Her İşletme Yöneticisinin Bilmesi Gereken 10 Temel İstatistiksel Araç

Günümüz dünyasında, istatistiksel araçları bilmek iyi yönetim için çok önemlidir. LinkedIn'e göre, İş Analitiği alanında çalışmak isteyen 23.3 milyon kişi var . Bunların 9.8 milyonu "İş Analisti" ve 4.4 milyonu "Kıdemli İş Analisti"dir. Bu, talebin ne kadar büyük olduğunu ve istatistiksel analizin başarı için ne kadar önemli olduğunu gösteriyor .

Bir işletme yöneticisi olarak, temel istatistiksel araçları öğrenmek akıllı kararlar almanıza yardımcı olur. Gizli içgörüler bulabilir ve işlerin nasıl yürüdüğünü iyileştirebilirsiniz. İşletme yöneticileri için olmazsa olmaz 10 istatistiksel araca göz atacağız.

Önemli Noktalar

• İstatistiksel araçları anlamak, veri odaklı karar alma için çok önemlidir. şirket yönetimi.
• Tanımlayıcı istatistik, olasılık ve regresyon analizi gibi temel istatistiksel kavramlara hakim olmak, yöneticilerin kurumsal başarıyı artırmalarına yardımcı olabilir.
• İş analitiği hızla büyüyen bir alandır ve bu alanda yetenekli profesyonellere olan talep giderek artmaktadır veri analizi hem de Nicel yöntemler.
• İstatistiksel araçların entegre edilmesi şirket yönetimi gelişmiş verimliliğe, artan karlılığa ve artan müşteri memnuniyetine yol açabilir.
• İstatistiksel uzmanlığın geliştirilmesine yatırım yapmak, günümüzün veri odaklı pazarında işletmelere rekabet avantajı sağlayabilir.

İş Analitiği nedir?

Günümüzün veri odaklı dünyasında, İş Analitiği akıllı kararlar almak için çok önemlidir. İş sorunlarını incelemek ve çözmek için teknolojiyi, yöntemleri ve istatistikleri bir araya getirir. Bu, şirketlerin verilerini anlamalarına ve performanslarını iyileştirmelerine yardımcı olur.

İş Analitiğinin Önemi

Veri miktarı arttıkça, şirketler İş Analitiğinin ne kadar hayati önem taşıdığını görüyor . İş analitiği, olayların nedenlerini ve nasıl iyileştirilebileceğini anlamak için istatistikleri kullanır. Bu da operasyonel verimliliği , süreç optimizasyonunu ve rekabet avantajını artıran daha akıllı kararlar alınmasına yol açar.

Şirketlerin Günümüzde Kullandığı İş Analitiği Araçları

Şirketler, İş Analitiği için gelişmiş araçlar kullanır . Bunlar arasında istatistiksel analiz, veri madenciliği ve tahmine dayalı modelleme yer alır . Excel, SAS , Microsoft Power BI , Tableau ve Qlik Sense gibi araçlar, işletmelerin verileri gerçek zamanlı olarak analiz etmelerine ve göstermelerine yardımcı olur. Bu da onlara veri odaklı kararlar ve tahmine dayalı analizler için ihtiyaç duydukları içgörüleri sağlar.

İşletme Yönetimi için İstatistiksel Araçlar

Günümüzün hızla değişen iş dünyasında, istatistiksel araçlar, veriye dayalı kararlar almayı hedefleyen profesyoneller için hayati önem taşımaktadır. İşletmelerin verileri analiz etmesine, trendleri belirlemesine ve akıllı kararlar almasına yardımcı olurlar. Bu da daha iyi performans ve karlılığa yol açar.

Bu araçlar, trendleri tahmin etmek ve riskleri yönetmek için harika . Her ölçekteki işletmeye yardımcı oluyorlar. Bu araçları kullanarak şirketler daha verimli çalışabilir, daha üretken olabilir ve rekabet gücünü koruyabilirler.

İstatistiksel araçların en büyük avantajlarından biri, performans optimizasyonuna yardımcı olmalarıdır . Geçmiş verilere bakarak ve kalıpları tespit ederek, işletmeler operasyonlarını iyileştirecek seçimler yapabilirler. Bu da daha mutlu müşterilere ve istikrarlı büyümeye yol açar.

"İstatistiksel araçlar, veriye dayalı karar almanın temelini oluşturur ve işletmelerin günümüz piyasalarının karmaşık ortamında güvenle ve hassasiyetle hareket etmelerini sağlar."

İstatistiksel araçlar risk yönetiminde de büyük rol oynar . İşletmelerin olası riskleri ve bunların gerçekleşme olasılıklarını değerlendirmelerine yardımcı olurlar. Bu sayede şirketler risklerden kaçınabilir ve faaliyetlerini zaman içinde istikrarlı tutabilirler.

Bu araçlar, geleceğin neler getirebileceğini tahmin etmek için de çok önemlidir . Gelişmiş istatistiksel modeller kullanarak, işletmeler müşteri davranışlarındaki, ekonomideki ve sektördeki değişiklikleri tahmin edebilirler. Bu da onlara yeni fırsatlardan yararlanma imkanı sağlar.

İş hayatında istatistiksel araçlar kullanmak akıllıca bir harekettir. Şirketler kararlarını yönlendirmek için verileri kullanarak daha iyi seçimler yapabilirler. Bu, değişen bir iş dünyasında önde kalmalarına ve büyümelerine yardımcı olur.

Excel: Çok Yönlü İstatistiksel Araç

Microsoft Excel, iş analitiği için en iyi seçeneklerden biridir . Uygun fiyatlı, kullanımı kolay ve özelliklerle dolu olması, onu veri analizi ve iş zekası için en iyi tercihlerden biri haline getiriyor.

Veri Analizi için Excel'in Güçlü Özellikleri

Excel'in işletmeler için birçok aracı ve işlevi vardır. Bazı temel özellikler şunlardır:

• Gömme veri analizi Tanımlayıcı istatistikleri hesaplamak için SUM, AVERAGE, MEDIAN ve MODE fonksiyonları gibi araçlar.
• Otomatik Filtre ve Gelişmiş Filtre gibi özellikler sayesinde gelişmiş filtreleme yetenekleri, kullanıcıların verileri belirli kriterlere göre hızlı bir şekilde analiz etmelerine olanak tanır.
• Hareketlilik PivotTable'lar Kullanıcıların büyük veri kümelerini kolayca özetleyip analiz etmelerini sağlayan.
• Veri içgörülerini sunmak için çubuk grafikler, çizgi grafikler ve pasta grafikler dahil olmak üzere sağlam grafik ve görselleştirme seçenekleri.
• Veri dönüştürme ve temizleme yetenekleri Güç Sorgu, güçlü bir veri ETL (Ayıkla, Dönüştür, Yükle) aracıdır.
• Karmaşık programlama problemlerine en uygun çözümleri bulabilen Solver gibi optimizasyon özellikleri.
• Geniş bir yelpazede istatistiksel fonksiyonlar regresyon analizi, hipotez testi ve olasılık dağılımları gibi görevler için.

Excel kullanımı kolay ve yaygın olarak benimsenmiş bir programdır. Bu da onu işletme yöneticileri ve analistler için en iyi seçeneklerden biri haline getiriyor. Yakın zamanda yayınlanan bir [ makalede ] de gösterildiği gibi , uygun fiyatı ve kullanıcı dostu arayüzü onu iş dünyasında popüler kılıyor.

“Excel, uygun fiyatlı olması ve kullanıcılar tarafından benimsenmesi nedeniyle işletmeler için popüler ve değerli bir araç olmaya devam ediyor.”

Excel'in veri toplama ve hazırlama zorlukları, sınırlı iş birliği olanakları ve büyük veri kümeleriyle ilgili performans sorunları gibi bazı sınırlamaları vardır. Bununla birlikte, çok yönlülüğü ve kullanım kolaylığı onu iş analitiğinde önemli bir araç haline getiriyor . Excel'in istatistiksel araçlarını kullanarak işletmeler değerli içgörüler ortaya çıkarabilir ve büyüme ve başarı için akıllı kararlar alabilirler.

SAS: Güçlü Analitik Çözüm

İş analitiği dünyasında SAS , güçlü bir araç olarak öne çıkıyor. Şirketlerin çeşitli ihtiyaçlarını karşılıyor. %12.1'lik pazar payıyla IBM ve Microsoft'un ardından en iyi seçeneklerden biri olan SAS , bu alanda lider konumda.

SAS birçok sektörde yaygın olarak kullanılmaktadır. Finans, sağlık, perakende ve telekomünikasyon gibi alanlarda veriye dayalı kararlar alınmasına yardımcı olur. Sağlık sektöründe SAS %30'luk pazar payıyla lider konumdadır.

SAS , istatistiksel analiz, veri madenciliği, tahmine dayalı modelleme, yapay zeka ve makine öğrenimi alanlarındaki güçlü yetenekleriyle öne çıkıyor . Bu teknolojileri sorunsuz bir şekilde bir araya getiriyor. Bu da şirketlerin büyük verilerini daha iyi ve daha hızlı yönetmelerine yardımcı oluyor.

“SAS, gelişmiş istatistiksel analiz yazılımları geliştirme konusunda yaklaşık elli yıllık deneyime sahip olup , net ve tutarlı istatistiksel sonuçlar için yüzlerce yerleşik, özelleştirilebilir grafik ve tablo sunmaktadır.”

SAS hem uzmanlar hem de yeni başlayanlar için harikadır. Uzmanlar, SAS dilini ayrıntılı veri çalışmaları için kullanabilirler. Aynı zamanda, diğerleri için kolay bir sürükle ve bırak arayüzüne sahiptir.

SAS Veri Yönetimi, SAS sisteminin önemli bir parçasıdır. Geleneksel veritabanları ve bulut hizmetleri gibi farklı veri kaynaklarına bağlanır. Bu, verilerin doğru ve gelişmiş analiz için hazır olduğundan emin olarak zamandan ve emekten tasarruf sağlar.

SAS/STAT yazılımı, çok çeşitli istatistiksel araçlar sunar. Varyans analizinden doğrusal regresyona, Bayes çıkarımından büyük veri kümeleri için yüksek performanslı model seçimine kadar birçok alanda yardımcı olur . Birçok platformu destekler ve düzenli olarak güncellenir.

Özetle, SAS iş analitiğinde en iyi seçimdir. Birçok sektördeki şirketlerin ihtiyaçlarını karşılar. Güçlü veri yönetimi ve istatistiksel araçları, işletmelerin verilerini tam olarak kullanmasını zorunlu hale getirir.

Microsoft Power BI: Veri Görselleştirme Merkezi

İş analitiği dünyasında Microsoft Power BI , veri görselleştirme alanında güçlü bir araç olarak öne çıkıyor . Her ölçekteki işletme için oyunun kurallarını değiştirdi. Etkileşimli raporlar ve gerçek zamanlı analizlerle verilerini tam olarak kullanmalarını sağlıyor.

Power BI'ın Veri Ambarı Yetenekleri

Power BI, veri ambarı yetenekleriyle öne çıkıyor. Veri hazırlama ve bulma konusunda mükemmel olan bu araç, kullanıcıların trendleri kolayca tespit etmelerine yardımcı oluyor. Excel dosyaları ve SQL sunucuları gibi birçok veri kaynağıyla iyi çalışarak veri analizini sorunsuz hale getiriyor.

Power BI, her yerden erişebileceğiniz “Power BI Hizmetleri” adı verilen bulut hizmetleri sunar. Ayrıca “Power BI Masaüstü” adlı bir masaüstü sürümü de vardır. Bu, işletmelerin verileriyle akıllı kararlar almaları için esnek bir araç olmasını sağlar.

“Microsoft Power BI, her ölçekteki işletmeye etkileşimli raporlama ve gerçek zamanlı analiz yoluyla verilerinin tüm potansiyelini ortaya çıkarma olanağı sunarak oyunun kurallarını değiştirdi .”

Power BI, Fortune 500 şirketlerinin %97'si ve 100'den fazla ülkedeki insanlar tarafından kullanılıyor. Veri görselleştirme alanında bir güç merkezi olarak kabul ediliyor . İşletmelerin verilerini kullanma biçimini değiştiriyor ve rekabetçi kalmak için vazgeçilmez hale geliyor.

Tableau: Etkileşimli Veri Araştırması

Tableau, verilerinden en iyi şekilde yararlanmak isteyen işletmeler için en iyi seçeneklerden biridir. Kullanıcıların etkileşimli gösterge panoları ve raporlar oluşturmasına olanak tanıyan kullanımı kolay bir arayüze sahiptir . Elektronik tablolardan bulut hizmetlerine kadar birçok veri kaynağına bağlanarak veri analizini kolaylaştırabilirsiniz.

Tableau'nun Hyper motoru, veriyle çalışmayı hızlı ve verimli hale getiriyor. Kullanıcıların müşteri trendlerine veya KPI'lara bakıyor olsalar da, hızlı bir şekilde içgörüler bulmalarına yardımcı oluyor. Veri görselleştirme , iş zekası ve tahmine dayalı analiz ile Tableau , veriyi görme ve kullanma şeklimizi değiştiriyor.

Tableau, farklı yerlerden gelen verileri birleştirmede harika bir araçtır. Bu, ekiplerin tüm verilerini tek bir yerde görmelerini sağlayarak daha iyi kararlar almalarına yardımcı olur. Araçları, büyük verilerdeki kalıpları ve eğilimleri bulmayı kolaylaştırır.

“Tableau'nun görsel analitik araçları, kuruluşumuzun veri odaklı karar alma yaklaşımında devrim yarattı . Platformun kullanım kolaylığı ve güçlü işlevselliği, değerli içgörüler ortaya çıkarma ve stratejik iş girişimlerini yönlendirme yeteneğimizi önemli ölçüde geliştirdi.”

Tableau esnektir ve kullanıcıların panolarını markalarıyla eşleştirmelerine olanak tanır. Ayrıca hassas verileri güvende tutmak için güçlü bir güvenliğe sahiptir. Buna kimin neyi görebileceğine dair kontroller ve veri kaynakları için özel izinler dahildir.

Verilerle çalışan herkes için Tableau, verilerle çalışma şeklinizi değiştiriyor. İş zekânızı artırıyor ve sağlam verilere dayalı kararlar almanıza yardımcı oluyor. Tableau ile veri çalışmalarınızı bir üst seviyeye taşıyabilir ve kuruluşunuzu başarıya ulaştırabilirsiniz.

Qlik Sense: AI Destekli Analizler

Günümüzün hızla değişen iş dünyasında, şirketlerin önde kalabilmek için akıllı ve hızlı analitik çözümlere ihtiyacı var. Qlik Sense , önde gelen yapay zeka destekli analitik platformudur. Veri içgörüleri elde etme ve karar verme şeklimizi değiştiriyor.

Qlik Sense'in Bulut Tabanlı Mimarisi

Qlik Sense, işletmeler için bulut tabanlı bir kurulum kullanır. Bu, onlara esneklik ve büyüme olanağı sağlar. Şirketler, analitiği genel, özel veya hibrit bulutlarda kullanabilirler. Bu, değerli içgörüler bulmak için Bulut Analitiği ve Veri Görselleştirmeyi kullanmalarına olanak tanır.

Qlik Sense'in yapay zeka destekli özellikleri, yalnızca kendi kendine hizmet veren iş zekası (Self-Service BI) olmaktan çok daha fazlasını sunuyor. Makine öğrenimi , tahmine dayalı modelleme ve doğal dil etkileşimi gibi teknolojileri içeriyor . Bu teknolojiler, karmaşık analizleri otomatikleştirmeye ve kolaylaştırmaya yardımcı oluyor. Bu da daha hızlı ve daha bilinçli kararlar alınmasını sağlıyor.

Qlik Sense'in gelişmiş yapay zeka destekli analitik özellikleri ve bulut altyapısı, işletmelerin daha iyi ve stratejik kararlar almasına yardımcı olur. Bu da sürdürülebilir büyüme ve rekabet avantajı sağlar.

İstatistiksel Araçlar, İşletme Yönetimi: Güçlü Bir Kombinasyon

İstatistiksel araçlar ve işletme yönetiminin birleşimi oldukça güçlüdür. Şirketlerin veriye dayalı kararlar almasına , daha iyi çalışmasına, öne geçmesine ve genel olarak daha iyi performans göstermesine yardımcı olur. Yöneticiler, istatistiksel araçları kullanarak verilere bakabilir, eğilimleri belirleyebilir ve işletmenin başarılı olmasına yardımcı olacak akıllı kararlar alabilirler.

İstatistiksel araçlar bir işletmeyi yönetmenin birçok bölümünde önemlidir. Kaliteyi kontrol etmeye, işleri iyileştirmeye ve akıllıca seçimler yapmaya yardımcı olurlar. T-testi, F-testi ve regresyon analizi gibi araçlar şirketlerin hataları anlamalarına, ne kadar doğru olduklarını kontrol etmelerine ve işlerin nasıl bağlantılı olduğunu görmelerine yardımcı olur.

McKinsey & Company tarafından yapılan bir araştırma, daha akıllı pazarlama için analitik yöntemler kullanan şirketlerin pazarlama çalışmalarında %15-20'lik bir artış gördüğünü ortaya koydu. Ayrıca, tahmine dayalı analitik için veri kullanan şirketlerin daha az arıza süresi, daha düşük bakım maliyetleri ve daha memnun müşteriler elde ettiği görüldü.

Verilere bakmak, şirketlerin daha iyi çalışma ve işleri daha verimli hale getirme yolları bulmalarına yardımcı olur. Örneğin, From You Flowers ne kadar teslimat yapabileceklerini ve hizmetlerini daha iyi hale getirebileceklerini anlamak için verileri kullanır.

Sonuç olarak, istatistiksel araçları ve işletme yönetimini birleştirmek , şirketlerin akıllı kararlar alması, daha iyi çalışması ve piyasada önde kalması için harika bir yoldur.

“Modern çağda iş başarısının kilidini açan anahtar, veriye dayalı karar almadır.”

İşletmeler İçin İstatistiksel Araçlardaki Ortaya Çıkan Trendler

Yapay zeka ve makine öğrenimi gibi yeni teknolojiler sayesinde iş analitiğinde büyük değişiklikler görüyoruz. Bu değişiklikler, iş analitiğini daha güçlü hale getiriyor . Daha iyi tahmin modellemesi , daha hızlı veri işleme ve daha hızlı karar alma süreçlerine yardımcı oluyorlar .

İş Analitiğinde Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi

Yapay zeka ve makine öğrenimi, işletmeler için istatistiksel araçlarda oyunun kurallarını değiştiriyor . Verileri daha iyi anlamamıza ve daha derin iş içgörüleri elde etmemize yardımcı oluyorlar . Bu araçlarla şirketler daha hızlı ve daha akıllı kararlar alabiliyor. Bu da onları zorlu bir piyasada önde tutuyor.

Gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları artık çok miktarda veriyi incelemek için kullanılıyor. Bu algoritmalar kalıpları buluyor ve bir sonraki adımda ne olabileceğini tahmin ediyor. Bu, müşterileri anlamak, pazarlama planları yapmak ve tedarik zincirlerini iyileştirmek gibi konularda son derece faydalı. Ayrıca, iş analitiği araçlarındaki yapay zeka, en güncel verilere dayanarak hızlı kararlar almamızı sağlıyor.

İşletmeler rekabette önde kalmaya çalışırken, istatistiksel araçlarda yapay zeka ve makine öğreniminin kullanımı çok önemli hale geliyor. Bu, işletmelerin analitiği planlarının büyük bir parçası haline geliyor.

"Gelişmiş analizlerin yapay zekayla birleşmesi, işletmelerin karar alma biçiminde devrim yaratıyor ve rekabette avantaj elde etmek için verileri nasıl kullandığımızı dönüştürüyor."

İşletmeniz için Doğru İstatistiksel Aracı Seçmek

Doğru istatistiksel aracı seçmek, verileri iyi analiz etmenin ve akıllı kararlar almanın anahtarıdır. Veri ihtiyaçlarınızı , kullanıcı gereksinimlerinizi , ölçeklenebilirliği ve sistemlerinizle entegrasyonu düşünün. Farklı araçların neler sunduğuna bakın ve bunların iş hedeflerinize ve zorluklarınıza nasıl uyduğunu değerlendirin.

IDC'ye göre, 2025 yılına kadar dünya yılda 163 zettabayt veri üretecek; bu rakam 2016'da 16.1 zettabayttı. Veri miktarı bu kadar hızlı artarken, büyük verileri işleyebilen istatistiksel araçları seçmek çok önemli. Bu araçlar önemli içgörüler bulmaya ve sürdürülebilir büyümeyi desteklemeye yardımcı oluyor.

İş analitiği araçlarını incelerken şu noktaları göz önünde bulundurun:

• Veri İhtiyaçları: Aracın verilerinizin türünü, biçimini ve karmaşıklığını işleyebildiğinden emin olun.
• Kullanıcı gereksinimleri: Ekibinizin teknik becerilerini düşünün ve kullanımı kolay bir arayüze ve iyi desteğe sahip bir araç seçin.
• Ölçeklenebilirlik: İşletmenizle birlikte büyüyebilecek ve değişebilecek bir araç seçin veri ihtiyaçları.
• Entegrasyon: Sorunsuz bir veri akışı için aracın mevcut sistemleriniz ve iş akışlarınızla ne kadar iyi çalıştığını kontrol edin.

Bu faktörleri göz önünde bulundurarak ve doğru İstatistiksel Aracı seçerek verilerinizden en iyi şekilde yararlanabilirsiniz. Bu da işletmeniz için sürdürülebilir bir büyümeye yol açar.

Bu faktörleri dikkatlice inceleyerek ve doğru İstatistiksel Aracı seçerek , verilerinizin tüm potansiyelini ortaya çıkarabilirsiniz. Bu da işletmeniz için sürdürülebilir bir büyüme sağlar.

Sonuç

Günümüz dünyasında, istatistiksel araçlar işletme yöneticilerinin akıllı kararlar alabilmesi için çok önemlidir . Operasyonel verimliliği artırmaya ve rekabet avantajı sağlamaya yardımcı olurlar . Excel, Power BI ve Tableau gibi araçlar, işletmelerin verilerini iyi kullanmaları için birçok seçenek sunar.

Doğru araçları seçmeyi bilmek, verileri işinizi büyütmek için kullanmanıza yardımcı olabilir. Daha fazla şirket verilere bağımlı hale geldikçe, istatistiksel araçlar hakkında bilgi edinmek işletme yöneticileri için hayati önem taşıyor . Bu, onların rakiplerinin önünde kalmalarına yardımcı oluyor.

Müşterilerinizi daha iyi anlamak veya daha iyi kararlar almak mı istiyorsunuz? Mevcut istatistiksel araçlar size yardımcı olabilir. İşletme yönetiminizi iyileştirmek için ihtiyaç duyduğunuz içgörüleri size sunarlar . Bu araçları kullanarak işletmenizi başarıya ve istikrara kavuşturabilirsiniz.

Kaynak Bağlantılar

• https://www.coursera.org/articles/data-analysis-tools
• https://www.knowledgehut.com/blog/quality/six-sigma-statistical-tools
• https://www.ibm.com/topics/business-analytics
• https://business.wfu.edu/masters-in-business-analytics/articles/what-is-analytics/
• https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5037948/
• http://milkandtweed.com/blog/7-statistical-tools-to-use-for-your-business/
• https://online.hbs.edu/blog/post/statistical-analysis-methods
• https://bsuite365.com/blog/excel/excel-data-analysis-tools-unlocking-the-power-of-spreadsheets/
• https://ifacet.iitk.ac.in/knowledge-hub/advanced-excel-with-data-visualisation/using-excels-statistical-functions-for-data-analysis/
• https://www.acuitykp.com/blog/sas-the-most-widely-used-analysis-software/
• https://woodpeckerind.com/deep-dive-into-sas-data-management/
• https://www.sas.com/en_sa/software/stat.html
• https://www.analyticodigital.com/blog/reasons-business-intelligence-consultants-use-power-bi
• https://www.geeksforgeeks.org/power-bi-rise-of-microsoft-power-bi-as-a-data-analytics-powerhouse/
• https://pixelplex.io/blog/tableau-data-analytics/
• https://www.statistics.com/courses/interactive-data-visualization/
• https://www.linkedin.com/pulse/unleashing-power-data-analysis-tableau-sahana-prasad-phd-pt2gc
• https://www.qlik.com/us/products/qlik-data-analytics
• https://www.qlik.com/us/products/qlik-ai-ml
• https://www.fao.org/4/W7295E/w7295e08.htm
• https://accendoreliability.com/the-synergy-of-structured-problem-solving-and-statistical-tools/
• https://www.linkedin.com/pulse/how-statistical-analysis-contribute-towards-business-growth-chhabra
• https://www.linkedin.com/advice/0/what-emerging-trends-statistics-should-you-learn-skills-statistics
• https://profiletree.com/business-management-statistics/
• https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6639881/
• https://www.sas.com/en_gb/insights/articles/analytics/choosing-the-right-statistical-analysis-tools.html
• https://profiletree.com/statistics-in-business-decision-making/
• https://www.coursera.org/articles/business-statistics