Системы статистического анализа (Statistical analysis systems, SA) предназначены для выполнения комплексных статистических исследований данных. Такие программные продукты поддерживают такие методы анализа, как регрессионный анализ, предсказательная аналитика, анализ временных рядов и статистическое моделирование.

Статистический анализ информации - это процесс сбора, обработки, анализа и интерпретации данных для выявления закономерностей и тенденций в анализируемой предметной области. К методам и инструментам статистического анализа данных относятся такие как диаграммы, графики, факторный анализ, регрессионный анализ, методы математической статистики и другие.

Процесс статистического анализа информации позволяет более эффективно управлять бизнесом, принимать обоснованные решения и предсказывать будущие тенденции. ПО для статистического анализа предназначено для организации статистического исследования, интерпретации, преобразования и представления выбранных наборов данных.

Основными функциями SА-систем являются:

- администрирование (позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учетными записями и правами доступа к системе);

- импорт/экспорт данных (позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО);

- многопользовательский доступ (обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учетными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения);

- наличие API (обеспечивает связку программных продуктов между собой для автоматического обмена информацией);

- отчетность и аналитика (позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных).

Использование систем статистического анализа может принести следующие выгоды:

• улучшение качества принимаемых решений (система SA позволяет определить закономерности и связи между различными переменными, что может помочь принимать более обоснованные и точные решения);

• экономия времени и ресурсов (система SA автоматизирует процесс обработки данных и анализа результатов, что позволяет сократить время и затраты на выполнение этих задач);

• улучшение производительности (с помощью системы SA можно определить факторы, влияющие на производительность, и разработать стратегии для оптимизации ее уровня);

• разработка новых продуктов и услуг (система SA может помочь выявить нужды клиентов и тренды на рынке, что позволит разработать более востребованные продукты и услуги);

• повышение конкурентоспособности (применение системы SA может сделать компанию более конкурентоспособной на рынке, предоставив ей возможность оптимизировать бизнес-процессы и повысить эффективность деятельности).

К отличительным чертам программ прогнозной аналитики относят способность:

• иметь набор функций статистического анализа, решения уравнений и построения моделей;

• выполнять комплексный статистический анализ;

• облегчать импорт, подготовку и моделирование данных.

Для лучшего понимания функций, решаемых задач, преимуществ и возможностей SА проведем сравнительный анализ нескольких российских систем (таблица 1).

Из анализа данных табл. 1 можно сделать вывод, что наиболее предпочтительной является программа Polymatica, обладающая полным функционалом для проведения статистического анализа, включенная в реестр российского ПО и имеющая демо версию.

Библиографический список:

1. Soware. Умный выбор систем для бизнеса [Электронный ресурс]. URL: https://soware.ru/.

Таблица 1 – Сравнительный анализ систем статистического анализа