Програмне забезпечення статистичного аналізу

Abstract

UK: Мета роботи. Аналіз існуючого програмного забезпечення для виконання статистичного аналізу для подальшого використання у рамках вибору необхідного програмного засобу для проведення обробки даних. Методи дослідження. Для проведення огляду програмного забезпечення було проведено аналіз наукових статей та відкритих джерел щодо програмного забезпечення статистичного аналізу. Отримані результати. Вибір відповідного статистичного програмного забезпечення є ключовим рішенням у сфері аналізу даних, з численними опціями, які задовольняють різноманітні потреби. У цій статті міститься вичерпний огляд п’яти провідних статистичних програмних засобів: IBM SPSS Statistics, RStudio, Stata, Minitab і Python. У цій роботі виявлено ключові відомості про можливості, функції та придатність кожного інструменту для різних аналітичних завдань. Цей огляд робить висновок, що вибір статистичного програмного забезпечення повинен узгоджуватися з конкретними вимогами проекту, складністю даних і досвідом користувача. Дослідники та аналітики повинні враховувати свої аналітичні цілі та переваги при виборі найбільш підходящого інструменту. Крім того, для прийняття обґрунтованих рішень у цій динамічній сфері важливо бути в курсі нових тенденцій в аналізі даних і машинному навчанні. Наукова новизна. Проведений аналіз виявив можливості та застосування найбільш популярного програмного забезпечення для вирішення задач статистичного аналізу. Робота надає вичерпний огляд сучасних тенденцій та інновацій у галузі програмного забезпечення для статистичного аналізу, пропонуючи читачам глибше розуміння наявних інструментів. Практична цінність. Проведений аналіз дозволить обрати програмне забезпечення для вирішення конкретної задачі статистичного аналізу на основі його характеристик та наявних вимог. Ця робота допомагає визначити практичні переваги програмного забезпечення для статистичного аналізу і сприяє впровадженню цих інструментів у різних сферах діяльності, забезпечуючи покращення процесів аналізу та прийняття рішень. EN: Purpose. Analysis of existing software to perform statistical analysis for further use as part of the selection of the necessary software for data processing. Methodology. To conduct a software review, an analysis of scientific articles and open sources on statistical analysis software was conducted. Findings. Choosing the right statistical software is a key decision in the field of data analysis, with numerous options to meet a variety of needs. This article provides a comprehensive overview of five leading statistical software tools: IBM SPSS Statistics, RStudio, Stata, Minitab, and Python. This paper reveals key insights into the capabilities, functions, and suitability of each tool for various analytical tasks. This review concludes that the choice of statistical software should be consistent with specific project requirements, data complexity, and user experience. Researchers and analysts should consider their analytical goals and preferences when choosing the most appropriate tool. In addition, to make informed decisions in this dynamic field, it is important to stay abreast of new trends in data analysis and machine learning. Originality. The conducted analysis revealed the possibilities and application of the most popular software for solving problems of statistical analysis. The work provides a comprehensive overview of current trends and innovations in the field of software for statistical analysis, offering readers a deeper understanding of existing tools. Practical value. The conducted analysis will allow to choose software for solving a specific task of statistical analysis based on its characteristics and existing requirements. This work helps to identify the practical benefits of statistical analysis software and promotes the implementation of these tools in various fields of activity, providing improvements in analysis and decision-making processes.