Come i metodi di analisi statistica portano i dati a un nuovo livello nel 2023

Se la tua azienda non sta esaminando da vicino i suoi dati, c'è un intero mondo di possibilità che stai perdendo.

Con l'aiuto dell'analisi aziendale, la tua organizzazione può fare più che mai con i suoi dati, devi solo sapere da dove iniziare. Che si tratti di fare previsioni o trovare tendenze, utilizzare software di analisi statistica è la tua migliore scommessa per ottenere le intuizioni di cui hai bisogno.

C'è molto che un'azienda può fare con i suoi big data, e l'analisi statistica è un modo per le organizzazioni di esaminarli e imparare da essi in modo intelligente. Si occupa di una varietà di componenti dei dati, inclusi la raccolta dei dati, i sondaggi e gli esperimenti.

Come aspetto dell'intelligenza aziendale, l'analisi statistica esamina i dati aziendali e riporta le tendenze utilizzando cinque passaggi chiave.

• Descrivere il tipo di dati che verranno analizzati
• Esplorare la relazione dei dati con la popolazione sottostante
• Creare un modello statistico per riassumere la comprensione di come i dati si relazionano alla popolazione sottostante
• Dimostrare o confutare la validità del modello
• Utilizzare l'analisi predittiva per eseguire scenari che guideranno le azioni future

In statistica, una popolazione è l'intero gruppo di dati che viene analizzato. Questo può riferirsi a dati come un intero gruppo di persone, oggetti, animali, quante visite vengono effettuate in ospedale in un anno, eventi o anche misurazioni. Può essere di qualsiasi dimensione se include tutti i dati analizzati.

Importanza dell'analisi statistica

Una volta raccolti i dati, l'analisi statistica può essere utilizzata per molte cose nella tua azienda. Alcune includono:

• Riassumere e presentare i dati in un grafico o diagramma per presentare i risultati chiave
• Scoprire misure cruciali all'interno dei dati
• Calcolare se i dati sono leggermente raggruppati o sparsi, il che determina anche le somiglianze
• Fare previsioni future basate su comportamenti passati
• Testare un'ipotesi da un esperimento

Ci sono diversi modi in cui le aziende possono utilizzare l'analisi statistica a loro vantaggio. Alcuni di questi modi includono identificare chi nel tuo staff di vendita sta performando male, trovare tendenze nei dati dei clienti, restringere le linee di prodotto operative principali, condurre audit finanziari e comprendere meglio come le performance di vendita possono variare in diverse regioni del paese.

Analisi statistica vs. analisi dei dati

Nell'intelligenza aziendale, è comune confondere l'analisi statistica e l'analisi dei dati per risolvere vari problemi che un'organizzazione può sperimentare. Tuttavia, gli strumenti di analisi dei dati e il processo complessivo hanno differenze chiave rispetto ai tipi comuni di analisi statistica.

Analisi statistica applica metodi statistici specifici a un campione di dati per comprendere l'intera popolazione. Permette di trarre conclusioni su mercati particolari, coorti e un raggruppamento generale per prevedere il comportamento e le caratteristiche di altri.

Analisi dei dati è il processo di ispezione e pulizia di tutti i dati disponibili e trasformarli in informazioni utili che possono essere comprese da individui non tecnici. Questo è cruciale quando si considera che i dati possono essere privi di significato se non sono compresi da coloro che prendono decisioni.

L'analisi dei dati può essere utilizzata come input per eseguire l'analisi statistica, poiché i dati provenienti da fonti diverse possono essere combinati per eseguire il processo statistico.

Principali tipi di analisi statistica

Quando si applica l'analisi statistica alla tua azienda, i due principali tipi che utilizzerai sono descrittiva e inferenziale. Tuttavia, ci sono altri tipi che molte aziende utilizzano anche, a seconda dell'obiettivo generale o della domanda che l'organizzazione sta cercando di rispondere.

Analisi statistica descrittiva

L'analisi descrittiva crea rapporti semplici e grafici utilizzando software di visualizzazione dei dati che consente alle aziende di comprendere cosa è successo in un determinato momento. È importante notare che l'analisi descrittiva riguarda solo eventi che si sono verificati in passato.

La parte effettiva dei dati dell'analisi descrittiva si concentra nel rispondere a "cosa è successo" in un modo che approfondisce i dati passati.

Come suggerisce il nome, viene utilizzata per descrivere le caratteristiche di base delle informazioni passate e riassumerle in modo semplice e razionale. È importante tenere a mente che questo tipo di analisi statistica non viene utilizzato per trarre conclusioni. Puoi solo descrivere cosa è qualcosa e cosa rappresentano i dati del passato.

Ad esempio, un'azienda può utilizzare l'analisi statistica descrittiva per esaminare il traffico della tua azienda durante l'anno passato. Puoi vedere cose come quando il traffico è diminuito, quando è ripreso, quale mese ha avuto il maggior traffico e il traffico medio di ogni mese. Tuttavia, questi dati non ti dicono perché il traffico è diminuito.

L'analisi statistica descrittiva descrive solo i dati o riassume le informazioni che circondano i dati. È ancora importante comprendere i tuoi dati in modo significativo.

Gli obiettivi dell'analisi descrittiva sono:

• Descrivere i dati in modo visivo
• Spiegare cosa presentano i dati

Analisi statistica inferenziale

Mentre le statistiche descrittive hanno una limitazione in quanto consentono solo supposizioni più ampie sui dati, oggetti o persone che misuri, l'analisi statistica inferenziale può risolvere quella limitazione.

Le statistiche inferenziali sono il risultato di stime più complicate e matematiche. I campioni analizzati consentono agli utenti di inferire o concludere tendenze su una popolazione più ampia. Prende dati da un campione e poi trae conclusioni su una popolazione o gruppo più ampio.

L'analisi statistica inferenziale è spesso utilizzata per studiare la relazione tra variabili all'interno di un campione, consentendo conclusioni e generalizzazioni che rappresentano accuratamente la popolazione. E, a differenza dell'analisi descrittiva, le aziende possono testare un'ipotesi e giungere a varie conclusioni da questi dati.

Ad esempio, vuoi sapere il condimento per pizza preferito di tutti nel mondo. È probabile che non andrai a intervistare tutti nel mondo. Invece, cercheresti di campionare una popolazione rappresentativa di persone e tentare di ipotizzare i tuoi risultati.

Da un punto di vista più aziendale e realistico, potresti voler chiedere a ciascuno dei tuoi clienti una domanda sul tuo prodotto o servizio. Se hai 100.000 clienti, sondare ognuno di loro potrebbe essere impegnativo. Invece, opteresti per un gruppo campione di clienti.

Sebbene questo processo non sia perfetto e potresti trovare difficile evitare errori, rende semplice per i ricercatori fare inferenze ragionate sulla popolazione.

Gli obiettivi delle statistiche inferenziali sono:

• Trarre conclusioni dai dati analizzati
• Testare varie ipotesi sui dati

Altri tipi di analisi statistica

Oltre a questi due tipi principali, ci sono altri esempi di analisi statistica che le aziende dovrebbero conoscere.

Analisi predittiva

Quando si fanno previsioni su eventi futuri che la tua azienda potrebbe sperimentare, rivolgiti all'analisi predittiva, che dettaglia cosa è probabile che accada dopo. Questa analisi si basa su fatti attuali e storici e utilizza algoritmi statistici e apprendimento automatico per definire la probabilità di tendenze future basate su dati storici.

Le industrie che traggono il massimo dall'analisi predittiva sono le aziende di marketing, le compagnie di assicurazione e i servizi finanziari, ma qualsiasi azienda può vedere un enorme vantaggio nel prepararsi per un futuro imprevedibile.

Lo scopo dell'analisi predittiva è:

• Anticipare eventi futuri utilizzando i dati
• Determinare la probabilità di varie tendenze nel comportamento

Analisi prescrittiva

L'analisi prescrittiva può essere estremamente complessa, quindi non è ancora ampiamente utilizzata dalle aziende quando si esegue l'analisi statistica.

Mentre altri strumenti di analisi possono essere utilizzati per trarre conclusioni, l'analisi prescrittiva ti fornisce risposte effettive. È necessario un alto livello di utilizzo dell'apprendimento automatico per questi tipi di rapporti poiché forniscono azioni da intraprendere successivamente. Utilizza anche tecniche come l'elaborazione di eventi complessi, l'analisi dei grafici e la simulazione.

Quando si utilizza l'analisi prescrittiva, gli obiettivi sono:

• Rispondere alla domanda, "Cosa dovrebbe essere fatto dopo?"
• Restringere la raccomandazione corretta per una decisione specifica

Analisi esplorativa dei dati

L'analisi esplorativa dei dati, nota anche come EDA, si concentra sull'identificazione di modelli nei dati per trovare potenziali relazioni sconosciute.

Lo scopo di questo metodo è:

• Scoprire nuove connessioni all'interno dei dati
• Controllare la presenza di dati mancanti o errori nella raccolta dei dati
• Raccogliere quante più informazioni possibili sul set di dati
• Rivedere ipotesi e assunzioni

Analisi causale

Se l'obiettivo della tua azienda è comprendere e identificare perché accadono le cose, l'analisi causale è la strada che dovresti percorrere.

Indipendentemente dal settore della tua organizzazione, è probabile che tu sperimenti fallimenti. L'analisi causale viene utilizzata per determinare perché si verificano i fallimenti e restringere la causa principale.

Un esempio di analisi causale è nel campo IT mentre le aziende eseguono il controllo qualità su vari software. Questo tipo di analisi statistica verrebbe utilizzato per esaminare perché un software specifico è fallito, se c'era un bug, una violazione dei dati o un attacco DDoS.

Gli obiettivi dell'analisi causale sono:

• Identificare le aree problematiche chiave all'interno dei dati
• Indagare e determinare la causa principale del perché si è verificato un fallimento

Analisi meccanicistica

Tra tutti i tipi di analisi statistica, l'analisi meccanicistica è la meno comune. Tuttavia, nel senso dell'analisi dei big data e della scienza biologica, svolge un ruolo cruciale nel processo.

Questo metodo consiste nel comprendere cambiamenti specifici nelle variabili che causano altri cambiamenti in altre variabili. Non considera influenze esterne al di fuori del controllo di un'azienda, come temperatura e tempo. Questo metodo viene utilizzato per mostrare come accadono le cose piuttosto che dire come accadranno in seguito, quindi non viene utilizzato per fare previsioni.

Un esempio di analisi meccanicistica in azione è quando coloro che lavorano nella scienza biologica studiano i virus e ispezionano come varie parti del virus sono influenzate dai cambiamenti nei farmaci.

Lo scopo dell'analisi meccanicistica è:

• Comprendere i cambiamenti esatti nelle variabili che porteranno a cambiamenti in altre variabili
• Rendere noto che qualsiasi dato è stato il risultato di ciò che è accaduto quando un soggetto stava attraversando un'attività specifica

Miglior software di analisi statistica

Quando si tratta di software di analisi statistica, c'è una vasta gamma di opzioni tra cui scegliere. Questo software utilizza programmi specializzati progettati per consentire ai suoi utenti di eseguire analisi statistiche complesse che non sono in grado di fare a mano.

Gli strumenti di software di analisi statistica sono tipicamente utilizzati da scienziati dei dati e matematici ma possono fornire funzionalità specifiche per l'industria. Ogni strumento fornisce un set unico di funzionalità che la tua azienda potrebbe trovare esattamente ciò di cui ha bisogno.

Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria di analisi statistica, un prodotto deve:

• Offrire capacità di analisi statistica, equazioni e modelli
• Fornire importazione, preparazione e modellazione dei dati
• Eseguire analisi statistiche complesse

* Di seguito sono riportate le 5 principali soluzioni software di analisi statistica leader dal Grid® Report di G2 dell'estate 2023. Alcune recensioni possono essere modificate per chiarezza.

1. IBM SPSS Statistics

IBM SPSS Statistics aiuta le aziende di tutte le dimensioni a risolvere problemi specifici del settore che guidano il processo decisionale. Offre procedure statistiche avanzate ed elementi di visualizzazione, fornendo agli utenti una piattaforma robusta e facile da usare per aiutare a comprendere i dati e i problemi complessi.

Cosa piace di più agli utenti:

“Ci sono tre elementi che vorrei evidenziare su SPSS. Innanzitutto, la sua interfaccia facile da usare ha un design pratico molto simile ad altri programmi più conosciuti. In secondo luogo, la vasta gamma di funzioni e calcoli statistici che possono essere eseguiti, dalle statistiche descrittive alle tecniche multivariate, e infine, la personalizzazione delle analisi statistiche che consente una vasta gamma di processi.”

- Recensione di IBM SPSS Statistics, Alejandro G.

Cosa non piace agli utenti:

“Le integrazioni potrebbero essere migliorate. Inoltre, i compiti di programmazione potrebbero essere più efficienti. In questo modo sarebbe possibile automatizzare certi processi.”

- Recensione di IBM SPSS Statistics, Guillermo R.

2. JMP

JMP è uno strumento di analisi dei dati per Mac e Windows che combina la potenza della visualizzazione interattiva con statistiche approfondite. Rende facile per gli utenti importare e elaborare dati, utilizzare l'interfaccia drag-and-drop, grafici collegati dinamicamente e molto altro ancora. Attraverso metodi statistici all'avanguardia e tecniche di analisi rapida, JMP offre una lunga lista di funzionalità e caratteristiche.

Cosa piace di più agli utenti:

“Mi piace la capacità di eseguire test statistici semplici. Può essere utilizzato per creare grafici dai dati. È incredibilmente facile da usare. Fornisce esempi estesi per ogni test. È molto utile per tracciare dati. Amo quanto sia facile da usare.”

- Recensione di JMP, Rogerio M.

Cosa non piace agli utenti:

“Sebbene l'interfaccia sia ottima, vorrei che ci fossero più opzioni di 'aiuto' immediate e dirette all'interno del programma. Forse anche qualcosa come tutorial che potresti eseguire (all'interno del programma, senza dover scaricare o cercare su internet) quando chiedi di condurre un test per la prima volta. Forse utilizzare un sistema di linguaggio reale per consentire al programma di suggerirti un test da eseguire in base a determinati input.

A volte, alcuni dei risultati sono anche un po' confusi, specialmente per gli studenti che stanno appena imparando - ottenere grandi tabelle e grafici come output, quando tutto ciò che vuoi è un valore p, può essere scoraggiante.”

- Recensione di JMP, Christopher V.

3. Minitab Statistical Software

Minitab Statistical Software offre visualizzazioni, analisi statistiche, analisi predittive e analisi dei miglioramenti per aiutare le aziende a prendere decisioni intelligenti basate sui dati. Dal rilevamento delle tendenze alla risoluzione dei problemi, Minitab offre un'analisi completa dei dati a tutti i tipi di organizzazioni.

Cosa piace di più agli utenti:

“Uso Minitab da anni e sono sempre stato impressionato da quanto sia potente. Offre una vasta gamma di strumenti statistici. Può essere utilizzato per analizzare dati di diversi tipi di variabili, come variabili categoriche e variabili continue.”

- Recensione di Minitab Statistical Software, Mary B.

Cosa non piace agli utenti:

“Minitab può migliorare le sue funzionalità abilitando ulteriori strumenti di gestione dei dati e strumenti analitici che ci aiuteranno a risolvere facilmente complesse correlazioni dei dati.”

- Recensione di Minitab Statistical Software, Anshuman S.

4. Posit

Posit crea software open-source per la ricerca scientifica, la comunicazione tecnica e la scienza dei dati. Questo strumento aiuta individui, team e imprese con la scienza dei dati, il processo decisionale attuabile e altro ancora.

Cosa piace di più agli utenti:

“Posit è così facile da usare e facilmente accessibile. Il loro prodotto RStudio è anche eccellente. Possiamo fare qualsiasi cosa con esso, come pre-elaborazione dei dati, analisi, costruzione di modelli e visualizzazione.”

- Recensione di Posit, Samrit P.

Cosa non piace agli utenti:

“La mancanza di funzionalità programmatiche può rendere dolorosa l'implementazione di grandi funzioni dinamiche a ciclo. Gli strumenti di debug sono anche un po' limitati rispetto agli IDE mainstream.”

- Recensione di Posit, Brodie G.

5. Base SAS

Base SAS fornisce agli utenti programmi per la manipolazione dei dati, report descrittivi, archiviazione e recupero delle informazioni e un repository centralizzato di metadati. Gli utenti di Base SAS possono ridurre significativamente il tempo di programmazione e manutenzione, essere in grado di integrare i dati tra ambienti e semplificare la creazione e distribuzione di report visivamente attraenti.

Cosa piace di più agli utenti:

“Base SAS è il miglior strumento analitico, specialmente nel dominio delle sperimentazioni cliniche e della ricerca, che necessita di procedure statistiche. Questo fornisce metodi facili da usare con molte opzioni, meno codici e meno complessità.”

- Recensione di Base SAS, Ruchi S.

Cosa non piace agli utenti:

“La capacità del sistema è essenzialmente subordinata ai paradigmi standard. Il supporto tecnico che forniscono non è molto acuto ed è spesso scarso (condizionatamente non è gratuito, non ci sono diversi pubblici in cui possiamo sollevare possibili problemi e soluzioni). Inoltre, non è molto percettivo per il consumatore e il suo uso è complesso all'inizio.”

- Recensione di Base SAS, Madhur K.

Un metodo alla follia

Indipendentemente dal metodo di analisi statistica che scegli, assicurati di prendere nota di ogni potenziale svantaggio, così come delle loro formule uniche.

Ovviamente, non esiste uno standard d'oro o un metodo giusto o sbagliato da utilizzare. Dipenderà dal tipo di dati che hai raccolto, così come dalle intuizioni che stai cercando di ottenere come risultato finale.

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