Analiza danych w programie STATISTICA – przegląd



Aktualna oferta StatSoft Polska

Rafał Wajda, StatSoft PolskaStatSoft Polska od wielu lat zapewnia kompleksowe wsparcie w zakresie analizy danych. Nasza oferta jest stale rozszerzana o dodatkowe elementy, co pozwala spełnić oczekiwania każdej osoby, która w swojej pracy wykorzystuje analizę danych i jej wyniki: począwszy od analityków (którzy mogą mieć dostęp do szerokiego zakresu zaawansowanych metod statystycznych i data mining) po członków zarządu (otrzymujących wysokiej jakości raporty). Ważną częścią naszej oferty są świadczone usługi szkoleniowe, konsultacyjne i implementacyjne, które pomagają optymalnie wykorzystywać dostępne narzędzia analizy danych. Celem wystąpienia było przedstawienie najważniejszych elementów aktualnej oferty StatSoft Polska.

Praca w STATISTICA – podstawowe techniki

Rafał Wajda, StatSoft PolskaOprogramowanie z rodziny STATISTICA zawiera bardzo szeroki zakres różnych technik analitycznych. W trakcie wystąpienia zostały przedstawione podstawy pracy w STATISTICA (najciekawsze jej aspekty) oraz wybrane narzędzia analityczne i operacje, takie jak:
– wczytanie do STATISTICA danych zapisanych w innym formacie,
– wybrane techniki czyszczenia danych,
– przykładowe analizy,
– szybkie przeprowadzanie wykonanych analiz dla innych danych,
– różne sposoby prezentacji i zapisu otrzymywanych wyników.
w czasie wystąpienia zostały wykorzystane rzeczywiste dane pochodzące z badania „Diagnoza Społeczna” (www.diagnoza.com).

Zastosowanie klasycznych i nieklasycznych metod przewidywania przynależności do wielu grup – analiza dyskryminacyjna i drzewa klasyfikacyjne

Janusz Wątroba, StatSoft Polska

Zagadnienie przewidywania przynależności różnego rodzaju obiektów do określonych grup (klas) pojawia się w wielu dziedzinach badań empirycznych (np. medycyna, botanika czy badania marketingowe). Szczególne znaczenie wydają się mieć metody, które pozwalają na modelowanie przynależności w przypadku więcej niż dwóch grup. Dobry model umożliwia ocenę wpływu potencjalnych czynników na sposób klasyfikacji nowych obiektów. W praktyce stosowanych jest wiele klasycznych (statystycznych) i nieklasycznych (nazywanych często technikami data mining) metod analizy. Każda z nich ma swoje zalety i wady. W trakcie wystąpienia zostały krótko przedstawione i zilustrowane przykładami w programie STATISTICA dwie popularne techniki: analiza dyskryminacyjna i drzewa klasyfikacyjne.


Zestaw Skoringowy

Grzegorz Migut, StatSoft PolskaModele skoringowe mają szerokie zastosowanie we wspieraniu procesu decyzyjnego. Wykorzystywane są w zarządzaniu ryzykiem, optymalizacji działań sprzedażowych i proklienckich, a także w zastosowaniach medycznych. Podczas prezentacji przedstawiony został STATISTICA Zestaw Skoringowy, będący narzędziem wspierającym proces budowy modeli skoringowych. Omówione zostały wszystkie istotne etapy budowy modelu skoringowego:
• wybór istotnych zmiennych,
• podział na przedziały,
• budowa modeli i tworzenie karty skoringowej,
• ocena modeli,
• wybór optymalnego punktu odcięcia.

Tworzenie kart kontrolnych na podstawie danych z miernika elektronicznego

Tomasz Demski, StatSoft Polska

Wystąpienie poświecone było przykładowi pobierania pomiarów z miernika elektronicznego do arkusza STATISTICA i tworzenia na ich podstawie karty kontrolnej. Karta kontrolna była automatycznie odświeżana w miarę zbierania nowych pomiarów. Pokazana została również obsługa sygnałów o rozregulowaniu (alarmowanie). Omówione zostały również inne możliwości współpracy STATISTICA z systemami zbierania pomiarów, LIMS i bazami danych.


Przepisy Data Miner

Tomasz Demski, StatSoft PolskaPrzepisy Data Miner to nowy sposób tworzenia modeli w STATISTICA Data Miner umożliwiający nawet początkującemu użytkownikowi uzyskiwanie skutecznych modeli. Przepisy łączą nowoczesne metody modelowania ze specjalnie zaprojektowaną ścieżką postępowania, umożliwiającą rozwiązywanie rzeczywistych problemów. Wystąpienie poświęcone było przedstawieniu metodyki Przepisów oraz przykładowi tworzenie modelu za ich pomocą.