Лучшие статистические инструменты для точного анализа исследований 2024 г.

Многочисленные области в значительной степени зависят от исследований и анализа данных, от научного сообщества до лиц, принимающих решения в бизнесе. Статистическая наука уже давно влияет на жизнь людей многими способами. Статистический анализ, который использует технологические методы для сжатия и отображения «фактов и цифр» разнообразных данных, может показаться очень сложной и трудной наукой. В этой статье кратко обсуждаются статистические инструменты исследований и анализа данных.

Статистический анализ является одной из важнейших частей проведения исследования, и статистические инструменты могут оптимизировать этот процесс, помогая исследователям интерпретировать данные в более простом формате.

р

В аналитике данных R выделяется среди лучших статистических инструментов с открытым исходным кодом. Исследователи в области статистики используют его. Он предоставляет высококачественные наборы инструментов, которые можно использовать для множества различных целей. Кривая обучения для языка программирования с открытым исходным кодом R крутая. Программирование на R обеспечивает эффективную обработку и хранение данных. R также имеет лучший набор из доступных для вычислений массивов. Благодаря своим графическим инструментам для анализа визуализация данных — еще одна область, где R блистает. Это всеобъемлющий язык программирования высокого уровня с различными функциями, условными циклами и выражениями решений.

Питон

Python — это универсальный язык со статистическими модулями. Его универсальность и глубина делают его отличным выбором для создания аналитических конвейеров, объединяющих статистику с другими областями, такими как интеллектуальный анализ текста, управление физическими экспериментами, анализ изображений и т. д. NumPy и Pandas — две широко используемые библиотеки Python, предлагающие обширную поддержку статистического моделирования.

Узнайте все о Python от А до Я: от IDE Python до самых популярных вопросов на собеседовании с помощью нашего подробного руководства по Python.

GraphPad Призма

С помощью GraphPad Prism вы можете создавать научные диаграммы, проводить тщательную подгонку кривых (нелинейная регрессия) и делать статистику доступной для понимания и организации ваших данных. Помимо t-тестов и непараметрических сравнений Prism также включает анализ таблиц сопряженности, анализ выживаемости и одно-, двух- и трехфакторный ANOVA. Аналитические решения излагаются без дополнительного статистического жаргона.

Статистический пакет для социальных наук (SPSS)

Среди множества статистических пакетов, используемых в изучении человеческого поведения, SPSS является одним из самых популярных. Графический пользовательский интерфейс SPSS (GUI) позволяет легко создавать описательную статистику, параметрический и непараметрический анализ и визуальное представление результатов. Кроме того, он предлагает возможность автоматизировать анализ с помощью сценариев или расширенной статистической обработки.

SAS (Система статистического анализа)

Расширенный статистический анализ может быть выполнен с использованием графического пользовательского интерфейса или скриптов SAS. Это инновационное решение используется в здравоохранении, бизнесе и исследовании поведения человека. GraphPad Prism может выполнять обширный анализ и создавать графики и диаграммы, пригодные для публикации, хотя кодирование может быть сложным для новичков.

Стата

Stata — это надежное статистическое программное обеспечение для анализа, управления и визуализации данных. Ученые, изучающие экономику, биологию и политологию, в основном используют его для анализа данных. Его командная строка и графический пользовательский интерфейс облегчают его использование.

Минитаб

Minitab имеет как базовые, так и расширенные статистические функции. Пользователи могут выполнять команды с помощью графического интерфейса и письменных инструкций, что делает его доступным для начинающих и продвинутых аналитиков. Minitab может выполнять анализ систем измерений, емкости, графический, гипотез, регрессии, нерегрессии и другие анализы. Он позволяет вам создавать лучшие диаграммы рассеяния, диаграммы ящиков, точечные диаграммы, гистограммы, графики временных рядов и т. д. Minitab поддерживает одновыборочные Z-тесты, двухвыборочные t-тесты, парные t-тесты и многое другое.

Эксель

Microsoft Excel имеет множество возможностей визуализации данных и элементарной статистики, но не является решением для статистического анализа. Сводные метрики, настраиваемые изображения и статистика делают его ценным инструментом для новичков в области данных. Статистику легко освоить, потому что так много людей и компаний используют Excel.

МАТЛАБ

По своей сути MATLAB — это язык программирования и аналитическая платформа. Инструмент позволяет ученым и инженерам писать свой код, который, в свою очередь, помогает им решать исследовательские задачи. Он также дает исследователям большую гибкость для удовлетворения их конкретных требований.

СПМ

Инженеры и ученые полагаются на JMP из-за его надежных аналитических навыков и способности облегчать динамическое статистическое открытие при работе с данными. Предположим, вам нужно понять сложные взаимосвязи, копнуть глубже или найти неожиданное. В этом случае JMP — ваш инструмент анализа данных благодаря связанным анализам и визуализациям. Получите максимальную отдачу от своих данных в любой ситуации с JMP. Легко получайте доступ к данным из нескольких источников, используйте надежные инструменты подготовки данных и проводите выбранный статистический анализ.

Таблица

Когда дело доходит до визуализации данных, Tableau является одним из самых популярных инструментов. Метод визуализации данных признан чрезвычайно ценным для аналитики данных. Tableau позволяет легко и быстро генерировать первоклассное представление данных из больших наборов данных.

Следовательно, он облегчает аналитику данных возможность делать мгновенные суждения. Таблицы Excel, облачные базы данных и массивные аналитические онлайн-кубы обработки — вот лишь некоторые из его многочисленных функций. Поэтому пользователи должны настраивать фильтры в соответствии со своими потребностями и перетаскивать лист набора данных в Tableau.