데이터를 구성하고 정보를 기반으로 미래 동향을 예측하기 위해 많은 기업에서 통계 분석에 의존합니다.
조직에는 빅 데이터로 무엇을 할 것인지에 대한 많은 옵션이 있지만 통계 분석은 전체를 조사하고 개별 샘플로 분류하는 방법입니다.
통계(또는 통계 분석)는 패턴과 추세를 식별하기 위해 데이터를 수집하고 분석하는 프로세스입니다. 정보를 검토할 때 편견을 없애기 위해 숫자를 사용하는 방법입니다. 또한 의사 결정에 정보를 제공할 수 있는 과학적 도구로 생각할 수도 있습니다.
온라인 기술 회사인 TechTarget.com은 통계 분석을 비즈니스 데이터 수집 및 조사, 추세 보고와 관련된 비즈니스 인텔리전스의 한 측면으로 설명합니다.
TechTarget은 웹사이트에 "통계 분석은 덜 정교한 방법처럼 샘플의 횡단면 표현이 아니라 모집단(샘플을 추출할 수 있는 항목 집합)의 모든 단일 데이터 샘플을 조사합니다."라고 씁니다.
통계 분석이 완료되는 구체적인 방법을 가리킵니다. 그들은 이 과정에서 다음을 포함하여 5단계가 수행된다고 말했습니다.
비즈니스 분석 소프트웨어 및 서비스 제공업체인 SAS는 통계 분석을 기본 패턴과 추세를 발견하기 위해 대량의 데이터를 수집, 탐색 및 제시하는 과학으로 정의합니다.
댄 설리반, 시스템 아키텍처, 엔터프라이즈 보안, 고급 분석 및 비즈니스 인텔리전스 분야에서 IT 분야에서 20년 이상의 경력을 쌓은 저자이자 시스템 설계자이자 컨설턴트는 기업이 최고 찾기를 포함하여 통계 분석을 유리하게 사용할 수 있는 여러 가지 방법이 있다고 말합니다. 제품 라인을 수행하고, 실적이 저조한 영업 직원을 식별하고, 국가의 지역 간에 영업 실적이 얼마나 다양한지 파악합니다.
Tom's IT Pro에 대한 블로그 게시물에서 Sullivan은 통계 분석 도구를 사용하여 예측 모델링을 도울 수 있다고 썼습니다. 그는 여러 외부 요인의 영향을 받을 수 있는 단순한 추세 예측을 보여주기보다 통계 분석 도구를 통해 기업이 추가 정보를 더 자세히 볼 수 있다고 말했습니다.
Sullivan은 "통계 도구는 이러한 추가 정보를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다."라고 썼습니다.
통계 분석에는 두 가지 주요 유형이 있습니다. 기술 및 추론(모델링이라고도 함)입니다.
My Market Research Methods 웹사이트에 따르면 기술 통계는 조직에서 데이터를 요약하는 데 사용합니다.
"기술적 통계는 설명 요약 차트와 표가 포함된 방대한 양의 데이터를 수집하지만 표본이 추출된 모집단에 대해 결론을 내리려고 하지 마십시오.”라고 회사는 웹사이트에 씁니다. "당신은 단순히 당신이 가지고 있는 데이터를 예쁜 차트와 그래프로 요약하고 있습니다. 마치 누군가에게 두꺼운 책(원시 데이터)을 건네주는 것이 아니라 책의 요점(집행 요약)을 말하는 것과 같습니다."
차트, 그래프 및 표는 기본 구성 요소이므로 기술 통계를 사용하면 원시 데이터를 더 쉽게 이해하고 시각화할 수 있습니다. 학생들의 통계 작업을 도와주는 Laerd Statistics는 기술 통계는 단순히 데이터를 설명하는 방법이며 분석된 데이터 이상의 결론을 내리거나 만들어진 가설에 대한 결론에 도달하는 데 사용되지 않는다고 언급합니다.
Laerd는 웹사이트에 "기술적 통계를 사용하면 데이터를 보다 의미 있는 방식으로 제시할 수 있으므로 데이터를 더 간단하게 해석할 수 있습니다."라고 말합니다.
기술 통계에서 나오는 유용한 데이터에는 모드, 중앙값 및 평균, 범위, 분산 및 표준 편차가 포함됩니다.
두 번째 유형의 통계 분석은 추론입니다. 추론 통계는 데이터를 더 자세히 연구하는 방법입니다.
My Market Research에 따르면 추론 통계를 통해 조직은 가설을 테스트하고 데이터에 대한 결론을 도출할 수 있습니다. 이러한 경우 일반적으로 전체 데이터의 샘플을 검사하고 결과를 그룹 전체에 적용합니다.
온라인 교과서 제공업체인 Boundless에 따르면 통계적 추론의 결론은 통계적 명제입니다. 그들이 지적하는 몇 가지 일반적인 형태의 통계적 명제는 다음과 같습니다.
결국 기술 통계는 데이터를 설명하는 데 사용되며 추론 통계는 동일한 정보에 대한 결론과 가설을 추론하는 데 사용됩니다.
결국 기술 통계는 데이터를 설명하는 데 사용되며 추론 통계는 동일한 정보에 대한 결론과 가설을 추론하는 데 사용됩니다.
빅 데이터와 통계 분석에 투자할 가치가 있습니까? 이 질문에 답하는 가장 좋은 방법은 이점을 살펴보는 것입니다. 일반적으로 통계는 이러한 방법 없이는 주의를 끌지 못하는 경향을 식별하는 데 도움이 됩니다. 분석은 또한 의사 결정에 객관성을 주입합니다. 통계가 좋으면 직감적인 결정이 필요하지 않습니다.
더 구체적으로 말하면, 통계적 분석은 많은 경우에 그 자체로 입증되었습니다. Twiddy &Company Realtors는 통계를 사용하여 운영 비용을 15% 절감한 회사입니다. 분석 결과 낭비적인 지출이 발견되었고 이를 제거하는 데 도움이 되었습니다.
비슷한 이야기는 시장 분석에 도움이 되는 데이터를 보여줍니다. 통계는 판매가 가장 많이 발생하는 위치, 판매 가치가 가장 높은 위치 및 해당 판매에 어떤 마케팅이 추가되었는지 보여줍니다. 판매 및 마케팅의 모든 측면에서 효율성을 높일 수 있습니다.
마찬가지로 통계 분석은 작업 효율성에 도움이 될 수 있습니다. 대부분의 경우 올바른 도구를 제공하면 직원들로부터 최고의 성과를 얻을 수 있습니다. 통계 분석을 통해 고용주는 각 도구의 효과를 주의 깊게 조사하고 최고의 성과를 내는 도구에 집중할 수 있습니다.
모든 사람이 회사가 수집하는 방대한 데이터에 대해 필요한 통계를 쉽게 계산할 수 있는 수학적 천재는 아니기 때문에 대부분의 조직에서는 일종의 통계 분석 소프트웨어를 사용합니다. 여러 제공업체에서 제공하는 이 소프트웨어는 조직이 비즈니스를 개선하는 데 필요한 특정 분석을 제공합니다.
이 소프트웨어는 기술 통계를 수행할 때 차트와 그래프를 빠르고 쉽게 생성할 수 있는 동시에 추론 통계를 수행할 때 필요한 보다 정교한 계산을 수행할 수 있습니다.
인기 있는 통계 분석 소프트웨어 서비스로는 IBM의 SPSS, SAS, Revolution Analytics의 R, Minitab 및 Stata가 있습니다.
통계 소프트웨어의 가장 중요한 두 가지 기능은 분석과 표시입니다. 분석 기능에는 계산과 관련하여 무거운 작업을 수행하는 통계 도구가 포함됩니다. 일반적인 분석 도구에는 표준 모델링, 신뢰 구간 및 확률 계산이 포함됩니다. 그것들은 통계 소프트웨어의 핵심 가치를 제공하며 애초에 그러한 소프트웨어에 투자하는 주된 이유입니다. 그럼에도 불구하고 소프트웨어를 구입할 때 분석 도구가 주요 관심사가 되어서는 안 됩니다.
프레젠테이션이 더 중요하다고 할 수 있습니다. 이것이 차트와 그래프를 채우는 것입니다. 통계 결과를 액세스 가능하고 가치 있게 만드는 모든 시각적 기능과 실시간 보고가 가능합니다. 소프트웨어를 선택할 때 통계적 표현은 항상 주요 고려 사항이어야 합니다.