Les 5 meilleurs logiciels de statistiques

Des données, des données, des données : Dans le monde des affaires d’aujourd’hui, nous créons et transférons constamment des quantités massives de données. D’un point de vue commercial, avoir accès à autant de données présente une multitude d’opportunités, mais comment transformer les données en actions ? La réponse : en utilisant la veille stratégique. La Business Intelligence désigne un type de solution qui collecte et fusionne des données, crée des visualisations d’ensembles de données, découvre des tendances et des informations cachées dans les données et aide les utilisateurs à prendre des décisions fondées sur des données. Il existe de nombreuses sous-catégories d’outils de BI qui ciblent des besoins plus spécifiques ; l’un de ces types d’outils est le logiciel statistique.

Les logiciels statistiques, ou logiciels d’analyse statistique, sont des outils qui aident à la collecte et à l’analyse de données basées sur les statistiques afin de fournir des informations scientifiques sur les modèles et les tendances. Ils utilisent souvent des théorèmes et des méthodologies d’analyse statistique, tels que l’analyse de régression et l’analyse des séries chronologiques, pour réaliser la science des données.

L’équipe d’analystes de SelectHub a examiné l’offre actuelle de logiciels statistiques sur le marché, et nous avons déterminé que ces logiciels sont les cinq meilleurs de leur catégorie.

Il existe de très nombreuses solutions sur le marché permettant d’effectuer des analyses statistiques, il peut donc être difficile d’en trouver une qui réponde à vos besoins et vous aide au mieux dans le processus de prise de décision. Pour vous aider à choisir le meilleur logiciel de statistiques pour votre entreprise, examinons de plus près les tenants et aboutissants de ce secteur.

Qu’est-ce que l’analyse statistique ?

L’analyse statistique est une forme de science quantitative des données. L’éditeur de logiciels décisionnels SAS définit l’analyse statistique comme « la science de la collecte, de l’exploration et de la présentation de grandes quantités de données afin de découvrir des modèles et des tendances sous-jacents ». Comme son nom l’indique, elle fait appel aux statistiques, qui sont « la science qui traite de la collecte, de la classification, de l’analyse et de l’interprétation des faits ou des données numériques… en utilisant les théories mathématiques de la probabilité ».

Les chercheurs, les scientifiques des données et les analystes peuvent utiliser l’analyse statistique pour :

étudier et présenter les informations révélées par des ensembles de données
explorer les relations entre les points de données
identifier les tendances et les modèles sous-jacents dans les données
générer et prouver ou réfuter la validité de modèles de probabilité
utiliser des algorithmes analytiques pour faire des prédictions pour l'avenir
découvrir des informations exploitables.

Les différents types

Deux méthodes statistiques importantes sont utilisées dans l’analyse des données : les statistiques descriptives et inférentielles. Ces deux méthodes sont importantes et donnent des informations différentes.

Les statistiques descriptives sont le type de statistiques qui vient généralement à l’esprit de la plupart des gens lorsqu’ils entendent « statistiques ». Les statistiques descriptives font référence à l’analyse des données qui permet de décrire ou de résumer les données de manière significative. Elles simplifient de grandes quantités de données pour en faciliter l’interprétation, sans tirer de conclusions au-delà de l’analyse ni répondre à des hypothèses. Au lieu de traiter les données sous leur forme brute, les statistiques descriptives nous permettent de les présenter et de les interpréter plus facilement.

En revanche, la statistique inférentielle permet aux analystes de tester une hypothèse sur la base d’un échantillon de données à partir duquel ils peuvent faire des déductions et des généralisations sur un ensemble plus vaste. Les statistiques inférentielles tentent de tirer des conclusions sur des résultats futurs au-delà des données disponibles.

Pour les statistiques descriptives, nous choisissons un groupe à étudier, nous mesurons tous les sujets de ce groupe et nous décrivons le groupe en nombres exacts. Les statistiques descriptives peuvent être utiles pour examiner des éléments tels que la dispersion et le centre des données, mais comme elles sont exprimées en nombres exacts, elles ne peuvent pas être utilisées pour faire des généralisations ou des conclusions plus larges.

Pour les statistiques inférentielles, on commence plutôt par définir la population cible, puis on planifie comment obtenir un échantillon représentatif. Après avoir analysé l’échantillon et testé des hypothèses basées sur les données de l’échantillon, le résultat sera exprimé sous forme d’intervalles de confiance et de marges d’erreur, en fonction de l’incertitude liée à l’utilisation d’un échantillon qui ne peut pas représenter parfaitement la population.

Ces deux types de statistiques sont au cœur de l’analyse statistique qui alimente les logiciels statistiques, utilisés main dans la main pour résoudre les problèmes commerciaux avec intelligence.
Avantages

Les logiciels statistiques peuvent contribuer à l’intelligence économique de nombreuses manières différentes. L’intelligence économique étant la pratique de la collecte et de l’analyse des données et leur transformation en informations exploitables, les statistiques peuvent ajouter encore plus de valeur aux données exclusives de votre entreprise. L’analyse statistique peut donner un aperçu de l’efficacité du fonctionnement de votre entreprise et vous aider à anticiper grâce à des modèles d’analyse prédictive basés sur des données historiques.

Les statistiques peuvent être difficiles à réaliser, mais avec les bons outils de BI, cela peut être un jeu d’enfant.

Quels sont donc les avantages de l’utilisation d’un outil d’analyse statistique pour la veille économique ?

Augmentation de l’efficacité grâce à la rationalisation et à l’automatisation des flux d’analyse des données commerciales.
Fournit des prédictions plus précises grâce à l’apprentissage automatique, aux algorithmes statistiques et aux tests d’hypothèses.
La personnalisation facile vous permet de vous assurer que le logiciel traite correctement les données et les résultats que vous souhaitez.
Donne accès à des bases de données plus importantes, ce qui réduit les erreurs d’échantillonnage et permet de tirer des conclusions plus précises.
Vous permet de prendre des décisions fondées sur les données en toute confiance.

Analyse des besoins

De nombreux facteurs doivent être pris en compte lors du choix d’un logiciel de statistiques. Le « meilleur » outil pour vous et votre entreprise dépend de vos besoins et de ce que vous voulez faire avec vos données.

Voici quelques questions auxquelles vous pouvez répondre pour vous aider à déterminer la solution idéale pour vous.

Quel type de données avez-vous besoin d’analyser ?

Il n’est pas pratique d’utiliser un outil avancé compliqué comme un logiciel statistique pour des ensembles de données simples ; les outils d’analyse statistique fonctionnent mieux avec des ensembles complexes de données quantitatives. Si vos besoins d’analyse sont moins exigeants, un outil d’analyse commerciale peut être plus approprié pour vous.

Les produits ont tendance à offrir différentes gammes de théorèmes et d’algorithmes statistiques, mais certains utilisateurs peuvent n’avoir besoin d’utiliser qu’un petit pourcentage de ces fonctions. Si vous avez une quantité massive de données à analyser, vous voudrez peut-être investir dans un outil conçu pour traiter rapidement de grands ensembles de données. Vous devez rechercher un outil qui effectue exactement le type d’analyses de données dont vous avez besoin. Qui utilisera l’outil ?

Vos analystes seront-ils des experts, des amateurs, ou quelque chose entre les deux ? Analyseront-ils les données en continu et en temps réel, ou feront-ils des analyses plus statistiques sur une base ad hoc en libre-service ? Sont-ils principalement des analystes de données ou des scientifiques ?

Votre logiciel d’analyse statistique doit répondre aux besoins de la personne qui l’utilise. Veillez donc à choisir un logiciel qui répond exactement aux besoins de votre utilisateur.

Est-il facile à utiliser ?

L’analyse statistique est loin d’être facile, et de nombreuses plateformes logicielles statistiques peuvent être déroutantes et carrément inintelligibles pour l’utilisateur moyen. Certains outils ont également une courbe d’apprentissage plus élevée que d’autres, ce qui les rend plus difficiles à maîtriser. Après avoir considéré les personnes qui utiliseront l’outil, déterminez leur niveau d’expérience en matière de statistiques.

Les experts en sciences des données se sentiront à l’aise pour calculer des chiffres avec des équations et des langages de programmation, mais les utilisateurs novices peuvent se sentir dépassés par un logiciel présenté dans ce format et préférer utiliser une interface plus familière basée sur des menus.

Vos ingénieurs ont-ils besoin d’une plateforme d’analyse statistique robuste dotée de puissantes capacités de codage, vos analystes ont-ils besoin d’un outil statistique plus simple capable d’afficher des modèles de base, ou avez-vous besoin d’un outil intermédiaire ?

Comment votre outil s’intégrera-t-il aux solutions existantes de votre entreprise ?

La prise en compte de l’interopérabilité et des capacités d’intégration d’un logiciel de statistiques potentiel est une étape importante du processus de sélection. Si les logiciels de statistiques aident les entreprises à mieux comprendre leurs données, ils ne sont souvent qu’un rouage dans la machine de leurs écosystèmes technologiques. Plus fréquemment qu’autrement, votre entreprise peut avoir besoin de plus d’une solution pour répondre à ses besoins analytiques.

La nouvelle solution sera-t-elle compatible avec les autres ? Si votre entreprise utilise actuellement d’autres programmes, il peut être utile de se procurer un outil d’analyse statistique qui prend en charge les bases de données, les formats de fichiers et les cadres de vos solutions existantes.

De quelle qualité de graphiques avez-vous besoin ?

Certains progiciels statistiques offrent de nombreuses options de visualisation des données, tandis que d’autres génèrent des graphiques beaucoup plus simples, avec moins de possibilités de personnalisation.

Préférez-vous les visualisations interactives ou statiques ? Aurez-vous besoin que votre logiciel d’analyse statistique produise directement des graphiques visuellement attrayants ? Ou, si vous devez transmettre les graphiques à un autre programme, le logiciel peut-il les exporter sous la forme que vous préférez ?

Si la visualisation est une condition préalable importante pour vous, il vaut certainement la peine d’examiner les capacités de sortie graphique de votre futur logiciel de statistiques.

Quel est votre budget ?

Le prix des progiciels statistiques varie de la gratuité pour les outils open-source comme Python et R, à des milliers de dollars par licence pour les offres plus robustes. Aurez-vous besoin d’une seule licence, ou de plusieurs ? Il existe également de nombreuses plates-formes d’analyse statistique qui proposent des versions universitaires aux étudiants et aux enseignants à un tarif réduit.

Le coût de votre solution influencera le choix du logiciel d’analyse statistique le mieux adapté à votre entreprise.
La solution dispose-t-elle d’une documentation ou d’une assistance ?

Il n’y a rien de plus frustrant qu’une solution qui crée plus de problèmes qu’elle n’en résout. Il est beaucoup plus facile d’utiliser des programmes dotés d’une documentation complète que des programmes pour lesquels vous devez vous débrouiller tout seul. Avant de choisir une solution, assurez-vous que l’outil de votre choix est accompagné d’une documentation que vos utilisateurs peuvent comprendre ou, à tout le moins, d’un accès à un support technique s’ils ont des questions.

Les meilleurs outils logiciels statistiques

Maintenant que nous savons ce qu’il faut rechercher, examinons les meilleures solutions d’analyse statistique actuellement sur le marché et voyons si l’une d’entre elles vous convient parfaitement.

SPSS Statistics

SPSS Statistics est un logiciel statistique d’IBM qui permet de traiter rapidement de grands ensembles de données afin de fournir des informations utiles à la prise de décision et à la recherche. Selon le site Web d’IBM, 81 % des évaluateurs considèrent que SPSS est facile à utiliser, ce qui en fait un bon choix pour les utilisateurs novices comme pour les statisticiens experts. Il peut également estimer et découvrir les valeurs manquantes dans les ensembles de données, ce qui permet d’obtenir des rapports plus précis. Évolutif et agile, SPSS Statistics est conçu pour travailler avec de grands volumes de données avec autant de licences d’utilisateur que nécessaire, en effectuant tout, des analyses descriptives aux simulations statistiques avancées.

Avec l’intégration open-source, les utilisateurs peuvent améliorer la syntaxe SPSS avec R et Python grâce à une bibliothèque de plus de 100 extensions gratuites sur IBM Extension Hub, ou ils peuvent choisir de créer leurs propres programmes.

Connectivité et préparation des données

SPSS Statistics peut lire et écrire des données à partir de nombreux formats de fichiers et sources différents, y compris des fichiers texte ASCII, des feuilles de calcul et des bases de données comme Microsoft Excel et Microsoft Access et celles d’autres progiciels de statistiques. Il rationalise et automatise ensuite le processus de préparation des données pour identifier les données manquantes ou les valeurs non valides et nettoyer les grands ensembles de données en une seule étape. SPSS Statistics permet une plus grande précision dans l’analyse des données grâce à son flux de travail de conditionnement des données.

Analyse statistique complète

SPSS est une solution robuste qui peut effectuer presque tous les types d’analyse statistique, y compris, mais sans s’y limiter, les modèles linéaires et non linéaires, la modélisation par simulation, les statistiques bayésiennes, les tableaux personnalisés, l’échantillonnage complexe, les statistiques avancées et descriptives, la régression et plus encore. Les utilisateurs peuvent en outre automatiser les procédures statistiques à l’aide de la syntaxe SPSS, créant ainsi des analyses de données personnalisées. Il peut également effectuer des analyses géospatiales.

Les utilisateurs peuvent approfondir leurs données grâce à des tableaux personnalisés et des analyses ad hoc.
Facilité d’utilisation

Avec une interface utilisateur conviviale, SPSS présente une interface de type pointer-cliquer qui utilise des menus déroulants et des fonctionnalités de glisser-déposer. Il permet aux utilisateurs sans connaissances en codage d’effectuer des analyses de données. Il est doté d’un traitement du langage naturel, ce qui permet même aux utilisateurs sans connaissances techniques et de codage d’effectuer des analyses statistiques.

Analyse prédictive

Outre la possibilité d’effectuer des analyses prédictives, les utilisateurs peuvent adapter la plateforme à leurs besoins, ce qui permet d’obtenir de meilleures prédictions au fil du temps. Avec de multiples algorithmes d’apprentissage automatique et des simulateurs, SPSS utilise des fonctions telles que l’analyse des séries temporelles, les prévisions, la modélisation causale temporelle et les réseaux neuronaux pour découvrir les relations complexes possibles entre les variables. Il peut tenir compte de l’incertitude de l’avenir avec des distributions de probabilités et il améliore ses modèles prédictifs avec la perception multicouche et la fonction de base radiale.

Exportation aisée

Les utilisateurs peuvent exporter leurs données au format de fichier propriétaire de SPSS ou dans une variété de formats largement accessibles comme le texte, Microsoft Word, PDF, Excel, HTML, XML, XLS et plus encore. Les utilisateurs peuvent également exporter des visualisations vers une variété de formats d’images graphiques.

SAS/STAT

SAS/STAT est une plateforme basée sur le cloud qui permet aux utilisateurs d’exploiter des outils et des procédures d’analyse statistique et de visualisation des données. Conçue pour répondre aux besoins d’analyse spécialisés et à l’échelle de l’entreprise, elle est utilisée par les analystes commerciaux, les statisticiens, les scientifiques des données, les chercheurs et les ingénieurs principalement pour la modélisation statistique, l’observation des tendances et des modèles dans les données et l’aide à la prise de décision. Ses procédures sont multithreads, réalisant plusieurs opérations à la fois, ce qui augmente l’efficacité et la stabilité du programme. Les utilisateurs peuvent créer des centaines de tableaux et de graphiques statistiques intégrés et personnalisables.

SAS jouit d’une réputation bien établie dans l’industrie pour la fiabilité de ses résultats et veille à ce que le code produit avec SAS/STAT soit documenté et vérifié pour répondre aux exigences de conformité des entreprises et des gouvernements. Plateforme analytique à code source ouvert, SAS offre aux utilisateurs la liberté d’expérimenter et de programmer dans l’interface ou le langage de codage de leur choix.

Procédures statistiques prêtes à l’emploi

SAS/STAT est livré avec un large éventail de plus de 100 procédures d’analyse statistique intégrées pour les statistiques descriptives et déductives. Les utilisateurs peuvent créer de nombreux types de modèles analytiques, notamment des modèles linéaires et non linéaires, des modèles bayésiens, des modèles de temps de défaillance accéléré, des modèles de régression de Cox, des modèles imbriqués et des modèles de mélange fini. Les utilisateurs peuvent également effectuer des analyses de variance, des analyses de données catégorielles, des inférences causales, des analyses distributives, des analyses psychométriques, des analyses de régression, des analyses spatiales et bien plus encore.
Modélisation prédictive

L’analyse prédictive, comme celle que l’on trouve dans SAS/STAT, aide les utilisateurs à prédire l’avenir, en fournissant des informations qui permettent de prendre des décisions améliorées et mieux informées. Les utilisateurs de SAS/STAT peuvent calculer la probabilité et la possibilité de résultats en utilisant la modélisation prédictive basée sur l’exploration de données. SAS/STAT comporte un certain nombre de procédures de modélisation prédictive qui peuvent mettre en œuvre l’analyse de régression, la sélection des effets, l’analyse de régression logistique, la modélisation linéaire des moindres carrés, la modélisation de régression partielle des moindres carrés et la modélisation de régression par transformation.

Adaptation à la taille des données

SAS/STAT analyse intelligemment les données en fonction de leur type et de leur taille. Il analyse les petits ensembles de données à l’aide de techniques exactes, les grands ensembles de données à l’aide d’une modélisation statistique haute performance et aide à combler les valeurs manquantes à l’aide de méthodes d’analyse modernes.
Référentiel centralisé

Les métadonnées sont stockées dans un référentiel centralisé, ce qui permet d’intégrer facilement les modèles SAS/STAT dans d’autres solutions SAS sur leur plate-forme, notamment SAS Analytics Pro, SAS University Edition, SAS In-Memory Statistics et SAS Visual Statistics.

Documentation et support en ligne

Les utilisateurs peuvent profiter des nombreuses ressources en ligne de SAS. En plus d’un cours en ligne gratuit sur les statistiques et de vidéos pratiques, SAS propose également une documentation en ligne complète avec un riche ensemble d’exemples pour aider les utilisateurs à se familiariser avec la solution. Les utilisateurs ont également accès au support technique et aux communautés en ligne pour trouver les réponses à toutes leurs questions statistiques.

Stata

Stata est une solution statistique conçue pour les data scientists, utilisée pour la manipulation, l’exploration, la visualisation et l’analyse statistique des données. Doté à la fois d’une interface utilisateur graphique et d’une structure de ligne de commande, Stata est accessible aux utilisateurs ayant ou non des connaissances en codage. Stata est utilisé par des chercheurs dans de nombreux domaines, notamment les sciences du comportement, l’éducation, la recherche médicale, l’économie, les sciences politiques, les politiques publiques, la sociologie, la finance, le commerce et le marketing. Il offre un certain niveau de personnalisation des graphiques, puisque les utilisateurs peuvent personnaliser la taille du texte, des marqueurs, des marges et d’autres éléments dans leurs graphiques.

Stata est disponible en quatre paquets différents, qui peuvent analyser différents nombres de variables et nécessitent plus ou moins de mémoire pour fonctionner :

Stata effectuant une analyse statistique de régression linéaire.

Fonctions statistiques

Stata peut fournir aux utilisateurs tous les outils dont ils ont besoin pour pratiquer la science des données. Il comprend une large gamme de fonctions statistiques, y compris, mais sans s’y limiter, les modèles linéaires, les données de panel/longitudinales, l’analyse des séries temporelles, l’analyse de survie, l’analyse bayésienne, les modèles de sélection, les modèles de choix, les modèles de régression étendue, les modèles linéaires généralisés, les modèles de mélange fini, les modèles spatiaux autorégressifs, la régression non linéaire, etc.

Analyse prédictive

Stata aide les utilisateurs à anticiper l’avenir. Il dispose d’outils lasso qui permettent aux utilisateurs de prédire les résultats, de caractériser les groupes et les modèles et d’effectuer des statistiques inférentielles sur les données.
Rapports automatisés

Les utilisateurs peuvent automatiser les rapports, qui peuvent être créés dans des fichiers Word, Excel, PDF et HTML directement à partir de la solution. L’aspect des rapports peut être personnalisé à l’aide du langage de formatage de texte Markdown.

Programmation avancée avec reproductibilité

Stata dispose d’un système de gestion des versions intégré, qui permet aux scripts et aux programmes écrits il y a plusieurs années de continuer à fonctionner dans les versions modernes de sa plate-forme. Créés à partir de la version 1.0 dans l’optique d’une recherche reproductible, les scripts écrits en 1985 fonctionneront et produiront les mêmes résultats en 2020, 2050 et au-delà. Les utilisateurs sont ainsi libérés de l’obligation de conserver et de maintenir plusieurs installations de différentes versions de Stata, car la version la plus récente de Stata sera toujours capable de comprendre les anciens codes et ensembles de données, éliminant ainsi les scripts cassés même si les utilisateurs changent de système d’exploitation ou passent à une version de Stata antérieure de plusieurs versions.

Graphiques de qualité de publication

Stata permet aux utilisateurs de générer des graphiques de haute qualité au style unique, dans de nombreux styles différents, par simple pointer-cliquer. Les utilisateurs peuvent créer des diagrammes à barres, des diagrammes en boîte, des histogrammes, des diagrammes en pointe, des diagrammes circulaires, des diagrammes de dispersion, des diagrammes à points et bien plus encore. Les utilisateurs peuvent également écrire des scripts pour produire des graphiques en masse de manière reproductible. Les graphiques peuvent être exportés dans divers formats : EPS ou TIFF pour la publication, PNG ou SVG pour la distribution en ligne, ou PDF pour la visualisation et l’envoi. Grâce à un éditeur de graphiques, les utilisateurs peuvent personnaliser l’aspect de leurs visualisations, en ajoutant, déplaçant, modifiant ou supprimant des éléments, avec la possibilité d’enregistrer les changements et d’appliquer ces modifications à d’autres graphiques.

Importation et exportation faciles de données

Les utilisateurs peuvent importer et exporter des données à partir d’une myriade de formats, notamment XLS, CSV, feuilles de calcul, sources SQL, fichiers ASCII, texte, etc. Stata peut également importer des fichiers depuis SAS ou SPSS, ce qui lui assure une compatibilité avec d’autres logiciels statistiques populaires.

Support technique et ressources

Le support technique de Stata est gratuit pour les utilisateurs enregistrés, ce qui constitue un avantage supplémentaire par rapport aux abonnements des utilisateurs. Stata dispose d’une équipe dédiée de programmeurs et de statisticiens qui peuvent répondre aux questions techniques des utilisateurs, aider à la personnalisation des graphiques et expliquer les tenants et aboutissants de la modélisation statistique.

Stata dispose également d’une chaîne Youtube remplie de ressources vidéo gratuites, d’un blog informatif, de webinaires gratuits dont un régulièrement proposé « Ready. Set. Go Stata » sur la prise en main de Stata, ainsi qu’une variété de NetCourses en ligne peu coûteux qui aident les utilisateurs à maximiser le retour sur leur investissement.

Minitab

Minitab est un progiciel de statistiques qui fournit des analyses statistiques, des visualisations de données et des analyses de données pour aider les utilisateurs à améliorer la prise de décision basée sur les données. Il peut analyser tous les types d’ensembles de données, des plus petits aux plus grands, et automatise les calculs statistiques et la création de graphiques, permettant ainsi aux utilisateurs de se concentrer davantage sur l’analyse des données. Minitab permet aux utilisateurs de personnaliser les menus et les barres d’outils, les préférences, les profils et les puissantes capacités des macros de script.

Minitab est actuellement disponible pour une installation sur les systèmes d’exploitation Windows ou Mac uniquement, sans option SaaS ou mobile.

Minitab effectuant une analyse statistique ANOVA à une voie
Préparation des données

Grâce à un processus d’importation transparent en un clic, Minitab facilite la préparation des données et permet aux utilisateurs de trier et de transposer rapidement leurs données.

Statistiques descriptives et inférentielles

Minitab peut effectuer des analyses statistiques sur des ensembles de données et identifier les distributions, les corrélations, les valeurs aberrantes et les valeurs manquantes. Avec une variété d’analyses à leur disposition, y compris l’analyse de la variance, la régression, le plan d’expérience, les cartes de contrôle des variables, la fiabilité/survie, les utilisateurs peuvent sonder leurs données avec un nombre illimité de tests statistiques.

Analyse prédictive

Minitab dispose d’algorithmes avancés d’analyse prédictive et d’apprentissage automatique qui permettent de plonger encore plus profondément dans les données. Grâce aux outils de régression logistique, d’analyse des séries chronologiques, d’analyse factorielle et de variables en grappes, les utilisateurs peuvent jeter un coup d’œil aux possibilités futures.

Visualisations

Minitab peut générer un large éventail de graphiques pour présenter ses résultats, notamment des diagrammes de dispersion, des diagrammes matriciels, des boxplots, des histogrammes, des graphiques, des diagrammes de séries chronologiques, des diagrammes de probabilité, etc. Ces graphiques se mettent automatiquement à jour lorsque les données changent, et les utilisateurs peuvent approfondir leurs visualisations grâce à une fonction de brossage qui permet de zoomer sur des sections de leurs graphiques.

Les utilisateurs peuvent exporter leurs graphiques vers des fichiers TIF, JPEG, PNG, BMP, GIF ou EMF, ou directement vers Microsoft Word ou Powerpoint pour les partager avec d’autres.

Assistant Minitab

L’une des principales offres de Minitab est l’Assistant Minitab, qui guide les utilisateurs tout au long du processus d’analyse et les aide à interpréter et à présenter leurs résultats. Il comporte un arbre de décision interactif qui aide les utilisateurs à choisir l’analyse statistique la mieux adaptée à leurs besoins. Il fournit également une assistance étape par étape, notamment des définitions de termes et des exemples illustrés, afin de fournir un meilleur contexte et des directives plus claires pour une analyse efficace et précise.

Grâce à des boîtes de dialogue simples et à des champs qui changent dynamiquement en fonction des entrées, l’assistant rationalise le processus d’analyse statistique et renvoie une série de rapports faciles à comprendre qui aident les utilisateurs à interpréter leurs résultats en toute confiance.

Support technique et documentation

Minitab propose une ressource gratuite de démarrage rapide qui présente aux utilisateurs les fonctions de base et la navigation de la plate-forme. La société propose également des leçons animées et des exercices pratiques, vendus séparément sous forme de cours d’apprentissage en ligne Quality Trainer. Une multitude de documents techniques, ainsi que des guides, des blogs et des webinaires, sont également disponibles sur le site Web de Minitab.

Les utilisateurs enregistrés peuvent également bénéficier d’une assistance technique par téléphone ou en ligne de la part de représentants de service experts.

GraphPad Prism

Graphpad Prism est une solution de statistiques et d’analyse de données spécialisée dans la recherche scientifique. Elle offre un large éventail de fonctions statistiques et est utilisée par des scientifiques dans un grand nombre de secteurs, notamment les sciences de la vie, la biotechnologie, les soins de santé et les produits pharmaceutiques, l’automobile, la technologie et les télécommunications. Bien que spécialisé dans les domaines scientifiques, aucune connaissance en codage n’est requise pour créer une grande variété de visualisations de données. Prism permet aux utilisateurs de travailler plus intelligemment, et non plus durement, grâce à des fonctionnalités telles que l’analyse de régression en un clic qui simplifie l’ajustement des courbes et l’automatisation du travail.

Analyse statistique

Prism offre une bibliothèque complète d’analyses statistiques, notamment la régression non linéaire, l’analyse de survie, l’analyse de régression, les tests t, les comparaisons non paramétriques, etc. Les utilisateurs peuvent éviter le jargon statistique grâce à la bibliothèque de fonctions présentées dans un langage clair, et suivre une liste de contrôle des exigences pour confirmer qu’ils ont choisi le test statistique approprié.

Graphiques personnalisables

Les utilisateurs peuvent personnaliser leurs graphiques pour raconter l’histoire de leurs données de la manière qu’ils souhaitent ; ils peuvent choisir le type de graphique, la manière dont les données sont disposées, le style des points de données, les étiquettes, les couleurs, les polices, l’aspect et bien plus encore. Avec Prism Magic, les utilisateurs peuvent appliquer une apparence cohérente à un ensemble de graphiques en un seul clic.

Ils peuvent ensuite exporter leurs graphiques en qualité publication et personnaliser le type de fichier, la résolution, la transparence, les dimensions, la couleur, l’espace, etc. de leurs visualisations pour répondre aux exigences de la publication. Pour gagner du temps à l’avenir, les utilisateurs peuvent définir leurs préférences d’exportation par défaut.

Mises à jour en temps réel

Lorsque des modifications sont apportées aux ensembles de données ou aux analyses, ces modifications mettent à jour les résultats et les graphiques simultanément et en temps réel.

Documentation et aide en ligne

Graphpad réduit la complexité des statistiques grâce à des guides d’aide en ligne complets et des tutoriels pour Prism, un portefeuille de graphiques qui aide les utilisateurs à apprendre comment créer un large éventail de types de graphiques, des ensembles de données d’échantillon pour s’exercer et plus encore. Graphpad propose des cours en ligne gratuits et payants dispensés par des scientifiques par le biais de leur Prism Academy sur la manière de maximiser leur investissement dans les statistiques et la visualisation des données.

Automatisation du travail

Les utilisateurs peuvent réduire le nombre d’étapes fastidieuses nécessaires à l’analyse des données en mettant en place des flux de travail reproductibles, ce qui leur permet d’économiser des heures de travail.

Collaboration

Prism permet une meilleure collaboration avec les membres de l’équipe, toutes les informations d’un projet Prism étant contenues dans un seul fichier partageable. D’autres personnes peuvent suivre votre travail étape par étape, ce qui permet de mieux comprendre et de renforcer vos efforts de recherche collectifs.

Réflexions finales

Le choix d’un logiciel statistique pour votre solution de veille stratégique dépend de votre situation et du type de données que vous cherchez à analyser. Bien que puissantes, de nombreuses solutions nécessitent au moins quelques connaissances en statistiques, en science des données ou en programmation pour fonctionner. Si vous avez le savoir-faire technique et la volonté de rechercher les informations les plus approfondies possibles à partir de vos données, un logiciel d’analyse statistique peut vous convenir.

La meilleure façon de trouver la solution de veille stratégique qui vous convient est de déterminer les fonctionnalités dont vous avez besoin. Notre modèle de besoins en matière de BI et notre tableau comparatif rendent cette tâche rapide et facile tout en incluant tous les décideurs clés dans le processus de collaboration.

Que pensez-vous des logiciels de statistiques ? Avons-nous oublié votre préféré, ou n’êtes-vous pas d’accord avec l’un des produits présentés ici ? Partagez vos idées avec nous dans la section des commentaires ci-dessous !