, och utvecklades i Java. Det är därför denna programvara kan köras på alla system som stöder Java-programvaran. Ursprungligen utvecklad av Marco Scarnò som en lättanvänd prototyp för statistisk programvara, den kallades WinIDAMS i början. Senare lades många aktiviteter till samma och användes av den statistiska gruppen CASPUR som är en del av ADaMS-gruppen. När omfattande verktyg lades till verktyget släpptes det till webbgemenskapen som ADaMSoft-programvara. ADaMSoft kan utföra ett brett spektrum av analysmetoder som data mining, spela in länkmetoder logistisk regression, linjär regression, klusteranalys, korrespondensanalys, data redigering och impassion, grafer bland många andra. Dessutom kan den också läsa och skriva statistiska datavärden från ett antal källor som textfiler, Excel-kalkylark, ODBC-datakällor, Postgresql, Oracle och MySQL.
-
Bayesian Filtering Library:
Ett öppen källkod C ++ -bibliotek för rekursiv Bayesian-uppskattning, Bayesian Filtering-bibliotek är en del av orocos-projektet. Ursprungligen skriven av Klaas Gadeyne, en belgisk forskare, upprätthålls den nu av Tinne De Laet. Detta system körs på olika plattformar inklusive Mac OS X, Microsoft och Linux. Vissa funktioner i detta mjukare inkluderar nätbaserade system, kamanfiltrering, sekventiella Monte Carlo-metoder, partikelfilter och fuktfilter.
-
CBEcon:
Även känd som molnbaserad ekonometrisk och statistisk mjukvara, CBEcon är en gratis programvara för ekonometrik och statistik. Denna programvara kräver ingen nedladdning eller installation från användarens sida eftersom den körs helt på Internet. Denna programvara var under uppbyggnad sedan 2012 och lanserades i maj 2014. CBEcon är designad för att vara användarvänlig och enkel att använda och är kompatibel med ett antal system, inklusive stationära webbläsare och smartphones. Dessutom kan CBEcon-programvaran också fungera som en kommandorad eller som ett pek- och klickprogram. Några av biblioteksalternativen för detta inkluderar kalkylator (grundläggande operationer som tillägg, subtraktion och multiplikation samt effekt- och faktorfunktioner), Matrix-operationer inklusive inversion, multiplikation och transport, SQL-manipulering, beskrivande analys, T-test (testning av medelvärdet av ett prov eller jämföra medel för två prover), sannolikhetsfördelning och multivariat regression.
-
Intrinsic Noise Analyzer:
En annan öppen källkodsprogram, avsedd för att studera reaktionskinetik i levande celler, analyserar intrinsisk brusanalysator matematiska modeller av intracellulär reaktionskinetik såsom genuttryck, regulatoriska nätverk och signalvägar för att kvantifiera koncentrationsfluktuationer. I ett perfekt scenario modelleras koncentrationen av levande celler ofta av en uppsättning deterministisk reaktion, som ibland är mycket felaktig. Denna slumpmässiga karaktär kan skapa fluktuationer i antalet och det är där intrinsisk brusanalysator kan hjälpa eftersom den kan ge ett bättre sätt att uppnå önskad statistik genom systemstorleksutvidgning av Chemical Master-ekvationen, vilket är en mer systematisk analytisk approximationsmetod.
-
Mondrian:
Mondrian är en generell programvara för statistisk datavisualisering och erbjuder interaktiva datavisualiseringsverktyg. Tomterna i Mondrian är helt länkade och den här programvaran erbjuder också en rad interaktioner och frågor. Dessutom markeras alla fall som väljs vid någon tomt i Mondrian även i alla andra tomter. Några av de implementerade tomterna består av bland annat Mosaic Plat, scatterplots och SPOM-kartor, Barcharts, Histograms och Boxplots. Detta system ger också grundläggande stöd för att arbeta direkt på data i databaser. Dessutom erbjuder den här programvaran statistiska procedurer som spridplottutjämnare, multidimensionell skalning, interaktiv densitetsuppskattning och analys av huvudkomponenten.
-
pandas:
Ett programbibliotek skrivet för Pythons grundspråk, Pandas används för datamanipulation och analys. Det här verktyget / programvaran erbjuder datastrukturer och operationer, som kan användas för att manipulera numeriska tabeller och tidsserier. En fri programvara, Pandas släpptes under den tre klausulen BSD-licens. Pandas utvecklades av Wes McKinney som började arbeta med denna programvara under 2008. Utvecklat från behovet av att skapa ett högpresterande verktyg för kvantitativ analys av finansiella data, Pandas var en av de mest populära biblioteksprogramvarorna i samhället. Några av funktionerna i Pandas inkluderar följande: 1. Pandas innehåller ett dataramobjekt som kan användas för datamanipulation tillsammans med integrerad indexering 2. Programvaran har verktyg för att läsa och skriva data inte bara för i minnesdatastrukturer utan för olika filformat också 3. Denna programvara har datainriktning och integrerad hantering för data som saknas 4. Programvaran har plats för omformning och svängning av datasätt 5. Denna programvara innehåller också hierarkisk axel som kan indexera arbete från hög till låg datastruktur som har en tidsserie-funktionalitet, har Pandas en datumintervallgenerering och frekvensomvandling.
-
Shogun (verktygslåda):
Shogun är en gratis verktygslåda med öppen källkod skriven i C ++ och erbjuder många algoritmer och datastrukturer för maskininlärningsproblem. Licensierad enligt villkoren i GNU General Public License, fokuserar Shogun på kärnmaskiner såsom supportvektomaskiner för klassificeringsproblem och regression. Dessutom erbjuder denna statistiska analysprogram även fullständig implementering av Hidden Markov-modeller.
Shogun erbjuder också gränssnitt för Octave, R, Java, Ruby och C # bland andra och har varit aktiv sedan år 1999. Med ett livfullt användarsamhälle har Shogun använts som en bas för forsknings- och utbildningssektorer också. En av de viktigaste funktionerna i Shogun är att mjukvaran har utvecklats med bioinformatikapplikationer och kan bearbeta enorma datasätt som består av upp till 10 miljoner prover. Genom att stödja användningen av förberäknade kärnor gör Shogun det möjligt för användare att använda en kombinerad kärna med linjekombinationer av olika domäner också. Några av de domäner som Shogun stöder inkluderar online-inlärningsalgoritmer som SGD-QN och Vowpal Rabbit, dolda markovmodeller, linjär diskriminerande analys, dimensionalitetsminskningsalgoritmer, kärnperceptroner bland andra.
Slutsats
Sammanfattningsvis dyker gratis programvara för statistisk analys idag ut som en viktig grund för vilka företag kan ta sin dataanalys till nästa nivå. Att investera i en statistisk analysprogramvara är därför behovet av timmen för varumärken och organisationer att ta sig själva på ett strategiskt och framgångsrikt sätt.
Relaterade kurser: -
- SPSS - Analysera data för statistisk analys
- QM för Windows - Statistisk analys med QM