Niezależne porównania

W przeprowadzanym corocznie w Niemczech konkursie INNOVATIONSPREIS-IT, którego celem jest wyłonienie innowacyjnych produktów, rozwiązania Statistica po raz kolejny zdobyły uznanie jury. System STATISTICA Data Miner otrzymał prestiżowy tytuł “BEST OF” w kategorii „Big Data”

KDnuggets.com – portal poświęcony tematyce data mining oraz wydawca biuletynu dla społeczności specjalistów data mining (ponad 11.000 subskrybentów) – przeprowadził w maju br. Wśród swoich czytelników badanie dotyczące wykorzystywania przez nich narzędzi do analizy danych. Jego wyniki wskazują, które oprogramowanie jest wśród nich najbardziej popularne i według nich STATISTICA jest jednym z najchętniej wykorzystywanych narzędzi do analizy danych.

Kolejna bardzo dobra wiadomość dla użytkowników STATISTICA potwierdzająca wysoką jakość i moc predykcyjną zaimplementowanych w niej algorytmów. System STATISTICA Data Miner pozwolił na zbudowanie najlepszych modeli i zwycięstwo w znanym ogólnoświatowym konkursie data miningowym, organizowanym przy okazji renomowanej międzynarodowej konferencji Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2010). Konferencja ta od 14 lat stanowi forum wymiany doświadczeń gromadząc m.in. analityków z Japonii, Stanów Zjednoczonych, Australii, Indii, Chin i Europy. Konkurs polegał na zbudowaniu modelu na potrzeby skoringu kredytowego dla rzeczywistych danych dostarczonych przez organizatora a porównanie wskazań modelu z rzeczywistymi wartościami pozwoliło wybrać najlepiej klasyfikujący model. Najlepszy okazał się model zbudowany w STATISTICA Data Miner przez Grzegorza Harańczyka – pracownika StatSoft Polska i doktoranta Uniwersytetu Jagiellońskiego. Na podkreślenie zasługuje fakt, że w konkursie brali udział doświadczeni analitycy z wielu krajów, i najlepszych firm konsultingowych oraz że wykorzystywane były narzędzia data mining wszystkich czołowych producentów. Grzegorz Harańczyk i STATISTICA pokonali wszystkich konkurentów. Gratulujemy naszemu koledze zwycięstwa, ciesząc się, że możemy dostarczać Państwu rozwiązania, wiedzę i doświadczenie pozwalające na budowę najlepszych modeli analitycznych.

Wyniki konkursu dostępne są na stronie organizatora.

STATISTICA Data Miner otrzymał najwyższe oceny w badaniu rynku data mining przeprowadzonym przez niezależną firmę konsultingową Rexer Analytics.

Trzecia edycja badania, przeprowadzonego wśród 710 specjalistów, obejmowała opinie dotyczące technik przetwarzania danych, stosowanych narzędzi data mining oraz informacje o typach analizowanych danych i napotkanych trudnościach. Dodatkowo ankietowani analitycy wyrażali swoje opinie odnośnie preferowanych narzędzi data mining używanych w ich pracy. Określali, z którego z dostępnych na rynku produktów korzystają oraz w jakim zakresie spełnia on ich oczekiwania.

• STATISTICA Data Miner miał największą liczbę użytkowników, którzy wskazali, że byli zadowoleni ze swojego podstawowego narzędzia data mining.
• STATISTICA Data Miner był najczęściej używanym narzędziem data mining w szeroko pojętym przemyśle oraz zastosowaniach naukowych.
• STATISTICA Data Miner był na drugim miejscu pod względem liczby wskazań jako „podstawowe narzędzie” wśród użytkowników komercyjnych.

Wiodące niemieckie czasopismo komputerowe „Computerwoche” opublikowało obszerne zestawienie narzędzi data miningowych. Zawiera ono szczegółowe, oparte na testach wydajności, porównawcze oceny wybranych produktów. STATISTICA Data Miner zdobył pierwsze miejsce tym badaniu, „deklasując konkurencję, dzięki obszernemu zakresowi funkcji, szybkości działania i niezawodnej obsłudze dużych zbiorów danych”. W porównaniu z innymi badanymi narzędziami „opcje graficznej analizy danych i poszukiwania związków zawarte w STATISTICA są klasą samą dla siebie”, a kreator analiz („Przepisy Data Miner”) to sposób na „wyjście naprzeciw oczekiwaniom mniej zaawansowanych użytkowników, poprzez asystenta, który dokładnie określa kroki analizy i kolejność wprowadzania danych”.

Pełny tekst artykułu (w języku niemieckim) znajduje się na stronie internetowej „Computerwoche”.

W ostatniej recenzji najnowszej wersji STATISTICA 9, miesięcznik Scientific Computing Word zauważa udoskonalenia wprowadzone w całej rodzinie programów STATISTICA, wliczając w to: szybkość analiz, interfejs użytkownika, nową funkcjonalność statystyczną (z „bardzo efektywnym”, nowo wprowadzonym modułem Rozkłady i symulacja, służącym do automatycznego dopasowania do danych rozmaitych rozkładów oraz sprawdzenia dobroci dopasowania) oraz rozszerzeniami ułatwiającymi integrację z językiem R. W artykule podkreślono, że menu wstążka „bardzo dobrze sprawdza się w programie STATISTICA”, nawet lepiej niż w pakiecie Office 2007. Doceniono również fakt, że StatSoft nie zmusza użytkowników oprogramowania do zmiany ich przyzwyczajeń dotyczących interfejsu programu i nadal wspiera klasyczne menu, które jest dostępne w programie. 

Jak zauważono, 32-bitową wersję STATISTICA 9 charakteryzuje „znaczący wzrost szybkości w stosunku do i tak już imponującego działania wersji poprzedniej (STATISTICA 8)”. Natomiast analizy przeprowadzane na bardzo dużych zbiorach danych pokazują „nieocenione zalety wersji 64-bitowej” i rzeczywiste korzyści, jakie przynosi program.

“The Journal of Statistical Software” opublikował w czerwcu 2009 r. (Zeszyt 30, numer 12) artykuł na temat biplotów. W artykule pt. „BiplotGUI: interakcyjne biploty w R” autorzy skupili się głównie na języku R, wspomnieli jednak o funkcjonalności w STATISTICA. Oto, co napisali:

„STATISTICA (Statsoft Inc 2009) jest obecnie jedynym z wiodących pakietem statystycznym, umożliwiającym tworzenie nowoczesnych biplotów w metodzie PCA.”

We wrześniu 2008 r. „Rexer Analytics” ogłosiło wyniki tworzonego przez siebie „Corocznego Badania Aplikacji Data Mining”. Badanie przeprowadzone przez specjalistów data mining pracujących w różnych gałęziach przemysłu przyniosło następujące wnioski:

• STATISTICA Data Miner jest jednym z trzech najlepszych pakietów oprogramowania rozumianego jako „szeroko pojęte aplikacje data mining” oraz jest jednym z dwóch najlepszych aplikacji dedykowanych zgłaszanych przez użytkowników jako „podstawowe oprogramowanie data mining”.
• Podstawowe narzędzia data mining wykorzystywane są w obszarach: CRM, usług finansowych, sprzedaży i telekomunikacji, jednakże najbardziej znaczący wzrost sprzedaży zaobserwowano w produkcji przemysłowej. Użycie aplikacji data mining w tej branży wzrosło z 6% w 2007 r. Do 16% w 2008 r.
• Metody oparte na drzewach klasyfikacyjnych i analiza czynnikowa są ciągle najpopularniejszymi metodami data mining.
• Specjaliści data mining spędzają ponad jedną trzecią czasu, łącząc i przygotowując odpowiednie dane.

Zainteresowanych otrzymaniem 40-stronicowego streszczenia badania w formacie PDF, zawierającego szczegółowe wyniki oraz metodologię, prosimy o kontakt z Rexer Analytics.

Dr John Wass (statystyk) w recenzji pakietu STATISTICA 8 chwali niezwykle bogaty zbiór metod statystycznych: „w pewnym sensie STATISTICA wydaje się być pakietem SAS wzbogaconym o interfejs graficzny, gdyż czegokolwiek potrzebujesz, znajdziesz tam”. Oprogramowanie oferuje rozbudowane narzędzie data mining, możliwość dostosowania opcji dla konkretnego użytkownika oraz moduły umożliwiające pracę w sieci Internet. Ponadto Dr Wass chwali jakość Pomocy w STATISTICA, twierdząc, iż „jest bardzo użyteczna, łatwa w nawigacji, kompletna, ma bardzo dużą liczbę aktywnych linków, jest bardzo intuicyjnie zaaranżowana, poza tym ma bardzo dobrą, błyskawicznie działającą wyszukiwarkę”.

Dr Wass zwraca szczególną uwagę na możliwość dopasowania pakietu do konkretnego użytkownika, integrację z pakietem Microsoft Office (pliki Excel mogą być otwierane i bezpośrednio edytowane w STATISTICA, a wyniki mogą być przesłane bezpośrednio do pliku Word), przyjazne dla użytkownika opcje łączenia zmiennych, opcję analizy grupami, Sześciopak Statystyczny, który umożliwia wyświetlenie złożonych elementów graficznych, oraz kolorową grafikę 3D. To wyliczenie pokazuje, jak wiele użytecznych funkcji zawiera STATISTICA. Dr Wass jako przykład wykorzystuje wielokrotne testy ANOVA, krótko omawia STATISTICA Data Miner oraz zwraca uwagę na „zdumiewającą możliwość obsługi wielu algorytmów oraz wyświetlania ich charakterystyk ilościowych, co umożliwia analitykowi tworzenie modeli obarczonych jak najmniejszym błędem”.

Autor, który używał wcześniejszych wersji programu, zauważył, że sugestie i reakcje użytkowników pozwoliły twórcom STATISTICA na spłaszczenie krzywej uczenia i dodanie wielu przydatnych użytkownikowi funkcji. Recenzja kończy się następującą konkluzją: „Jest to statystyczny interfejs graficzny na sterydach (na dużej ilości sterydów!)”.

W recenzji oprogramowania STATISTICA opublikowanej w Scientific Computing World system STATISTICA Enterprise uznano za „wyróżniający się” wśród „liderów” w tej dziedzinie. Oprogramowanie umożliwia centralne składowanie szablonów analiz i raportów, które udostępniane są użytkownikom w skali całej organizacji, dając im możliwość wyboru odpowiednich danych oraz wykonania na ich podstawie potrzebnych analiz. Co istotne, system oferuje szeroką funkcjonalność przy zachowaniu odpowiedniej wydajności. Funkcjonalność systemu dodatkowo rozszerza produkt STATISTICA Monitoring and Alerting Server (MAS), który umożliwia jednoczesne monitorowanie setek a nawet tysięcy parametrów.

W wykonanym teście system STATISTICA doskonale poradził sobie z monitorowaniem terabajtowej bazy danych geofizycznych, której zawartość była stale odświeżana.

Najnowsza wersja oprogramowania STATISTICA 8 otrzymała wysokie oceny w recenzji opublikowanej w miesięczniku Scientific Computing World. Od wielu lat przeglądy publikowane w tym magazynie sytuowały program STATISTICA bardzo wysoko, a najnowsza wersja ugruntowuje tę pozycję.

Artykuł opisuje nową funkcjonalność programu, która obejmuje procedury statystyczne, właściwości graficzne oraz inne cechy systemu wpływające na jego obsługę. Jak stwierdzono, nowe usprawnienia są „znaczące, a zakres dodatków do funkcjonalności statystycznej jest znakomity”. Dodatkowo wstępne testy nowego modułu

STATISTICA Automatyczne Sieci Neuronowe pokazały, że ten moduł charakteryzuje się „jeszcze lepszą funkcjonalnością” i jednocześnie jest on „znacznym krokiem do przodu w zakresie obsługi sieci neuronowych”.

Testy programu zostały podsumowane następująco: „jest to upgrade, który zwróci się w bardzo krótkim czasie dzięki rozszerzonej funkcjonalności i jeszcze łatwiejszej obsłudze programu”.

Redaktor przeglądu oprogramowania w The American Statistician, dr Joseph M. Hilbe, w recenzji programów STATISTICA stwierdza, że „pakiet STATISTICA zapewnia swoim użytkownikom ogromny wybór możliwości i funkcji, z których wiele jest unikatowych”. Autor podkreśla siłę pakietu STATISTICA tkwiącą w szerokim zakresie zastosowań,obejmującym m.in. metody wizualizacyjne, data mining, metodologię sześć sigma, statystyki kontroli jakości, planowanie badań, analizę wielowymiarową a także metody nieparametryczne. Po wykonaniu szeregu przykładowych analiz oraz dodatkowych testów, dr Joseph M. Hilbe stwierdził, że dla osób zajmujących się modelowaniem wielowymiarowym i data mining „STATISTICA jest prawdziwym liderem wśród pakietów statystycznych”.

W przeglądzie zaznaczono, że „zaawansowane techniki dostępne użytkownikowi powinny umożliwiać analizę danych w szerokim zakresie”, a takie metody jak sieci neuronowe, CHAID, C&RT będące oddzielnymi modułami pakietu STATISTICA, są jednakże częściami jednego systemu, zapewniając użytkownikowi „zestaw metod dostępnych poprzez naciśnięcie odpowiednich klawiszy… Stąd łatwo można wywnioskować dlaczego pakiet STATISTICA znajduje lojalnych użytkowników”.

W artykule dotyczącym zastosowania statystycznego i matematycznego oprogramowania w finansach i ekonomii, F. Grant wspomniał o potrzebach „szybkości, trafności i poprawności”, którym wychodzi naprzeciw pakiet STATISTICA, a program STATISTICA Data Miner znalazł wielu użytkowników w bankowości i finansach. Wspomniano również o możliwości wygenerowania w nim specjalistycznych funkcji rzeczywistych (R). Podsumowując, autor stwierdził, że zakres obecnych i potencjalnych możliwości użycia modeli naukowych w finansach i ekonomi wydaje się być nieograniczony.

W artykule tym omówiono stosowanie oprogramowania na polu inżynierii i fizyki, pomocnego w projektowaniu i testowaniu produktów. Korzyści wynikające ze stosowania takiego podejścia obejmują udoskonalenia w procesie projektowania, niższe koszty produkcji oraz zwiększenie wydajności. Ponieważ obecnie procesy generują ogromne ilości danych, inżynierowie potrzebują takiego oprogramowania, które może je wydajnie analizować i przekształcać w użyteczne informacje. Firma StatSoft oferuje narzędzia, które mogą wykorzystać takie dane. PROCEED, stworzony w wyniku współpracy firmy StatSoft oraz firmy Caterpillar, został opracowany m.in. Do wyznaczenia optymalnych parametrów, takich jak niezawodność, zużycie paliwa czy prądu w złożonym produkcie (np. silniku). Oprogramowanie to może wykonywać złożone symulacje i optymalizować parametry do określonego zakresu wartości zamiast do jednej konkretnej wartości. Wykorzystywane modele statystyczne są często złożone i nieliniowe. Dlatego też pakiet STATISTICA wykorzystuje techniki data mining zawierające sieci neuronowe czy drzewa klasyfikacyjne, które są dostosowane do dużej liczby parametrów. Te potężne techniki nie mogły przyjść w lepszym momencie dla inżynierii. Robert Eames, dyrektor do spraw rozwoju biznesu w firmie StatSoft, powiedział: „Jesteśmy w krytycznym punkcie historii, w którym zwiększa się liczba procesów. Wiele z nich generuje potężną ilość danych, więc każda firma produkcyjna dysponuje już ogromnymi bazami danych. Rozwój technik data mining trwał przez całą ubiegłą dekadę, aby umożliwić modelowanie takich danych”.

W recenzji przeznaczonej dla użytkowników oprogramowania statystycznego w naukach biologicznych, dr Graham Smith (wykładowca Uniwersytetu Bath Spa) wysoko ocenił nieomal wszystkie właściwości STATISTICA – bogactwo analiz, grafikę, środowisko pracy i ogólne funkcje systemowe. Grafika została oceniona jako „doskonała i wyraźnie przewyższająca bardzo praktyczne, ale ograniczone możliwości” innych aplikacji. Autor zwrócił uwagę na wyrafinowane zarządzanie wykresami i wynikami analiz poprzez złożone z kart, hierarchiczne skoroszyty i raporty oraz na obsługę OLE (co oznacza, że wykresy STATISTICA mogą być osadzane w dokumentach innych aplikacji). Smith wysoko ocenił również podręcznik statystyki dostępny na stronie StatSoft oraz pomoc STATISTICA jako w szczególności odpowiednią dla osób początkujących w statystyce.

Czołowi producenci ciągle poszukują sposobu efektywnego wykorzystania współczesnych, zaawansowanych metod modelowania i analiz ilościowych dla poprawy jakości produktów. W omawianym, obszernym artykule podane jest jak zrobił to Caterpillar Inc., jeden z liderów nowoczesnych technologii produkcyjnych. Do zagospodarowania posiadanych, ogromnych mas danych wykorzystano tam predykcyjny data mining, by odkryć sterowalne parametry procesu, mające zasadniczy wpływ na jakość końcowego wyrobu.

Podobnie jak wiele innych firm Peoria, Caterpillar w Illinois, ma szeroko rozwinięte techniki zbierania danych. Pojedynczy zakład może mieć tysiące mierników, czujników i innych automatycznych urządzeń zbierających dane o maszynach i wszelkim innym wyposażeniu produkcyjnym. Jednak duża część otrzymywanej masy danych, opisującej setki parametrów procesów, pozostaje często niewykorzystana.

W Caterpillar zauważono, że pewne kombinacje nastaw różnych procesów dają pozytywne rezultaty, przy tym jednak bardzo trudno jest ustalić tu jakieś proste reguły. Nawet dla doświadczonych technologów, zaobserwowane zależności są niełatwą do objaśnienia nowością. Które przełączniki, i jak ustawić? Które zmienne projektu skorygować, i o ile? Które elementy „strumienia” procesu produkcyjnego wymagają dostrojenia, podciągnięcia, zmiany, dla poprawy jakości i zgodności produktu?

Korzystając z wieloletnich doświadczeń z SPC i Six Sigma, inżynierowie Caterpillar wdrażają PROCEED – ostatnie osiągnięcie w dziedzinie data mining i modelowania, stworzone w StatSoft Inc. (www.statsoft.com) oprogramowanie dla zapewnienia jakości i doskonalenia produktów w skali całej korporacji. Oprogramowanie to pomogło projektantom i inżynierom produkcji z Caterpillar wykorzystać dane pomiarowe dla osiągnięcia istotnej poprawy jakości i wydajności.

Nowość PROCEED polega na przekroczeniu „bariery dźwięku” pojawiającej się przy wdrażaniu wyników data miningu w produkcji, otóż PROCEED daje konkretne zalecenia, wynikające z modeli predykcyjnych, a nadające się od razu do praktycznego zastosowania. PROCEED to nie tylko inteligentna maszyna obliczeniowa poszukująca podstawowych przyczyn i optymalizująca parametry procesu, ale też zestaw czytelnych, graficznych narzędzi, pozwalających użytkownikowi wejść w interakcję z wirtualnym modelem procesu. Odpowiedni mechanizm interfejsu użytkownika pozwala zadawać modelowi pytania typu „co jeśli?”, a nie trzeba przekonywać o ile bezpieczniej jest eksperymentować na wirtualnym modelu niż na żywym procesie.

Program ten był w stanie wykryć, na przykład, które zmienne są odpowiedzialne za kłopoty z wyważeniem, ujawniające się przy końcowych testach produktu – bardzo trudny problem, którego nie udawało się rozwiązać tradycyjnymi metodami. Bill Matthews, inżynier produkcji Caterpillar stwierdza: „To model pozwolił ludziom z  Caterpillar wykryć, że ograniczenie luzu dwóch współpracujących elementów może zmniejszyć bicia o 50%”.

Program STATISTICA został wybrany najlepszym oprogramowaniem statystycznym w konkursie – Reader's Choice Awards (Czytelnicy Przyznają Nagrody) organizowanym przez czasopismo Scientific Computing.

Ten prestiżowy konkurs ma długą tradycję i począwszy od 1992, każdego roku, magazyn Scientific Computing pyta swoich czytelników, który program uznają za najlepszy wśród oprogramowania technicznego. Na wybór czytelników mają wpływ takie czynniki jak: jakość produktu, niezawodność, łatwość w użytkowaniu, możliwości techniczne oraz cena.

Artykuł ten daje szczegółowy wgląd w platformę PROCEED i w to, jak jest ona obecnie wykorzystywana przez wielkie przedsiębiorstwa produkcyjne, takie jak Caterpillar. W recenzji szczegółowo opisano podejście analityczne PROCEED, różne sposoby jego stosowania oraz wyniki działania PROCEED. „Jak dotąd analiza danych ograniczała się zwykle do jednej lub dwóch zmiennych. To się zmieniło dzięki nowemu oprogramowaniu stworzonemu przez Caterpillar i StatSoft Inc.” „Przedsiębiorstwa te stworzyły PROCEED […] służący do modelowania, optymalizacji i symulowania skomplikowanych procesów produkcyjnych”. „Oprogramowanie PROCEED wychodzi daleko poza zwykłe metody badania zmiennych opisujących kilka cech procesu. Analiza wielowymiarowa wspomaga tu pozyskiwanie użytecznej informacji, dostarczającej inżynierom bazy do scenariuszy „co-jeśli”.”

W artykule zacytowano Tony Grichnika – pracownika Centrum Technologicznego Caterpillar, który stwierdza, że w PROCEED „kluczowa jest wiedza wynikająca ze znajomości danych i użycie jej w działaniu”.

W artykule omówiono, jak w PROCEED korzysta się z „tradycyjnych metod wydobywania wiedzy z danych, wspomagających poszukiwanie i weryfikowanie, prostych i skomplikowanych relacji przyczynowo-skutkowych wpływających na jakość produktu” oraz przedstawiono „interakcyjne środowisko do optymalizacji procesów produkcyjnych, dla osiągnięcia najlepszych rezultatów, w wielu aspektach”. Jak piszą autorzy artykułu: „Program ten poważnie ograniczył w Caterpillar czasochłonne i kosztowne testy końcowe produktu. Na zwrot inwestycji (ROI) składa się zmniejszenie kosztów i nakładu pracy dla badań końcowych oraz wynikające z zysku czasowego zwiększenie wydajności, a także ograniczenie bardzo kosztownych poprawek, dzięki zmniejszeniu frakcji niezgodności.”

STATISTICA Data Miner otrzymał najwyższą ocenę w przeglądzie porównawczym „Który pakiet data mining jest najlepszy dla CRM?„, który ukazał się w czasopiśmie DM Review w marcu 2006.

W marcu 2006 r. dr Robert Nisbet porównał sześć wiodących aplikacji data mining i ocenił je według przygotowanej listy kryteriów, dotyczących możliwości analitycznych oraz możliwości związanych z zarządzaniem danymi. Kryteria te miały na celu określenie przydatności ocenianych systemów w zastosowaniach CRM. w porównaniu dr. Nisbeta program STATISTICA Data Miner uzyskał najwyższą ocenę. Ocenił go również, jako „produkt oczywisty w obsłudze (almost no-brainer). Jest to szczególnie istotne dla osób niezajmujących się statystyką czy data mining – dla większości potencjalnych użytkowników będących analitykami biznesowymi jest to wielkie ułatwienie”.

Oto niektóre komentarze dr. Nisbeta dotyczące systemu STATISTICA Data Miner:

„To narzędzie jest kolejnym krokiem w postępującej ewolucji kompletnego pakietu do obliczeń statystycznych.”

„[STATISTICA jest] przyjemna w obsłudze.”

„Moduł data mining jest w pełni zintegrowany z funkcjami do klasycznych obliczeń statystycznych.”

„Moduł data mining jest wyposażony w graficzną przestrzeń roboczą. Jest ona uporządkowana według kolejności poszczególnych elementów procesu data mining: Wczytanie danych, przygotowanie danych, modelowanie, raport. Projektowanie analizy za pomocą przestrzeni roboczej jest bardzo proste i intuicyjne.”

„STATISTICA Data Miner zawiera naprawdę wszystkie algorytmy statystyczne i data mining, jakie można sobie wyobrazić, nawet metodę wektorów nośnych (Support Vector Machine).”

„System jest najbardziej wygodnym pakietem dla wszystkich użytkowników, którzy potrzebują dużego wyboru liniowych i nieliniowych technik statystycznych, i którzy pragną używać narzędzi data mining w jednym zintegrowanym środowisku.”

Zobacz szczegółową tabelę ocen.

W rankingu porównawczym pakietów statystycznych opublikowanym przez dr. J. A. Wassa (statystyka w Abbott Laboratories), wzięto pod uwagę 11 pakietów statystycznych ogólnego przeznaczenia. Pakiety te zostały podzielone na trzy kategorie według oferowanej przez nie funkcjonalności:

Przegląd nie zawiera porównawczych ocen i nie określa pozycji wewnątrz każdej z grup, natomiast dr Wass zachwala nie tylko wszechstronność programu STATISTICA i jego obszerność (stwierdza, że przejrzenie cech programu STATISTICA zajęło mu cały wieczór), ale także interfejs programu, który powoduje, że ta rozległa funkcjonalność jest łatwo dostępna dla użytkownika.

W raporcie specjalnym DM Direct z 23 marca 2004r. Został opublikowany artykuł dr. Roberta A. Nisbeta Jak wybrać pakiet data mining (How to Choose a Data Mining Suite). Autor porównał pięć wiodących narzędzi do data mining. Na podstawie wyczerpującego porównania wielu cech i funkcji tych narzędzi autor stwierdza, że „STATISTICA Data Miner jest oczywistym zwycięzcą”. Pisze też, że pakiet ten stanowi „klasę sam dla siebie”, „żaden z innych dostępnych dziś zestawów data mining nie ma tylu narzędzi do realizowania projektów data mining” oraz deklaruje, że STATISTICA Data Miner jest jego „osobistym faworytem”.

Dr Nisbet ma już ponad trzydziestoletnie doświadczenie w analizowaniu i modelowaniu złożonych systemów, które zdobył będąc profesorem Uniwersytetu Kalifornijskiego w Santa Barbara oraz jako konsultant w dziedzinie data mining. Pracując w NCR Corporation i w Torrent Systems był pionierem projektującym i rozwijającym konfigurowalne aplikacje typu data mining, służące do predykcji sprzedaży detalicznej, tendencji nabywczych, przyrostu liczby klientów w telekomunikacji i w ubezpieczeniach.

W artykule opublikowanym w kwietniowym numerze (2003) Diesel and Gas News opisano jak systemy SEWSS (STATISTICA Enterprise-wide SPC System) i WebSTATISTICA Server zostały włączone do programu dostosowywanej, zintegrowanej, zdalnej obsługi przez Solar Turbines – światowego lidera wśród producentów przemysłowych turbin gazowych średniej wielkości. Po zastosowaniu nowego programu zdalnego monitorowania i diagnostyki oczekuje się znaczących oszczędności, poprzez „ograniczenie przestojów, skrócenie czsu obsługi, a przede wszystkim przez wydłużenie czasu życia napędów”.

Czas filtrowania danych i ich analizy został w Solar Turbines skrócony dzięki centralnej bazie danych zdalnego monitoringu i diagnostyki, w której dane są automatycznie filtrowane, podobnie jak zautomatyzowana jest ocena realizowana przez oprogramowanie diagnostyczne bazujące na zbiorze reguł. Praca silników monitorowana jest „na żywo” przez sieć WWW, a codzienne automatycznie tworzone raporty inżynierskie publikowane są na zapewniającym bezpieczeństwo danych portalu Solar Turbines, gdzie wielu użytkowników ma dostęp określony różnymi uprawnieniami.

W lutowym numerze czasopisma DM Review opisano w jaki sposób studenci Uniwersytetu Stanowego w Oklahomie (OSU) wykorzystują system STATISTICA Data Miner, imponujący zestaw procedur data mining (zgłębiania danych), do rozwiązywania problemów klasyfikacyjnych i regresyjnych.

Według dra Dursuna Delena system STATISTICA Data Miner był najważniejszym wyborem dla Wydziału Zarządzania i Systemów Informacyjnych OSU. Dr Delen stwierdził, że „Na podstawie wielu lat doświadczeń w przemyśle i nauce, mogę z całą pewnością powiedzieć, że STATISTICA Data Miner dysponuje jednym z najszerszych zestawów algorytmów data mining dostępnych na rynku„. Uznał on narzędzia graficzne i zarządzanie wynikami w systemie za „fenomenalne”.

Delen wymienia więcej przewag systemu nad innymi narzędziami data mining, w tym graficzne, interakcyjne i przyjazne środowisko pracy, bogaty zestaw narzędzi wizualizacji, szybkość przetwarzania i możliwość pracy w trybie aplikacji WWW. Dr Delen uważa także, że pomimo tak wielu zalet, system STATISTICA Data Miner jest „tańszy od innych, konkurencyjnych zestawów narzędzi dostępnych na rynku”.

Studenci OSU stosują STATISTICA Data Miner m.in. Do:

• przewidywania zachorowań na cukrzycę na podstawie danych demograficznych, społecznych i sposobu spędzania wolnego czasu;
• budowy modeli do przygotowywania lepszych akcji marketingowych;
• przewidywania wskaźników finansowych takich jak S&P 500 i kursy wymiany walut

W grudniowym numerze miesięcznika PC World Komputer (12/2002) ukazał się artykuł M. Zdanowicza pod tytułem „Liczby w ryzach”. Autor przedstawił najważniejsze właściwości programów z rodziny STATISTICA i stwierdził m. in. „STATISTICA to komputerowa implementacja metod statystycznych stosowanych do przekształcania dużych zbiorów danych w użyteczną informację. Pod tą nazwą kryje się nie tylko jeden z najlepszych programów statystycznych, ale cała rodzina narzędzi do analizy i wizualizacji danych, z których można budować systemy wspomagające pracę przedsiębiorstw. Łatwość obsługi, ogromne możliwości i duża skalowalność systemu sprawiają, że STATISTICA jest używana nie tylko przez organizacje, ale także przez pojedynczych, nawet początkujących użytkowników.[…]

Wszystkie narzędzia systemu STATISTICA charakteryzuje duża dokładność obliczeń, niekiedy największa spośród konkurencyjnych pakietów. […]

Program STATISTICA charakteryzuje też duża prędkość przetwarzania, a obliczenia są zoptymalizowane pod kątem szybkości, jednak bez utraty dokładności. Program może pracować na praktycznie nieograniczonej wielkości zbiorach danych, obsługuje wielozadaniowość i potrafi wymieniać dane z innymi aplikacjami. Łączy bogactwo funkcji statystycznych z narzędziami do wizualizacji danych za pomocą wysokiej jakości wykresów graficznych.”

Autor podkreślił również, że STATISTICA nie jest jedynie programem użytkowym, bo dzięki mechanizmom technologii COM, języka STATISTICA Visual Basic oraz funkcji generacji kodu źródłowego staje się także elementem systemu przetwarzania danych.
Jest to kolejna wysoka ocena naszych produktów.

W listopadowym numerze czasopisma PC Kurier (23/2002) ukazał się artykuł M. Rzewulskiego pod tytułem Poszukiwany, poszukiwana, a w nim opinia Krzysztofa Fortuny – Kierownika Działu Badań i Analiz Marketingowych Lukas Banku S.A. na temat programu STATISTICA:

„Z programu STATISTICA korzystamy już od 1996 roku. Na początku pomagał on nam głównie w wizualizacji danych, gdyż dzięki dużym możliwościom graficznym sprawdzał się znacznie lepiej niż MS Excell. Teraz STATISTICA pozwala nam m. in. szybciej zdobywać informacje o nietypowych zachowaniach klientów oraz w różnego rodzaju analizach segmentacyjnych. Dostępny w programie podział na skupienia (klastry), a od wersji 5,5 dodatkowo drzewa klasyfikacyjne okazują się bardzo przydatne w segmentacji klientów. W banku przeprowadziliśmy kilka analiz, których celem było dokonanie segmentacji klientów według kryteriów ich dochodowości dla banku. Potwierdziły one, że najbardziej dochodowymi grupami klientów są ludzie w wieku 30-40 lat, dodatkowo często korzystający z bankowości elektronicznej. Innym sposobem wykorzystania tego narzędzia jest wspomaganie działań marketingu bezpośredniego. Bank często kieruje do wybranych klientów oferty sprzedaży różnorodnych produktów oraz usług. Segmentacja klientów pozwala na wybór najbardziej obiecującej grupy – tej, która najczęściej odpowiada na promocje. Wstępne oszacowanie liczby odpowiedzi pozytywnych, które otrzymujemy dzięki analizie statystycznej, pozwala nam ustalić spodziewane wpływy z promocji i zyski – po odjęciu od spodziewanych przychodów kosztów kampanii. Cały czas poszerzamy zakres wykorzystania narzędzi programu STATISTICA, w tej chwili testujemy nowy produkt StatSoftu – Data Miner. Oprócz wielu procedur statystycznych dostępnych w standardowej wersji programu STATISTICA, Data Miner został wyposażony w bogaty zestaw procedur przeznaczonych specjalnie w zastosowaniach tzw. Zgłębiania danych, w tym: sieci neuronowe, analizy klasyfikacyjne i koszykowe. Dzięki takiej funkcjonalności można efektywnie modelować nawet bardzo złożone zachowania klientów, a przez to efektywnie planować skomplikowane działania marketingowe i sprzedażowe.”

W przeglądzie oprogramowania opublikowanym we wrześniowym numerze czasopisma Quality Digest ukazała się recenzja najnowszych wersji programów STATISTICA Karty Kontrolne, Data Miner i Sieci neuronowe.

W recenzji zwrócono uwagę na możliwości pracy programu STATISTICA Karty Kontrolne z dużymi zbiorami danych, jednoczesnego korzystania z wielu baz danych i automatyczną aktualizację wyników. Recenzent stwierdził „Muszą być jakieś ograniczenia na wielkość i zmienność strumienia danych [który może przetwarzać program], lecz nie udało mi się ich wykryć ? pomimo wykonywania zadań, które postawiłyby inne aplikacje w rozpaczliwej sytuacji.”

Recenzent wysoko ocenił STATISTICA Data Miner między innymi za przyjazny interfejs i procedury eksploracji danych.

Na końcu recenzji omówiono STATISTICA Sieci Neuronowe. Recenzent zwrócił uwagę na łatwość korzystania z programu nawet przez niezaawanoswanych użytkowników, jego zalety w pracy zespołowej i możliwości tworzenia raportów.

W podsumowaniu recenzent napisał:

„Nowe produkty z rodziny STATISTICA 6 pozwalają wyjść poza tradycyjne sterowania jakością, czynią ją bardziej dostępną i wprowadzają nowy poziom integracji dającej istotne korzyści wynikające z synergii. Jeśli masz nierozwiązane problemy analityczne wypróbuj STATISTICA 6.”

W numerze z kwietnia 2002 czasopisma Quality przedstawiono studium przypadku, dotyczące zastosowania SEWSS, popularnego systemu SPC produkcji StatSoft Inc., w firmie Steelcase, która jest czołowym wytwórca mebli biurowych. Dzięki zastosowaniu SEWSS, Steelcase uzyskała bezprecedensowe efekty w jakości produkcji. Decyzja o zakupie SEWSS była częścią obejmującego całą korporację projektu ujednolicenie oprogramowania statystycznego służącego do doskonalenia procesów. Jednym z celów projektu, było zmniejszenie grubości powłoki lakierniczej, wymaganej do spełnienia wymagań klienta i zmniejszenie zmienności wydatku lakieru. SEWSS został wykorzystany do zbadania trzech linii lakierniczych, dwóch lakierni proszkowych i linii lakieru płynnego w zakładzie systemów biurowych. Gdy dane zebrane za pomocą mierników grubości wykazały istotną zmienność grubości pokrycia, zastosowano różnorodne narzędzia SEWSS, w celu rozpoznania źródeł wariancji i udoskonalenia procesu. Według Paula Dzwonka (inżyniera jakości fabryki systemów biurowych w Grand Rapids), projekt uznano za „ogromny sukces”. Przeciętny wydatek materiału na jednej z linii zmniejszono o 15%, a przy tym zmienność spadła o 40%. W ciągu tylko jednego roku, oszczędności materiałowe trzykrotnie przekroczyły całkowite nakłady na oprogramowanie, szkolenia i usługi związane z wdrożeniem SEWSS. Według Steelcase cztery z piętnastu fabryk w Ameryce Północnej już używają systemu SEWSS, a planowane jest rozszerzenie zastosowania tego systemu.

Recenzenci Jeffrey Lusk, Oklahoma State University Department of Forestry i Steven Wilson, of EcoLogic Research, porównali STATISTICA Neural Networks z innymi programami i stwierdzili, że „Interfejs SNN jest najbardziej intuicyjny i umożliwia jednoczesne przeglądanie danych, sieci, predykcji (wyjścia) sieci oraz statystyk jakości”.

Uznali oni algorytmy genetyczne SNN za wyjątkowe: „SNN może testować różne kombinacje zmiennych, aby odnaleźć najlepszy zbiór dla procesu tworzenia sieci neuronowej. Funkcja ta jest użyteczna przy usuwaniu, z dalszych analiz „szumów” pochodzących od zmiennych ubogich w informacje, występujących zazwyczaj w dużych zbiorach danych”.

Recenzenci wyróżnili również narzędzia symulacyjne SNN. Ponadto zwrócili uwagę, że „SNN automatycznie generuje sieci klasyfikujące, jeżeli w danych występuje skategoryzowana zmienna niezależna. Nie są wymagane żadne dodatkowe działania użytkownika, a tworzenie modelu jest bardzo szybkie i wydajne. Diagnostyka jest kompletna i zawiera analizę wrażliwości, pomagającą wyznaczyć ważność różnych zmiennych wejściowych w modelu końcowym”.