Dažādu veidu kvantitatīvās analīzes rīki ietver grafikus, lineāro regresiju un hipotēžu pārbaudi. Šie rīki sniedz analītiķiem statistikas metodes datu organizēšanai un pārbaudei. Šie rīki ir noderīgi, lai analizētu aptauju rezultātus, vēsturiskos datus vai finanšu rādītājus. Tos var arī izmantot, lai prognozētu vai noteiktu konkrēta notikuma iespējamību. Šādi kvantitatīvās analīzes rīki prasa, lai analītiķim būtu pamata matemātiskās prasmes, un tos var veikt lielākajā daļā izklājlapu programmatūras.
Grafiki ir veids, kā vizuāli sakārtot datus, lai gūtu labāku ieskatu par to, ko rāda skaitļi, un viegli noteikt modeļus. Šīs kvantitatīvās analīzes diagrammas var atrast joslu, līniju un punktu veidā. Visizplatītākais kvantitatīvo datu diagrammas veids ir histogramma. Histogramma ir joslu diagramma, kas tiek veidota, sakārtojot datus diapazonos. Piemēram, to var izmantot, lai izveidotu joslu diagrammu, lai parādītu dažādu cenu diapazonu produktu pārdošanas apjomu mēnesī. Tā kā kvantitatīvās analīzes rīkus nevar izmantot kvalitatīviem datiem, uzņēmums nevar izmantot histogrammu, lai klasificētu produktus grupās, pamatojoties uz nosaukumiem, krāsām vai atrašanās vietām.
Lineārās regresijas ir populārs kvantitatīvās analīzes rīks, ko izmanto, lai noteiktu attiecības starp divām saistīto datu kopām. Ja analītiķis konstatē, ka datiem ir spēcīga korelācija, datus var attēlot grafikā, lai varētu veikt prognozes. Piemēram, ja pastāv cieša korelācija starp tīmekļa vietnes ikdienas apmeklētāju skaitu un ieņēmumiem no reklāmām, analītiķis var noteikt, cik apmeklētāju mēnesī ir nepieciešams, lai vietne nopelnītu mērķtiecīgu reklāmas ieņēmumu apjomu. Ja nepieciešams veikt prognozes, pamatojoties uz vairāku mainīgo lielumu rezultātiem, vairākkārtēju regresijas analīzi var veikt, izmantojot sarežģītākus aprēķinus.
Uzņēmumi izmanto hipotēžu pārbaudi, lai noteiktu notikuma iespējamību noteiktos apstākļos. To parasti veic, apkopojot klientu datus no aptaujām un pēc tam izmantojot hipotēžu pārbaudes kvantitatīvās analīzes rīkus, lai noteiktu iespējamību, ka kādam no vispārējās populācijas loceklim būs tāda pati atbilde vai raksturlielumi. Hipotēžu pārbaudes precizitāte lielā mērā ir atkarīga no izlases kopas lieluma, nejaušas atlases no kopas, jautājumu precizitātes un kļūdām informācijas vākšanā. To mārketinga speciālisti visbiežāk izmanto, lai pārbaudītu jaunu produktu vai gūtu ieskatu sabiedrības viedoklī par pašreizējiem piedāvājumiem.
SmartAsset.