Los Software de Análisis Estadístico

El análisis de los datos suele considerarse el aspecto más complicado de la investigación, pero no tiene por qué ser así. Aunque hay que saber qué hacer con los datos y cómo interpretar los resultados, los software de análisis estadístico pueden facilitar al máximo este proceso.

Investigamos para poner a prueba las hipótesis y lo hacemos obteniendo datos. Con suerte, si nuestros experimentos se planifican y ejecutan correctamente, podemos obtener buenos datos que nos digan algo único sobre la investigación. Aunque la primera parte de cualquier experimento (la planificación y la ejecución) es de vital importancia, sólo es la mitad de la batalla. El tratamiento de los datos es igual de importante y el análisis de buenos datos de la manera correcta puede conducir a descubrimientos y conocimientos revolucionarios.

¿Qué son los Software de Análisis Estadístico?

Los productos de software de análisis estadístico son programas especializados diseñados para permitir a los usuarios realizar análisis estadísticos complejos. Estos productos suelen proporcionar herramientas para la organización, interpretación y presentación de conjuntos de datos seleccionados. Las soluciones estadísticas suelen agrupar estas capacidades de gestión de datos con funciones específicas para el análisis estadístico. Las capacidades de análisis estadístico se refieren a las capacidades que soportan metodologías de análisis como el análisis de regresión, el análisis predictivo y la modelización estadística, entre muchas otras.

Las herramientas de software de análisis estadístico suelen ser utilizadas por los científicos de datos y los matemáticos, pero pueden ofrecer características específicas de la industria. Pueden ser funciones adaptadas a la investigación científica, la modelización de costes o las ciencias de la salud; otras herramientas pueden realizar análisis estadísticos específicos en función del sector o del caso de uso.

Características de los Software de Análisis Estadístico

Para poder ser incluido en la categoría de análisis estadístico, un producto debe:

Incluir capacidades de análisis estadístico, ecuaciones y modelos

Facilitar la importación, preparación y modelización de datos

Realizar análisis estadísticos complejos

¿Qué tipos de software de análisis estadístico existen?

El análisis estadístico tiene muchos sabores diferentes y cada tipo es apropiado o beneficioso para diferentes casos de uso. Aunque los métodos son muchos, el objetivo final del análisis se divide en tres tipos: descriptivo, prescriptivo y predictivo. El análisis descriptivo se limita a observar los datos tal y como son, pero no hace referencia ni recomienda ningún resultado futuro. El análisis prescriptivo utiliza los datos históricos para recomendar un resultado concreto. Por último, el análisis predictivo utiliza datos históricos para predecir datos o resultados futuros. Aparte de estos métodos generales, el software de análisis estadístico puede realizar los siguientes tipos de análisis:

Análisis de regresión

Este tipo de análisis permite llevar a cabo varios métodos de regresión, como los mínimos cuadrados ordinarios, los mínimos cuadrados ponderados o el modelo lineal generalizado.

Análisis predictivo

El análisis predictivo extrae y analiza patrones de datos históricos para predecir resultados futuros, extrayendo información de conjuntos de datos para determinar patrones y tendencias. Mediante una serie de análisis estadísticos y algoritmos, los analistas utilizan productos de análisis predictivo para crear modelos de decisión que se utilizan para planificar el mejor resultado posible.

Análisis de supervivencia

Este tipo de análisis permite evaluar duraciones, eventos y fiabilidad en relación con el análisis estadístico.

Análisis de series temporales

El análisis de series temporales permite a los usuarios identificar patrones dentro de conjuntos de datos masivos y continuos de series temporales para realizar informes, previsiones y análisis predictivos.

Análisis bayesiano

Este método de inferencia estadística permite combinar la información previa sobre un parámetro estadístico con la evidencia de la información contenida en una muestra para guiar el proceso de inferencia estadística.

Árboles de decisión

Un tipo común de modelo de clasificación es el árbol de decisión. Estos modelos predicen una serie de posibles resultados basados en una variedad de entradas. Por ejemplo, si un equipo de ventas construye 1 millón de dólares en cartera, puede cerrar 100.000 dólares en ingresos, pero si construye 10 millones de dólares en cartera, debería ser capaz de cerrar 1 millón de dólares en ingresos.

¿Cuáles son las características comunes del software de análisis estadístico?

Las herramientas de análisis estadístico permiten a los usuarios extraer y analizar datos estructurados o no estructurados. A través del proceso de análisis, se crean conjuntos de datos y visualizaciones a partir de los datos compilados.

Preparación de los datos

Para poder analizar los datos, éstos deben estar correctamente depurados y ser de alta calidad. Esta preparación consiste en la deduplicación, la depuración y la anexión de los datos para el análisis estadístico. No todo el análisis se realiza en la superficie. En cambio, las herramientas de análisis estadístico robustas extraen los datos de las bases de datos y los preparan para el análisis.

Muestreo de datos

El muestreo de datos permite a los usuarios seleccionar muestras de datos para procedimientos definidos.

Modelado estadístico

El modelado estadístico implica la creación de un modelo matemático que incorpora un conjunto de supuestos estadísticos relativos a la creación de datos de muestra que pueden utilizarse para obtener una mejor idea sobre la composición y la distribución de los datos.

Pruebas de hipótesis

Las herramientas de análisis estadístico suelen ofrecer funciones de comprobación de hipótesis para garantizar que el análisis es coherente con los datos y correcto en función de factores predeterminados. Esto ayuda al investigador, al científico de datos o al estadístico a evaluar el resultado basándose en su hipótesis inicial.

Visualización de datos

Además de las entradas y salidas numéricas, el software de análisis estadístico suele permitir al usuario visualizar los resultados mediante gráficos, tablas e informes. Esto no sólo ayuda al usuario final a entenderlos mejor, sino que también ayuda a comunicar mejor estos resultados.

¿Cuáles son las ventajas del software de análisis estadístico?

Independientemente del análisis de datos complejos que se realicen, las herramientas de análisis estadístico permiten encontrar fácilmente correlaciones, regresiones, análisis de varianza, etc. Con esta información en la mano,  se puede dar sentido a sus datos y tomar decisiones informadas basadas en ellos. Estas herramientas ayudan a identificar los duplicados y los casos inusuales que pueden surgir durante la limpieza y la curación de datos y a obtener informes detallados de análisis de datos.

Gestionar grandes volúmenes de datos

El software de análisis estadístico permite preparar, mezclar y analizar fácilmente los datos mediante un flujo de trabajo repetible y, a continuación, desplegar y compartir los análisis a escala para obtener conocimientos más profundos.

Obtenga información sobre los datos

A través de la minería de datos y el análisis estadístico, especialmente cuando se combina con otra tecnología como el aprendizaje automático, los profesionales de los datos son capaces de obtener información sobre los mismos.

Comprender mejor los posibles resultados y escenarios

Con el análisis estadístico, especialmente de la variedad predictiva, se entiende mejor cómo afectarán las diferentes variables y  así planificar en consecuencia.

Principales Soluciones de Análisis Estadístico

SPSS (IBM)

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) es quizás el paquete de software estadístico más utilizado en la investigación del comportamiento humano. Ofrece la posibilidad de recopilar fácilmente estadísticas descriptivas, análisis paramétricos y no paramétricos, así como representaciones gráficas de los resultados a través de la interfaz gráfica de usuario. También incluye la opción de crear scripts para automatizar el análisis o para llevar a cabo un procesamiento estadístico más avanzado.

R (R Foundation for Statistical Computing)

R es un paquete de software estadístico gratuito que se utiliza ampliamente tanto en la investigación del comportamiento humano como en otros campos. Existen cajas de herramientas (esencialmente plugins) para una gran variedad de aplicaciones, que pueden simplificar varios aspectos del procesamiento de datos. Aunque R es un software muy potente, también tiene una curva de aprendizaje pronunciada, que requiere un cierto grado de codificación. Sin embargo, cuenta con una comunidad activa dedicada a construir y mejorar R y los plugins asociados, lo que garantiza que la ayuda nunca está demasiado lejos.

MATLAB (The Mathworks)

MatLab es una plataforma analítica y un lenguaje de programación muy utilizado por ingenieros y científicos. Al igual que con R, el camino de aprendizaje es empinado y usted tendrá que crear su propio código en algún momento. También hay disponible una gran cantidad de cajas de herramientas para ayudarte a responder a tus preguntas de investigación (como EEGLab para analizar datos de EEG). Aunque MatLab puede ser difícil de usar para los principiantes, ofrece una enorme flexibilidad en términos de lo que se quiere hacer – siempre y cuando se pueda codificar (o al menos operar la caja de herramientas que se requiere).

Microsoft Excel

Aunque no es una solución de vanguardia para el análisis estadístico, MS Excel ofrece una amplia variedad de herramientas para la visualización de datos y estadísticas simples. Es sencillo generar métricas de resumen y gráficos y figuras personalizables, lo que lo convierte en una herramienta utilizable para muchos que quieren ver los aspectos básicos de sus datos. Como muchos individuos y empresas poseen y saben usar Excel, también lo convierte en una opción accesible para aquellos que buscan iniciarse en la estadística.

SAS (software de análisis estadístico)

SAS es una plataforma de análisis estadístico que ofrece opciones para utilizar la interfaz gráfica de usuario, o para crear scripts para análisis más avanzados. Es una solución de primera calidad que se utiliza ampliamente en los negocios, la atención sanitaria y la investigación del comportamiento humano. Es posible llevar a cabo análisis avanzados y producir gráficos y tablas dignos de publicación. Sin embargo, la codificación también puede ser un ajuste difícil para aquellos que no están acostumbrados a este enfoque.

GraphPad Prism

GraphPad Prism es un software de primera calidad que se utiliza principalmente en el ámbito de la estadística relacionada con la biología, pero ofrece una serie de capacidades que pueden utilizarse en diversos campos. Al igual que el SPSS, existen opciones de scripting para automatizar los análisis o realizar cálculos estadísticos más complejos, pero la mayor parte del trabajo se puede realizar a través de la interfaz gráfica de usuario.

Minitab

El software Minitab ofrece una serie de herramientas estadísticas básicas y bastante avanzadas para el análisis de datos. Al igual que GraphPad Prism, los comandos pueden ejecutarse tanto a través de la interfaz gráfica de usuario como de los comandos de script. Esto lo hace accesible tanto a los principiantes como a los usuarios que desean realizar análisis más complejos.

Estadísticas de BlueSky

Es una aplicación estadística completa basada en el proyecto de código abierto R. Proporciona una potente interfaz de usuario familiar disponible en las principales aplicaciones estadísticas como SPSS, SAS, etc. Desbloquea el poder de R para la comunidad de analistas proporcionando una rica interfaz gráfica de usuario y salida para varias estadísticas populares, minería de datos, manipulación de datos y comandos de gráficos. Proporciona un rico marco de desarrollo para desarrollar y desplegar nuevos módulos estadísticos, aplicaciones o funciones. Proprociona ricas interfaces gráficas de usuario y salida, todo a través de intuitivas interfaces de usuario de arrastrar y soltar (No se requiere programación).

OriginPro

Origin es una aplicación de software fácil de usar y de aprender que proporciona capacidades de análisis de datos y gráficos con calidad de publicación adaptados a las necesidades de los científicos e ingenieros. OriginPro ofrece herramientas de análisis ampliadas para el ajuste de picos, el ajuste de superficies, la estadística, el procesamiento de señales y el manejo de imágenes.

Los usuarios pueden personalizar operaciones como la importación, la elaboración de gráficos y el análisis, todo ello desde la interfaz gráfica de usuario. Los gráficos, los resultados de los análisis y los informes se actualizan automáticamente cuando cambian los datos o los parámetros. Esto permite el análisis por lotes de múltiples archivos o conjuntos de datos sin necesidad de programación

JMP

JMP, software de análisis de datos para Mac y Windows, combina la fuerza de la visualización interactiva con una potente estadística. Importar y procesar datos es fácil. La interfaz de arrastrar y soltar, los gráficos enlazados dinámicamente, las bibliotecas de funcionalidad analítica avanzada, el lenguaje de scripts y las formas de compartir los resultados con otros, permiten a los usuarios profundizar en sus datos, con mayor facilidad y rapidez.

Desarrollado originalmente en la década de 1980 para captar el nuevo valor de la interfaz gráfica de usuario para ordenadores personales, JMP sigue dedicándose a añadir a la funcionalidad del software métodos estadísticos de vanguardia y técnicas de análisis especiales de diversos sectores. El fundador de la organización, John Sall, sigue siendo el arquitecto jefe.

Suite TIMi

Desde 2007, trabaja en la creación del marco más potente para superar las barreras de la analítica, la analítica predictiva, la IA y el Big Data, al tiempo que ofrecemos un entorno útil, rápido y amigable. La Suite TIMi se compone de cuatro herramientas: Anatella (ETL analítico, Data Prep & Big Data), Modeler (Auto-ML / Automated Predictive Modelling / Automated-AI), StarDust (3D Segmentation) y Kibella (solución de cuadros de mando de BI).

Grapher

Grapher™ es una aplicación de gráficos con todas las funciones para científicos, ingenieros y profesionales de los negocios. Con más de 80 tipos de gráficos únicos, los datos se transforman rápidamente en conocimiento. Prácticamente todos los aspectos del gráfico son personalizables. Mejore su gráfico con leyendas, títulos y etiquetas, diagramas de suma, lupas de gráficos e informes estadísticos. Grapher es muy utilizado por cualquier persona que necesite mostrar datos de forma gráfica.

XLSTAT

La solución líder de análisis de datos y estadística para Microsoft Excel®. XLSTAT es un potente y flexible complemento de análisis de datos de Excel que permite a los usuarios analizar, personalizar y compartir resultados dentro de Microsoft Excel. Con más de 240 funciones estadísticas estándar y avanzadas disponibles, XLSTAT es la herramienta preferida para el análisis estadístico en empresas y universidades, grandes y pequeñas. Es usado por más de 110.000 usuarios en más de 120 países de todo el mundo.

nQuery

nQuery es ahora el software de análisis de tamaño de muestra y potencia más fiable del mundo. En 2018, el 91% de las organizaciones con ensayos clínicos aprobados por la FDA utilizaron nQuery como su calculadora de tamaño de muestra. Lo utilizan bioestadísticos de todos los niveles de experiencia. Creado por expertos en tamaño de muestra, nQuery cuenta con una amplia lista de funciones fáciles de usar pero potentes para el cálculo del tamaño de muestra y el análisis de potencia.

NumXL

NumXL es un conjunto de complementos de Excel para series temporales. Transforma su aplicación Microsoft Excel en una herramienta econométrica y de software de series temporales de primera clase, ofreciendo el tipo de precisión estadística que ofrecen los paquetes estadísticos mucho más caros.

NumXL se integra de forma nativa con Excel, añadiendo decenas de funciones econométricas, un rico conjunto de atajos e interfaces de usuario intuitivas para guiarle a través de todo el proceso. NumXL viene repleto de decenas de funciones a las que puede acceder fácilmente a través del asistente de funciones en Excel. Igualmente cuenta con varios asistentes e interfaces de usuario de acceso directo. Las mismas facilitan el proceso de análisis de las series temporales y automatizar los pasos más comunes. Por ejemplo, las estadísticas de resumen, el modelado, la calibración, el diagnóstico, el pronóstico, etc.

Contiene: Estadísticas de descripción, Pruebas estadísticas, Análisis de correlogramas, Cálculo de fechas y calendarios, Suavizado lineal de Brown y exponencial de Winter, ARMA/ARIMA/SARIMA y X12ARIMA, ARMAX/SARIMA-X, GARCH, E-GARCH y GARCH-M (9) MLR, GLM y PCA, Análisis espectral: DFT, IDFT, HP, BK, convolución y Periodograma. También posee varias utilidades como interpolación, Regex, etc.

R Server para HDInsight

Al combinar el software de análisis R con la potencia de Apache Hadoop y Apache Spark, Microsoft R Server para HDInsight le ofrece la escala y el rendimiento que necesita. Las bibliotecas matemáticas multihilo y la paralelización transparente de R Server manejan hasta 1000 veces más datos y hasta 50 veces más rápido que R de código abierto. Esto ayuda a entrenar modelos más precisos para obtener mejores predicciones. R Server funciona con el lenguaje R de código abierto, por lo que todos sus scripts de R se ejecutan sin cambios.

¿Cuáles son las alternativas al software de análisis estadístico?

Las alternativas al software de análisis estadístico pueden sustituir a este tipo de software, ya sea parcial o totalmente son:

Las plataformas de análisis

Las plataformas de análisis pueden incluir el análisis estadístico, pero son herramientas con un enfoque más amplio. Facilitan los siguientes cinco elementos: preparación de datos, modelado de datos, combinación de datos, visualización de datos y entrega de información.

Software de análisis de big data

El software de análisis de big data se conecta a Hadoop o a distribuciones propias de Hadoop para comprender mejor los datos estructurados y no estructurados. Estas mismas fuentes de datos pueden ser importantes para los científicos de datos encargados de crear modelos predictivos.

Software de análisis de registros

Si nos centramos en los datos de registro podrían beneficiarse de la implementación de un software de análisis de registros, que se utiliza para analizar los datos de registro de las aplicaciones y los sistemas. Hay que tener en cuenta que este software es mucho más limitado en cuanto a los tipos de datos y las fuentes de datos a las que se puede conectar. Sin embargo, dado que el software de análisis de registros se centra en los registros, a menudo proporciona detalles más granulares en torno a los datos relacionados con los registros.

Software de análisis de flujos

Cuando se buscan herramientas específicamente orientadas al análisis de datos en tiempo real, el software de análisis de flujos es una solución a la que hay que recurrir. Estas herramientas ayudan a los usuarios a analizar los datos en la transferencia a través de las API, entre las aplicaciones y más. Este software puede ser útil con los datos del Internet of Things (IoT), que a menudo se quieren analizar en tiempo real.

Software de análisis predictivo

El software de análisis estadístico de uso general permite realizar varias formas de análisis, como el prescriptivo, el descriptivo y el predictivo. Si es necesario centrarnos en observar sus datos pasados y presentes para predecir los resultados futuros pueden utilizar el software de análisis predictivo para obtener una solución más afinada.

Software de análisis de texto

El software de análisis estadístico se centra en los datos estructurados o numéricos, lo que permite a los usuarios profundizar y profundizar en los números. Si el usuario quiere centrarse en datos no estructurados o de texto, las soluciones de análisis de texto son la mejor opción. Estas herramientas ayudan a los usuarios a comprender y extraer rápidamente análisis de sentimientos, frases clave, temas y otros conocimientos de los datos de texto no estructurados.

Soluciones relacionadas con el software de análisis estadístico

Las soluciones relacionadas que pueden utilizarse junto con el software de análisis estadístico son las siguientes:

Software de almacén de datos

Es posible que tengamos un gran número de fuentes de datos dispares, por lo que para integrar mejor todos sus datos, es necesario un almacén de datos. Los almacenes de datos pueden albergar datos de múltiples bases de datos y aplicacion. Esto permite a las herramientas de BI y análisis extraer todos los datos de un único repositorio. Esta organización es fundamental para la calidad de los datos que ingiere el software de análisis.

Software de preparación de datos

Una solución clave necesaria para facilitar el análisis de datos es una herramienta de preparación de datos y otras herramientas de gestión de datos relacionadas. Estas soluciones permiten a los usuarios descubrir, combinar, limpiar y enriquecer los datos para un análisis sencillo. Las herramientas de preparación de datos suelen ser utilizadas por los equipos de TI o los analistas de datos encargados de utilizar las herramientas de BI. Algunas plataformas de BI ofrecen funciones de preparación de datos.

Software de aprendizaje automático

Los algoritmos de aprendizaje automático son un componente clave para construir modelos estadísticos eficaces. Muchos algoritmos de aprendizaje automático se construyen para proporcionar recomendaciones o sugerencias, lo que es especialmente relevante para el análisis predictivo.

Desafíos del software de análisis estadístico

Las soluciones de software pueden conllevar su propio conjunto de retos:

Necesidad de conocimiento cualificado

El software de análisis estadístico no es necesariamente sencillo. A menudo, estas herramientas requieren un administrador dedicado a ayudar a implementar la solución y asistir a otros en la adopción. Sin embargo, hay una escasez de científicos de datos y analistas cualificados que estén equipados para configurar dichas soluciones. Además, esos mismos científicos de datos se encargarán de obtener información procesable a partir de los datos.

Organización de los datos

Para sacar el máximo partido a las soluciones de análisis, es necesario organizar los datos. Esto significa que las bases de datos deben configurarse correctamente e integrarse adecuadamente. Esto puede requerir la construcción de un almacén de datos, que puede almacenar datos de una variedad de aplicaciones y bases de datos en una ubicación central.

En el contexto del big data, podemos querer considerar específicamente un software de procesamiento y distribución de big data. Esto suele requerir un analista de datos cualificado o un consultor externo que ayude a garantizar que la calidad de los datos sea la mejor para facilitar el análisis.

Tendencias del software de análisis estadístico

Autoservicio

Al igual que con otros tipos de herramientas de análisis (como las plataformas de análisis), existe una tendencia creciente a que el software sea de naturaleza de autoservicio. Esto significa que las personas que no son profesionales deberían poder utilizar la herramienta fácilmente con poco o ningún apoyo informático para su configuración.

Analítica aumentada

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se están abriendo paso en la mayoría de los sectores y la estadística no es una excepción. Con el aprendizaje automático que impulsa el análisis estadístico, los usuarios pueden descubrir datos, determinar el mejor tipo de análisis para un conjunto de datos o un problema concreto y mucho más. Con los análisis aumentados, los analistas pueden comprender mejor sus datos, lo que les permite profundizar en las tendencias y los patrones. Por ejemplo, el software puede alertar al usuario de una anomalía en los datos que puede examinar para rectificar el problema o informar a las personas pertinentes.

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