Лучшие статистические инструменты для точного исследовательского анализа 2024 г.

Многие области в значительной степени полагаются на исследования и анализ данных. От научного сообщества до лиц, принимающих деловые решения, статистическая наука уже давно во многом влияет на жизнь людей. Статистический анализ, в котором используются технологические методы для сжатия и отображения «фактов и цифр» разнообразных данных, может показаться очень сложной и сложной наукой. В этой статье кратко обсуждаются статистические инструменты исследований и анализа данных.

Статистический анализ является важной частью исследования, и статистические инструменты могут упростить этот процесс, помогая исследователям интерпретировать данные в более простом формате. Вот список лучших статистических инструментов:

1. Р

В области анализа данных R выделяется среди лучших статистических инструментов с открытым исходным кодом. Его используют исследователи статистики. Он предоставляет высококачественные наборы инструментов, которые можно использовать для самых разных целей. Кривая обучения языку программирования R с открытым исходным кодом очень крутая. Программирование на R обеспечивает эффективную обработку и хранение данных. R также имеет лучший набор для вычислений массивов. Благодаря графическим инструментам анализа визуализация данных — еще одна область, в которой R сияет. Это универсальный язык программирования высокого уровня с различными функциями, условными циклами и выражениями принятия решений.

2. Питон

Python — универсальный язык со статистическими модулями. Его универсальность и глубина делают его отличным выбором для создания конвейеров анализа, которые объединяют статистику с другими областями, такими как интеллектуальный анализ текста, контроль физических экспериментов, анализ изображений и многое другое. NumPy и Pandas — две широко используемые библиотеки Python, предлагающие обширную поддержку статистического моделирования.

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

3. Призма GraphPad

С помощью GraphPad Prism вы можете строить научные диаграммы, тщательно подбирать кривые (нелинейная регрессия) и делать доступной статистику для сбора и систематизации ваших данных. Помимо t-тестов и непараметрических сравнений, Prism также включает в себя анализ таблиц непредвиденных обстоятельств, анализ выживаемости, а также одно-, двух- и трехфакторный дисперсионный анализ. Аналитические решения излагаются без лишнего статистического жаргона.

4. Статистический пакет для социальных наук (SPSS)

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

5. SAS (Система статистического анализа)

Расширенный статистический анализ можно выполнить с использованием графического интерфейса пользователя или сценариев SAS. Это инновационное решение используется в здравоохранении, бизнесе и исследованиях поведения человека. GraphPad Prism может выполнять обширный анализ и создавать графики и диаграммы публикационного качества, хотя программирование может оказаться сложной задачей для новичков.

6. 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. Командная строка и графический интерфейс пользователя упрощают использование.

7. Минитаб

Minitab имеет как базовые, так и расширенные статистические функции. Пользователи могут выполнять команды, используя графический интерфейс и письменные инструкции, что делает его доступным как для начинающих, так и для опытных аналитиков. Minitab может выполнять системы измерения, производительность, графический анализ, анализ гипотез, регрессионный, нерегрессионный и другие анализы. Он позволяет создавать лучшие диаграммы рассеяния, коробчатые диаграммы, точечные диаграммы, гистограммы, графики временных рядов и т. д. Minitab поддерживает одновыборочные Z-критерии, двухвыборочные t-критерии, парные t-критерии и многое другое.

8. Эксель

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

9. МАТЛАБ

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

10. СПМ

Инженеры и ученые полагаются на JMP из-за его надежных аналитических навыков и способности облегчать динамические статистические открытия при работе с данными. Предположим, вам нужно разобраться в сложных отношениях, копнуть глубже или обнаружить неожиданное. В этом случае JMP станет вашим инструментом 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 выборочный статистический анализ.

11. Таблица

Когда дело доходит до визуализации данных, Tableau — один из самых популярных инструментов. Метод визуализации данных оказался очень ценным для анализа данных. Tableau позволяет легко и быстро генерировать первоклассное представление данных из больших наборов данных.

Следовательно, это облегчает аналитику данных возможность делать поспешные суждения. Электронные таблицы Excel, облачные базы данных и массивные кубы онлайн-аналитической обработки — это лишь некоторые из его многочисленных функций. Поэтому пользователи должны настроить фильтры в соответствии со своими потребностями и перетащить лист набора данных в Tableau.