Erinevat tüüpi kvantitatiivse analüüsi tööriistad hõlmavad graafikuid, lineaarseid regressioone ja hüpoteeside testimist. Need tööriistad pakuvad analüütikutele statistilisi meetodeid andmete korraldamiseks ja uurimiseks. Need tööriistad on kasulikud uuringutulemuste, ajalooliste andmete või finantsnumbrite analüüsimiseks. Neid saab kasutada ka konkreetse sündmuse toimumise prognoosimiseks või tõenäosuse määramiseks. Sellised kvantitatiivse analüüsi tööriistad nõuavad analüütikult elementaarseid matemaatilisi oskusi ja seda saab teha enamikus tabelarvutustarkvarades.
Graafikud on viis andmete visuaalseks korraldamiseks, et saada parem ülevaade numbritest ja hõlpsasti tuvastada mustreid. Neid kvantitatiivse analüüsi graafikuid võib leida tulpade, joonte ja punktide kujul. Kõige tavalisem kvantitatiivsete andmete graafiku tüüp on histogramm. Histogramm on tulpdiagramm, mis koostatakse andmete järjestamisel vahemikesse. Näiteks saab seda kasutada tulpdiagrammi loomiseks, et näidata erinevates hinnavahemikes olevate toodete müükide arvu kuus. Kuna kvantitatiivse analüüsi tööriistu ei saa kasutada kvalitatiivsete andmete jaoks, ei saa ettevõte kasutada histogrammi toodete kategoriseerimiseks rühmadesse nimede, värvide või asukoha alusel.
Lineaarsed regressioonid on populaarne kvantitatiivse analüüsi tööriist, mida kasutatakse kahe seotud andmehulga vahelise seose määramiseks. Kui analüütik teeb kindlaks, et andmetel on tugev korrelatsioon, saab andmed graafiku alusel koostada, et teha prognoose. Näiteks kui veebisaidi igapäevaste külastajate arvu ja reklaamitulu vahel on tugev korrelatsioon, saab analüütik määrata, kui palju külastajaid kuus on veebisaidil vaja, et teenida sihipäraselt reklaamitulu. Kui on vaja teha prognoose mitme muutuja tulemuste põhjal, saab keerukamate arvutuste abil teha mitmekordse regressioonianalüüsi.
Ettevõtted kasutavad hüpoteeside testimist, et määrata kindlaks sündmuse tõenäosus teatud tingimustel. Tavaliselt tehakse seda küsitlustest klientide andmete kogumise ja seejärel hüpoteeside testimise kvantitatiivse analüüsi vahendite abil, et teha kindlaks, kas üldpopulatsiooni liikmel on sama vastus või tunnused. Hüpoteeside kontrollimise täpsus sõltub suuresti valimipopulatsiooni suurusest, populatsioonist juhuslikust valikust, küsimuste täpsusest ja vigadest info kogumisel. Seda kasutavad turundajad kõige sagedamini, et testida uut toodet või saada ülevaade avalikust arvamusest praeguste pakkumiste kohta.
SmartAsset.