L'analisi statistica è la raccolta e l'interpretazione dei dati al fine di scoprire modelli e tendenze. È un componente dell'analisi dei dati. L'analisi statistica può essere utilizzata in situazioni come la raccolta di interpretazioni di ricerca, la modellazione statistica o la progettazione di indagini e studi. Può anche essere utile per le organizzazioni di business intelligence che devono lavorare con grandi volumi di dati.
Nel contesto della business intelligence (BI), l'analisi statistica implica la raccolta e l'analisi di ogni campione di dati in una serie di elementi da cui è possibile estrarre campioni. Un campione, in statistica, è una selezione rappresentativa tratta da una popolazione totale.
L'obiettivo dell'analisi statistica è identificare le tendenze. Un'attività di vendita al dettaglio, ad esempio, potrebbe utilizzare l'analisi statistica per trovare modelli nei dati dei clienti non strutturati e semi-strutturati che possono essere utilizzati per creare un'esperienza cliente più positiva e aumentare le vendite.
Fasi di analisi statistica
L'analisi statistica può essere suddivisa in cinque fasi distinte, come segue:
- Descrivi la natura dei dati da analizzare.
- Esplora la relazione dei dati con la popolazione sottostante.
- Creare un modello per riassumere una comprensione di come i dati si relazionano alla popolazione sottostante.
- Dimostrare (o smentire) la validità del modello.
- Utilizza l'analisi predittiva per eseguire scenari che aiuteranno a guidare le azioni future.
Software di analisi statistica
Il software per l'analisi statistica in genere consentirà agli utenti di eseguire analisi più complesse includendo strumenti aggiuntivi per l'organizzazione e l'interpretazione dei set di dati, nonché per la presentazione di tali dati. IBM SPSS Statistics, RMP e Stata sono alcuni esempi di software di analisi statistica. Ad esempio, IBM SPSS Statistics copre gran parte del processo analitico. Dalla preparazione e gestione dei dati all'analisi e al reporting. Il software include un'interfaccia personalizzabile e, anche se può essere difficile da usare per qualcuno, è relativamente facile per chi ha esperienza nel suo funzionamento.
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