In een poging om hun gegevens te ordenen en toekomstige trends te voorspellen op basis van de informatie, vertrouwen veel bedrijven op statistische analyse.

Hoewel organisaties veel opties hebben over wat ze met hun big data moeten doen, is statistische analyse een manier om deze als geheel te onderzoeken, maar ook op te splitsen in individuele steekproeven.

Statistische analyse gedefinieerd

Statistiek (of statistische analyse) is het proces van het verzamelen en analyseren van gegevens om patronen en trends te identificeren. Het is een methode om getallen te gebruiken om eventuele vooroordelen te verwijderen bij het beoordelen van informatie. Het kan ook worden gezien als een wetenschappelijk hulpmiddel dat de besluitvorming kan ondersteunen.

Het online technologiebedrijf TechTarget.com beschrijft statistische analyse als een aspect van business intelligence waarbij bedrijfsgegevens worden verzameld en gecontroleerd en trends worden gerapporteerd.

"Statistische analyse onderzoekt elke afzonderlijke gegevenssteekproef in een populatie (de set items waaruit steekproeven kunnen worden getrokken), in plaats van een dwarsdoorsnede van steekproeven zoals minder geavanceerde methoden doen", schrijft TechTarget op zijn website.

Ze wijzen op specifieke manieren waarop statistische analyse wordt voltooid. Ze zeiden dat er tijdens het proces vijf stappen worden genomen, waaronder:

• Beschrijf de aard van de te analyseren gegevens.
• Ontdek de relatie van de gegevens met de onderliggende populatie.
• Maak een model om samen te vatten hoe de gegevens zich verhouden tot de onderliggende populatie.
• Bewijs (of weerleg) de geldigheid van het model.
• Gebruik voorspellende analyses om te anticiperen op toekomstige trends.

SAS, software- en serviceprovider voor bedrijfsanalyse, definieert statistische analyse als de wetenschap van het verzamelen, verkennen en presenteren van grote hoeveelheden gegevens om onderliggende patronen en trends te ontdekken.

Dan Sullivan, een auteur, systeemarchitect en consultant met meer dan 20 jaar IT-ervaring op het gebied van systeemarchitectuur, bedrijfsbeveiliging, geavanceerde analyse en business intelligence, zegt dat er verschillende manieren zijn waarop bedrijven statistische analyse in hun voordeel kunnen gebruiken, waaronder het vinden van de beste presterende productlijnen, het identificeren van slecht presterend verkooppersoneel en een idee krijgen van hoe gevarieerd de verkoopprestaties zijn tussen regio's van het land.

In een blogpost op Tom's IT Pro schrijft Sullivan dat statistische analysetools kunnen worden gebruikt om te helpen bij voorspellende modellering. In plaats van eenvoudige trendvoorspellingen te tonen die kunnen worden beïnvloed door een aantal externe factoren, zei hij dat statistische analysetools bedrijven in staat stellen dieper te graven om aanvullende informatie te zien.

"Statistische tools kunnen je helpen die extra stukjes informatie te ontdekken", schreef Sullivan.

Soorten statistische analyse

Er zijn twee hoofdtypen statistische analyse:beschrijvend en inferentie, ook wel modellering genoemd.

Beschrijvende statistieken

Volgens de website My Market Research Methods zijn beschrijvende statistieken wat organisaties gebruiken om hun gegevens samen te vatten.

"Beschrijvende statistieken zijn bedoeld om te beschrijven een hoop gegevens met samenvattende grafieken en tabellen, maar probeer geen conclusies te trekken over de populatie waaruit de steekproef is genomen', schrijft het bedrijf op zijn website. "Je vat gewoon de gegevens die je hebt samen met mooie grafieken en diagrammen - alsof je iemand de belangrijkste punten van een boek vertelt (samenvatting) in plaats van hem gewoon een dik boek te geven (onbewerkte gegevens)."

Aangezien grafieken, grafieken en tabellen primaire componenten zijn, maken beschrijvende statistieken het gemakkelijker om onbewerkte gegevens te begrijpen en te visualiseren. Laerd Statistics, dat studenten helpt bij hun statistisch werk, merkt op dat beschrijvende statistiek gewoon een manier is om gegevens te beschrijven en niet wordt gebruikt om conclusies te trekken die verder gaan dan de geanalyseerde gegevens of om conclusies te trekken met betrekking tot hypothesen die zijn gemaakt.

"Beschrijvende statistieken stellen ons daarom in staat om de gegevens op een meer zinvolle manier te presenteren, waardoor de gegevens eenvoudiger kunnen worden geïnterpreteerd", schrijft Laerd op haar website.

Enkele van de nuttige gegevens die uit beschrijvende statistieken komen, zijn de modus, mediaan en gemiddelde, evenals bereik, variantie en standaarddeviatie.

Statistische interferentie

Het tweede type statistische analyse is gevolgtrekking. Inferentiële statistieken zijn een manier om de gegevens nog verder te bestuderen.

Volgens My Market Research stellen inferentiestatistieken organisaties in staat een hypothese te testen en conclusies te trekken over de gegevens. In deze gevallen wordt meestal een steekproef van alle gegevens onderzocht, waarbij de resultaten worden toegepast op de groep als geheel.

Het statistische analyseproces

Volgens online leerboekaanbieder Boundless zijn de conclusies van een statistische gevolgtrekking een statistische propositie. Enkele veelvoorkomende vormen van statistische proposities waar ze naar verwijzen zijn:

• Schattingen: Een bepaalde waarde die een bepaalde parameter van belang het best benadert, wordt een schatting genoemd.
  
  
• Betrouwbaarheidsinterval: Een interval geconstrueerd met behulp van een gegevensset die uit een populatie is getrokken, zodat, bij herhaalde steekproeven van dergelijke gegevenssets, dergelijke intervallen de echte parameterwaarde zouden bevatten met de waarschijnlijkheid op het aangegeven betrouwbaarheidsniveau, wordt gedefinieerd als een betrouwbaarheidsinterval. Met andere woorden, het betrouwbaarheidsinterval is een maatstaf voor hoe goed het model de gegevens voorspelt die daadwerkelijk worden vastgelegd.
  
  
• Betrouwbare intervallen: Een reeks waarden die bijvoorbeeld 95% van het latere geloof bevat, wordt een geloofwaardig interval genoemd. Het is een manier om betrouwbaarheidsintervallen te standaardiseren. Als je leest over een onderzoek met 95% betrouwbaarheid, verwijzen ze naar een geloofwaardig interval.

  Uiteindelijk worden beschrijvende statistieken gebruikt om de gegevens te beschrijven, terwijl inferentiële statistieken worden gebruikt om conclusies en hypothesen over dezelfde informatie af te leiden.

Uiteindelijk worden beschrijvende statistieken gebruikt om de gegevens te beschrijven, terwijl inferentiële statistieken worden gebruikt om conclusies en hypothesen over dezelfde informatie af te leiden.

Voordelen van statistische analyse

Is het echt de moeite waard om te investeren in big data en statistische analyse? De beste manier om die vraag te beantwoorden, is door de voordelen te verkennen. Over het algemeen zullen statistieken helpen om trends te identificeren die zonder deze methoden aan de aandacht ontsnappen. De analyse injecteert ook objectiviteit in de besluitvorming. Met goede statistieken zijn onderbuikbeslissingen niet nodig.

Om precies te zijn, statistische analyse heeft zich in veel gevallen bewezen. Twiddy &Company Realtors is een bedrijf dat statistieken gebruikte om hun bedrijfskosten met 15% te verlagen. De analyse vond verspillende uitgaven en hielp deze te elimineren.

Vergelijkbare verhalen laten gegevens zien die helpen bij marktanalyse. De statistieken laten zien waar de meeste verkopen plaatsvinden, waar de verkopen de meeste waarde hebben en welke marketing aan die verkopen is gekoppeld. Het zorgt voor verbeterde efficiëntie in elk aspect van verkoop en marketing.

Evenzo kan statistische analyse helpen bij de werkefficiëntie. In veel gevallen zal het leveren van de juiste tools het beste uit de medewerkers halen. Met statistische analyse kunnen werkgevers de effectiviteit van elke tool nauwkeurig onderzoeken en zich richten op degenen met de beste prestaties.

Statistische analysesoftware

Omdat niet iedereen een wiskundig genie is die gemakkelijk de benodigde statistieken kan berekenen over de bergen gegevens die een bedrijf verwerft, gebruiken de meeste organisaties een of andere vorm van statistische analysesoftware. De software, die door een aantal providers wordt aangeboden, levert de specifieke analyse die een organisatie nodig heeft om hun bedrijf te verbeteren.

De software kan snel en eenvoudig grafieken en grafieken genereren bij het uitvoeren van beschrijvende statistieken, terwijl het tegelijkertijd de meer geavanceerde berekeningen uitvoert die nodig zijn bij het uitvoeren van inferentiële statistieken.

Enkele van de meer populaire softwarediensten voor statistische analyse zijn IBM's SPSS, SAS, Revolution Analytics' R, Minitab en Stata.

Functies

De twee belangrijkste kenmerken van statistische software zijn analyse en presentatie. De analysefuncties omvatten statistische hulpmiddelen die het zware werk doen als het gaat om berekeningen. Typische analytische tools zullen standaardmodellering, betrouwbaarheidsintervallen en waarschijnlijkheidsberekeningen bevatten. Ze bieden de kernwaarde van statistische software en zijn de belangrijkste reden om in de eerste plaats in dergelijke software te investeren. Desondanks mogen de analytische tools niet de eerste zorg zijn bij het kopen van software.

Presentatie is misschien wel belangrijker. Dit is wat grafieken en grafieken vult. het is wat realtime rapportage mogelijk maakt en alle visuele functies die de statistische resultaten toegankelijk en waardevol maken. Statistische presentatie moet altijd een belangrijke overweging zijn bij het kiezen van software.