सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ्टवेयर –
दुनिया भर में संगठन और कंपनियां एक तरफ ग्राहक अपेक्षाओं को समझने और दूसरी ओर डेटा संचालित गुणवत्ता कार्यक्रम सुनिश्चित करने के लिए डेटा विश्लेषण के बैंडवैगन पर कूद रही हैं । कई संगठनों में डेटा के विस्फोट के साथ, यह एक आशीर्वाद है कि डेटा और सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए कई सॉफ्टवेयर विकल्प उपलब्ध हैं। आपकी व्यक्तिगत आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए अनुकूलित कैलकुलेटर जैसे कस्टमाइज़ किए गए समाधानों से सरल उपकरण से, सांख्यिकीय उपकरण सभी क्षेत्रों में ब्रांडों के लिए अत्यधिक महत्व और लोकप्रियता प्राप्त कर रहे हैं।
इसलिए जब तक कि ब्रांड दोहराए गए घंटों या दो लाख डॉलर के साथ अनगिनत घंटे खर्च नहीं करना चाहते हैं जो उनके बजट व्यय को बर्बाद कर सकता है, तो सांख्यिकीय विश्लेषण पैकेज में निवेश करना बेहतर होता है जो बिना महंगे या कम प्रभावी होने के कार्यों को निष्पादित कर सकता है।
ऐसा कहा जा रहा है कि मार्केट में कई मुफ्त सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ्टवेयर उपकरण उपलब्ध हैं, जिन्हें कंपनियों द्वारा अपने डेटा लक्ष्यों और उद्देश्यों को पूरा करने के लिए लागू किया जा सकता है। तो कंपनियां सर्वोत्तम सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ्टवेयर पैकेज कैसे तय करती हैं जो व्यापक रूप से उनकी आवश्यकताओं को पूरा कर सकती है। कुल मिलाकर, सही सांख्यिकीय विश्लेषण उपकरण चुनना एक जटिल निर्णय हो सकता है।
यही कारण है कि यह तय करने से पहले कि कौन सा उपकरण व्यवस्थित और व्यापक फैशन में अपने उद्देश्यों तक पहुंचने में मदद कर सकता है, यह तय करने से पहले कुछ महत्वपूर्ण चीजों को देखना महत्वपूर्ण है। यहां कुछ महत्वपूर्ण विचारधाराएं हैं जिन्हें कंपनियों को ध्यान में रखना चाहिए, अंततः सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ़्टवेयर उपकरण का निर्णय लेने से पहले जो वे नियोजित करना चाहते हैं:
नोट: एक सांख्यिकीय मॉडलर बनें
जानें मात्रात्मक डेटा को प्रभावी तरीके से कैसे एकत्रित करें। संभावना के आधार पर व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए पूर्वानुमान विकसित करें। एसपीएसएस, मिनीटाब जैसे महत्वपूर्ण सांख्यिकीय उपकरण को समझें।
जो लोग कंपनी में उपकरण का उपयोग करने जा रहे हैं:
सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ्टवेयर में निवेश करते समय किसी भी कंपनी को विचार करना चाहिए, उन लोगों में से जो लोग उनका उपयोग करने जा रहे हैं। क्या वे विशेषज्ञ आंकड़े, रिश्तेदार पेशेवर या किसी ऐसे व्यक्ति के मिश्रण के लिए जा रहे हैं? क्या नियमित आधार पर या निश्चित अवधि के दौरान डेटा का विश्लेषण किया जाएगा? क्या डेटा विश्लेषण विश्लेषकों का मुख्य काम होगा या क्या यह कंपनी के लिए कई नौकरियों में से एक होगा? क्या वे कंप्यूटर सिस्टम का उपयोग करने में सक्षम हैं या क्या यह सिर्फ कुछ ऐसा है जो उनकी नौकरी प्रोफ़ाइल का हिस्सा बन गया है?
सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ्टवेयर का उपयोग करने वाले लोगों को समझकर, कंपनियां बेहतर निर्णय ले सकती हैं क्योंकि इससे उन्हें अपनी जरूरतों और क्षमताओं के अनुरूप एक चुनने में मदद मिलेगी। यदि आप जटिल प्रणाली चुनते हैं और आपकी समूह इंटर्न से अपेक्षाकृत भरी हुई है, तो निवेश इतना उपयोगी नहीं हो सकता है और इसके विपरीत। इसके अलावा, यह महत्वपूर्ण है कि यदि आपकी समूह के सदस्य कई क्षेत्रों और जनसांख्यिकीय क्षेत्रों में फैले हैं, तो एक सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ़्टवेयर में निवेश करना जिसमें कई भाषा विकल्प हैं, एक बहुत अच्छा विचार हो सकता है।
आसानी से सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ्टवेयर का उपयोग किया जा सकता है:
विभिन्न डेटा विश्लेषण उपकरण के उपयोग के लिए आवश्यक अनुभव के विभिन्न स्तर होते हैं। यह वास्तव में एक बुरी बात नहीं है क्योंकि विभिन्न पेशेवरों के पास विशेषज्ञता के विभिन्न स्तर होते हैं। जबकि एक विशेषज्ञ सांख्यिकीविद सबसे अधिक संभावना में डेटा को सही तरीके से सेट अप करने के साथ-साथ कमांड लाइन इंटरफेस में सांख्यिकीय समीकरणों को दर्ज करने के बारे में जानता है, एक कम अनुभवी व्यक्ति को इसके द्वारा सूचित किया जा सकता है।
एक मेनू आधारित इंटरफ़ेस उनके लिए बेहतर अनुकूल हो सकता है। साथ ही, कई सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ्टवेयर पैकेज मैनुअल और निर्देश पृष्ठों के साथ आता है ताकि उन्हें पैकेज से परिचित कराया जा सके। ऐसा कहा जा रहा है कि आसानी से इन सॉफ़्टवेयर का उपयोग किया जा सकता है, यह है कि प्रत्येक ब्रांड को इस बात पर विचार करना चाहिए कि वे एक ऐसे का चयन कर सकते हैं जिसका उपयोग डाटा एनालिटिक्स समूह द्वारा सरल और प्रभावी फैशन में किया जा सके। यह भी सुनिश्चित करें कि आप एक सॉफ्टवेयर चुनते हैं जो विभिन्न इंटरफ़ेस विकल्पों की अनुमति देता है।
डेटा उपयोगकर्ता प्रभारी की क्षमता के अनुसार इंटरफ़ेस को अनुकूलित करना आसान हो जाता है।
ग्राहक सहायता की उपलब्धता और जहां इसका उपयोग किया जाएगा, एक महत्वपूर्ण विचार है:
कंपनी के लोगों को सॉफ्टवेयर से निपटने में सक्षम होना चाहिए। या तो वे संगठन में किसी को भी चाहते हैं जो सॉफ़्टवेयर के बारे में सभी जानता है या जो किसी के साथ निवेश करता है। यदि मामले में, आपकी कंपनी सॉफ़्टवेयर कर्मियों के अंत से सहायता के लिए उनका समर्थन करने की तलाश में है, तो वास्तव में सॉफ्टवेयर में निवेश करने से पहले इसे जांचना बेहतर होगा। कभी-कभी सॉफ्टवेयर कर्मियों को विश्लेषण समस्याओं की बात आती है और कभी-कभी इंस्टॉलेशन और आईटी मुद्दों के साथ सहायता प्रदान होती है।
सॉफ़्टवेयर में निवेश करने से पहले इन सभी पहलुओं की जांच करना महत्वपूर्ण है, क्योंकि अगर इससे बचा जाता है तो वे बाद के चरण में डेटा प्रक्रिया में बाधा उत्पन्न कर सकते हैं। ग्राहक समर्थन के प्रकार के ग्राहक मंचों और ऑनलाइन पोर्टलों को देखने के लिए एक अच्छा विचार है, मौजूदा ग्राहक प्राप्त कर रहे हैं। यह कंपनियों को उन सेवाओं के बारे में एक उचित विचार प्रदान करेगा जो उन्हें प्राप्त हो सकते हैं। इसके अलावा ध्यान रखें कि कंपनियां अपने सॉफ़्टवेयर का उपयोग करने के तरीके भी महत्वपूर्ण हैं।
यह जानना महत्वपूर्ण है कि सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ़्टवेयर का उपयोग किसी विशेष स्थान या स्थानों पर, यहां तक कि दुनिया भर में कार्यालयों में किया जाना चाहिए। यदि दुनिया भर के स्थानों में एक सॉफ्टवेयर का उपयोग किया जा रहा है, तो लाइसेंस आवश्यकताएं अलग-अलग हो सकती हैं। साथ ही, यदि एक ही सॉफ़्टवेयर को विभिन्न प्रणालियों में उपयोग किया जाना है तो उन्हें लाइसेंस की अलग-अलग प्रतियों की आवश्यकता हो सकती है। यह एक और बात है कि कंपनियों को अंततः अपनी पसंद के सॉफ़्टवेयर पर निर्णय लेने से पहले जांच करनी चाहिए।
इसलिए एक मुफ्त सांख्यिकीय विश्लेषण उपकरण में निवेश करना किसी भी कंपनी के लिए बहुत अच्छा निवेश हो सकता है। चूंकि सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ्टवेयर प्रकृति में मुक्त होते हैं, इससे यह सब बेहतर निवेश होता है। कार्यक्रमों और संकुलों का उपयोग करने के लिए सरल है जो समझने में काफी आसान हैं, इन सॉफ्टवेयरों को गैर-सरकारी संगठनों (एनजी)), सरकारी निकायों, विश्वविद्यालयों और कभी-कभी यहां तक कि व्यक्तियों सहित विभिन्न स्रोतों द्वारा विकसित किया जाता है।
जबकि कुछ पैकेज विशिष्ट उद्देश्यों के लिए विकसित किए जाते हैं, वहीं अन्य लोग हैं जो मुख्य रूप से सामान्य उद्देश्यों के लिए उपयोग किए जाते हैं और उनमें कई सांख्यिकीय प्रक्रियाएं उपलब्ध होती हैं। मार्केट में उपलब्ध कुछ मुफ्त सांख्यिकीय उपकरण इस आलेख में हाइलाइट किए गए हैं। वे निम्नानुसार हैं:
सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ्टवेयर
1. एडीएएमएसओफ्ट:
एक फ्री और ओपन सोर्स सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ्टवेयर, एडीएएमएसओफ्ट जावा में विकसित किया गया था । यही कारण है कि यह सॉफ़्टवेयर किसी भी सिस्टम पर चला सकता है जो जावा सॉफ़्टवेयर का समर्थन करता है। शुरुआत में मार्को स्कार्नो द्वारा सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर के प्रोटोटाइप का उपयोग करने में आसान के रूप में विकसित किया गया था, इसे शुरुआत में विनआइडीएएमएस कहा जाता था। बाद में कई गतिविधियों को इसमें जोड़ा गया और कास्पुर सांख्यिकीय समूह द्वारा उपयोग किया गया जो एडीएएमएस समूह का हिस्सा है। जब उपकरण में व्यापक उपकरण जोड़े गए थे, तो इसे वेब समुदाय को एडीएमएसॉफ्ट सॉफ्टवेयर के रूप में जारी किया गया था। एडीएएमएसओफ्ट डेटा खनन, रिकॉर्ड लिंकेज विधियों लॉजिस्टिक रिग्रेशन, रैखिक रिग्रेशन, क्लस्टर विश्लेषण, पत्राचार विश्लेषण, डेटा संपादन और प्रेरणा, कई अन्य लोगों के बीच ग्राफ जैसे विश्लेषणात्मक तरीकों की विस्तृत श्रृंखला कर सकता है। इसके अलावा, यह टेक्स्ट डेटा , एक्सेल स्प्रैडशीट्स , ओडीबीसी डेटा स्रोत, पोस्टग्रेस्क्ल, ओरेकल और माईएसक्यूएल जैसे कई स्रोतों से सांख्यिकीय डेटा मानों को भी पढ़ और लिख सकता है ।
2. बेयसियन फ़िल्टरिंग लाइब्रेरी:
रिकर्सिव बेयसियन अनुमान के लिए एक ओपन सोर्स सी ++ लाइब्रेरी, बेयसियन फ़िल्टरिंग लाइब्रेरी ओरोकोस प्रोजेक्ट का हिस्सा है। मूल रूप से बेल्जियम वैज्ञानिक, क्लास गेडेन द्वारा लिखित, अब इसे टिन डी डीएट द्वारा बनाए रखा जाता है। यह प्रणाली मैक ओएस एक्स, माइक्रोसॉफ्ट और लिनक्स सहित विभिन्न प्लेटफार्मों पर चलती है । इस नरम की कुछ विशेषताओं में ग्रिड आधारित सिस्टम, कामन फ़िल्टरिंग, अनुक्रमिक मोंटे कार्लो विधियों, कण फिल्टर और नमी फ़िल्टर शामिल हैं।
3. सीबीईकॉन:
क्लाउड आधारित इकोनॉमेट्रिक और सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर के रूप में भी जाना जाता है, सीबीईकॉन अर्थशास्त्र और आंकड़ों के लिए एक मुफ्त सॉफ्टवेयर है। इस सॉफ़्टवेयर को उपयोगकर्ता के हिस्से पर किसी भी डाउनलोड या इंस्टॉलेशन की आवश्यकता नहीं है क्योंकि यह इंटरनेट के आधार पर पूरी तरह से चलती है। यह सॉफ्टवेयर 2012 से निर्माणाधीन था और मई 2014 में लॉन्च किया गया था। उपयोगकर्ता के अनुकूल और उपयोग में आसान होने के लिए डिज़ाइन किया गया, सीबीईकॉन डेस्कटॉप ब्राउज़र और स्मार्टफ़ोन सहित कई प्रणालियों के साथ संगत है। इसके अलावा, सीबीईकॉन सॉफ्टवेयर कमांड लाइन के रूप में या एक बिंदु के रूप में भी काम कर सकता है और सॉफ्टवेयर पर क्लिक कर सकता है। इसके लिए कुछ लाइब्रेरी विकल्पों में कैलकुलेटर (अतिरिक्त ऑपरेशन जैसे अतिरिक्त, घटाव और गुणा के साथ-साथ बिजली और फैक्टोरियल फीचर्स) शामिल हैं, मैट्रिक्स ऑपरेशंस इनवर्जन, गुणा और परिवहन, एसक्यूएल मैनिपुलेशन, वर्णनात्मक विश्लेषण,
4. आंतरिक शोर विश्लेषक:
जीवित कोशिकाओं में प्रतिक्रिया गतिशीलता का अध्ययन करने के लिए एक अन्य ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर, आंतरिक शोर विश्लेषक इंट्रासेल्यूलर प्रतिक्रिया गतिशीलता के गणितीय मॉडल जैसे जीन अभिव्यक्ति, नियामक नेटवर्क और सांद्रता उतार-चढ़ाव को मापने के लिए सिग्नलिंग पथ का विश्लेषण करता है। एक आदर्श परिदृश्य में, जीवित कोशिकाओं की एकाग्रता को अक्सर निर्धारवादी प्रतिक्रिया के एक सेट द्वारा मॉडलिंग किया जाता है, जो कभी-कभी बहुत गलत होता है। यह यादृच्छिक प्रकृति संख्या में उतार-चढ़ाव पैदा कर सकती है और यह वह जगह है जहां आंतरिक शोर विश्लेषक मदद कर सकता है क्योंकि यह रासायनिक मास्टर समीकरण के सिस्टम आकार विस्तार के माध्यम से वांछित आंकड़े प्राप्त करने का एक बेहतर तरीका प्रदान कर सकता है जो एक अधिक व्यवस्थित विश्लेषणात्मक अनुमानित विधि है।
5. मोंड्रियन:
एक सामान्य उद्देश्य सांख्यिकीय डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सॉफ़्टवेयर, मोंड्रियन इंटरैक्टिव डेटा विज़ुअलाइजेशन उपकरण प्रदान करता है । मोंड्रियन में भूखंड पूरी तरह से जुड़े हुए हैं और यह सॉफ्टवेयर कई प्रकार की बातचीत और प्रश्न भी प्रदान करता है। इसके अलावा, मोंड्रियन में किसी भी साजिश में चुने गए किसी भी मामले को अन्य सभी भूखंडों में भी हाइलाइट किया गया है। कुछ कार्यान्वित भूखंडों में मोज़ेक प्लेट, स्कैटरप्लॉट्स और स्पॉम मानचित्र, बरचार्ट्स, हिस्टोग्राम और बॉक्सप्लॉट शामिल हैं। यह प्रणाली डेटाबेस में डेटा पर सीधे काम करने के लिए बुनियादी सहायता भी प्रदान करती है। इसके अलावा, यह सॉफ्टवेयर स्कैटरप्लॉट स्मूथर, बहुआयामी स्केलिंग, इंटरैक्टिव घनत्व अनुमान और मुख्य घटक विश्लेषण जैसी सांख्यिकीय प्रक्रियाओं को भी प्रदान करता है।
6. पांडा:
पाइथन प्राइमिंग भाषा, पांडस के लिए लिखी गई एक सॉफ्टवेयर लाइब्रेरीडेटा हेरफेर और विश्लेषण के लिए प्रयोग किया जाता है। यह उपकरण / सॉफ्टवेयर डेटा संरचनाओं और संचालन प्रदान करता है, जिसका उपयोग संख्यात्मक तालिकाओं और समय श्रृंखला में हेरफेर करने के लिए किया जा सकता है। एक मुफ्त सॉफ्टवेयर, पांडस को तीन खंड बीएसडी लाइसेंस के तहत जारी किया गया था। पांडा को वेस मैककिनी ने विकसित किया था, जिन्होंने वर्ष 2008 में इस सॉफ्टवेयर पर काम करना शुरू किया था। वित्तीय आंकड़ों पर मात्रात्मक विश्लेषण के लिए उच्च प्रदर्शन उपकरण बनाने की आवश्यकता से विकसित, पांडस समुदाय के भीतर सबसे लोकप्रिय पुस्तकालय सॉफ्टवेयर में से एक। पांडों की कुछ विशेषताओं में निम्नलिखित शामिल हैं: 1. पांडों में एक डेटा फ्रेम ऑब्जेक्ट होता है जिसका उपयोग एकीकृत इंडेक्सिंग 2 के साथ डेटा मैनिपुलेशन के लिए किया जा सकता है। सॉफ़्टवेयर में डेटा को पढ़ने और लिखने के लिए उपकरण हैं, न केवल स्मृति डेटा संरचनाओं में बल्कि अलग-अलग के लिए फाइल प्रारूपों के साथ-साथ 3।
7. शोगुन (उपकरणबॉक्स):
सी ++ में लिखे गए एक मुक्त, मुक्त स्रोत उपकरणबॉक्स, शोगुन मशीन सीखने की समस्याओं के लिए कई एल्गोरिदम और डेटा संरचनाएं प्रदान करता है। जीएनयू जनरल पब्लिक लाइसेंस की शर्तों के तहत लाइसेंस प्राप्त, शोगुन वर्गीकरण समस्याओं और प्रतिगमन के लिए समर्थन वेक्टर मशीन जैसे कर्नेल मशीनों पर केंद्रित है। इसके अलावा, यह सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ्टवेयर भी छुपा मार्कोव मॉडल के पूर्ण कार्यान्वयन की पेशकश करता है।
शोगुन अन्य लोगों के बीच ऑक्टेव, आर, जावा, रूबी और सी # के लिए इंटरफेस भी प्रदान करता है और वर्ष 1999 से सक्रिय रहा है। एक जीवंत उपयोगकर्ता समुदाय के साथ, शोगुन को अनुसंधान और शिक्षा क्षेत्रों के लिए आधार के रूप में भी इस्तेमाल किया गया है। शोगुन की सबसे महत्वपूर्ण विशेषता यह है कि सॉफ़्टवेयर जैव सूचना विज्ञान अनुप्रयोगों के साथ विकसित किया गया है और 10 लाख नमूने वाले विशाल डेटासेट को संसाधित करने में सक्षम है। पूर्व-गणना वाले कर्नल के उपयोग का समर्थन करके, शोगुन उपयोगकर्ताओं के लिए अलग-अलग डोमेन के लाइनर संयोजनों के संयुक्त कर्नेल का उपयोग करना संभव बनाता है। शोगुन का समर्थन करने वाले कुछ डोमेन में एसजीडी-क्यूएन और वोपाल रॉबिट, छुपे हुए मार्कोव मॉडल, रैखिक भेदभाव विश्लेषण, आयामी कमी एल्गोरिदम, कर्नेल अवधारणाओं जैसे अन्य सीखने वाले एल्गोरिदम शामिल हैं।
निष्कर्ष
अंत में, नि:शुल्क सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ्टवेयर आज एक महत्वपूर्ण आधार के रूप में उभर रहा है जिस पर कंपनियां अपने डेटा विश्लेषण को अगले स्तर पर ले जा सकती हैं। एक सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ्टवेयर में निवेश इसलिए ब्रांडों और संगठनों के लिए रणनीतिक और सफल तरीके से खुद को लेने के लिए समय की आवश्यकता है।
