Veri setlerini anlamak, özetlemek, modellemek ve çeşitli istatistiksel testleri uygulamak için kullanılan yazılım ve araçlardır. İşte istatistik analizi için kullanılan bazı popüler araçlar:
- R
- R, açık kaynaklı bir istatistiksel programlama dilidir. R, veri analizi, grafik çizme ve istatistiksel modellere erişim sağlar. Geniş bir kullanıcı topluluğu ve zengin bir paket ekosistemi vardır.
- Python (Pandas, NumPy, SciPy):
- Python, genel amaçlı bir programlama dilidir ve veri analizi için bir dizi kütüphaneye sahiptir. Pandas, NumPy ve SciPy gibi kütüphaneler, veri manipülasyonu, analizi ve istatistiksel hesaplamalar için kullanılır.
- SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)
- SPSS, istatistiksel analiz ve veri madenciliği için yaygın olarak kullanılan bir yazılımdır. Kullanıcı dostu arayüzü ve geniş istatistiksel özellikleriyle bilinir.
- SAS (Statistical Analysis System)
- SAS, istatistiksel analiz, veri yönetimi ve veri madenciliği için kullanılan bir yazılım paketidir. Büyük kurumsal organizasyonlar ve araştırma kurumları tarafından sıklıkla tercih edilir.
- Excel
- Microsoft Excel, yaygın olarak kullanılan bir elektronik tablo programı olmasının yanı sıra, istatistiksel analiz için bazı temel araçlara da sahiptir. Pivot tablolar, grafikler ve veri analizi araçları içerir.
- IBM SPSS Statistics
- IBM SPSS Statistics, istatistiksel analiz ve veri madenciliği için kullanılan bir başka yazılım paketidir. SPSS Modeler aracı, veri setlerinde modeller oluşturmak için kullanılır.
- MATLAB
- MATLAB, mühendislik, matematik ve istatistik gibi alanlarda kullanılan bir programlama dilidir. İstatistiksel analiz, veri görselleştirmesi ve modelleme için kullanılır.
- Stata
- Stata, sosyal bilimler, ekonomi ve epidemiyoloji gibi alanlarda kullanılan bir istatistik paketidir. Panel veri analizi, zaman serisi analizi ve çeşitli istatistiksel testleri uygulama yeteneklerine sahiptir.
- JMP
- JMP, veri görselleştirmesi, istatistiksel analiz ve modelleme için kullanılan bir yazılımdır. Kullanımı kolay arayüzüyle dikkat çeker.
Bu araçlar, istatistiksel analizde farklı ihtiyaçları karşılamak üzere geliştirilmiş ve çeşitli özelliklere sahiptir. Seçim yaparken, kullanıcının deneyimi, analiz gereksinimleri ve araştırma hedefleri göz önüne alınmalıdır.