Was ist Regressionsanalyse? Arten, Bedeutung und Vorteile

Unternehmen sammeln Daten, um bessere Entscheidungen zu treffen. Aber wenn Sie sich auf Daten verlassen, um Strategien zu entwickeln, Prozesse zu vereinfachen und die Kundenerfahrung zu verbessern, müssen Sie mehr als nur Daten sammeln. Sie müssen sie verstehen und analysieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Die Datenanalyse hilft Ihnen, das zu studieren, was bereits geschehen ist, und vorherzusagen, was in der Zukunft passieren könnte. Die Datenanalyse hat viele Komponenten, und während einige leicht zu verstehen und durchzuführen sind, sind andere ziemlich komplex. Die gute Nachricht ist, dass viele statistische Analyse-Software in wenigen Schritten bedeutungsvolle Einblicke aus Daten bieten. Sie müssen die Grundlagen verstehen, bevor Sie ein statistisches Programm verwenden oder sich darauf verlassen, um genaue Ergebnisse zu liefern, denn auch wenn die Generierung von Ergebnissen einfach ist, ist die Interpretation eine andere Sache. Bei der Dateninterpretation wird es wichtig, die Faktoren zu berücksichtigen, die die Daten beeinflussen. Die Regressionsanalyse hilft Ihnen dabei. Mit Hilfe dieser statistischen Analysemethode können Sie die wichtigsten und am wenigsten wichtigen Faktoren in jedem Datensatz finden und verstehen, wie sie zusammenhängen. Dieser Leitfaden behandelt die Grundlagen der Regressionsanalyse, ihren Prozess, ihre Vorteile und Anwendungen. Was ist Regressionsanalyse? Die Regressionsanalyse ist ein statistischer Prozess, der hilft, die Beziehungen zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu bewerten. Der Hauptzweck der Regressionsanalyse besteht darin, die Beziehung zwischen Variablen zu beschreiben, aber sie kann auch verwendet werden, um: - Den Wert einer Variablen unter Verwendung der bekannten Werte anderer Variablen zu schätzen. - Ergebnisse und Verschiebungen in einer Variablen basierend auf ihrer Beziehung zu anderen Variablen vorherzusagen. - Den Einfluss von Variablen zu kontrollieren, während die Beziehung zwischen Variablen untersucht wird. Grundlagen der Regressionsanalyse Um die Regressionsanalyse umfassend zu verstehen, müssen Sie ein grundlegendes Wissen über die statistischen Konzepte aufbauen. Variablen Die Regressionsanalyse hilft, die Faktoren zu identifizieren, die die Dateninsights beeinflussen. Sie können sie verwenden, um zu verstehen, welche Faktoren eine Rolle bei der Entstehung eines Ergebnisses spielen und wie bedeutend sie sind. Diese Faktoren werden als Variablen bezeichnet. Sie müssen zwei Haupttypen von Variablen verstehen. - Der Hauptfaktor, auf den Sie sich konzentrieren, ist die abhängige Variable. Diese Variable wird oft als Ergebnis von Analysen gemessen und hängt von einer oder mehreren anderen Variablen ab. - Die Faktoren oder Variablen, die Ihre abhängige Variable beeinflussen, werden unabhängige Variablen genannt. Solche Variablen werden oft für die Analyse verändert. Sie werden auch als erklärende Variablen oder Prädiktorvariablen bezeichnet. Korrelation vs. Kausalität Kausalität zeigt an, dass eine Variable das Ergebnis des Auftretens der anderen Variable ist. Korrelation deutet auf eine Verbindung zwischen Variablen hin. Korrelation und Kausalität können koexistieren, aber Korrelation impliziert keine Kausalität. Overfitting Overfitting ist ein statistischer Modellierungsfehler, der auftritt, wenn eine Funktion mit einer begrenzten Anzahl von Datenpunkten übereinstimmt und Vorhersagen auf deren Grundlage trifft, anstatt neue Datenpunkte zu erkunden. Infolgedessen kann das Modell nur als Referenz für seinen ursprünglichen Datensatz und nicht für andere Datensätze verwendet werden. Wie funktioniert die Regressionsanalyse? Stellen Sie sich für einen Moment vor, Sie besitzen einen Eisstand. In diesem Fall können wir "Umsatz" und "Temperatur" als die beiden zu analysierenden Faktoren betrachten. Der erste Schritt zur Durchführung einer erfolgreichen Regressionsstatistikanalyse besteht darin, Daten über die Variablen zu sammeln. Sie sammeln alle Ihre monatlichen Verkaufszahlen der letzten zwei Jahre und alle Daten zu den unabhängigen Variablen oder erklärenden Variablen, die Sie analysieren. In diesem Fall ist es die durchschnittliche monatliche Temperatur der letzten zwei Jahre. Um zu verstehen, ob es eine Beziehung zwischen diesen beiden Variablen gibt, müssen Sie diese Datenpunkte auf einem Diagramm darstellen, das wie das folgende theoretische Beispiel eines Streudiagramms aussieht: Der Umsatz wird auf der y-Achse (vertikale Achse) dargestellt, und die Temperatur wird auf der x-Achse (horizontale Achse) dargestellt. Die Punkte repräsentieren die Daten eines Monats – die durchschnittliche Temperatur und der Umsatz in diesem Monat. Die Beobachtung dieser Daten zeigt, dass der Umsatz an Tagen höher ist, an denen die Temperatur steigt. Aber um wie viel? Wenn die Temperatur steigt, wie viel verkaufen Sie dann? Und was, wenn die Temperatur sinkt? Das Zeichnen einer Regressionslinie ungefähr in der Mitte aller Datenpunkte hilft Ihnen herauszufinden, wie viel Sie typischerweise verkaufen, wenn es eine bestimmte Temperatur hat. Lassen Sie uns ein theoretisches Streudiagramm verwenden, um eine Regressionslinie darzustellen: Die Regressionslinie erklärt die Beziehung zwischen den vorhergesagten Werten und den abhängigen Variablen. Sie kann mit statistischer Analysesoftware oder Microsoft Excel erstellt werden. Ihr Regressionsanalysetool muss auch eine Formel anzeigen, die die Steigung der Linie definiert. Zum Beispiel: y = 100 + 2x + Fehlerterm Beim Beobachten der Formel können Sie schließen, dass, wenn es kein x gibt, y gleich 100 ist, was bedeutet, dass, wenn die Temperatur sehr niedrig ist, Sie durchschnittlich 100 Verkäufe machen können. Vorausgesetzt, die anderen Variablen bleiben konstant, können Sie dies verwenden, um die Zukunft des Verkaufs vorherzusagen. Für jeden Anstieg der Temperatur machen Sie durchschnittlich zwei weitere Verkäufe. Eine Regressionslinie hat immer einen Fehlerterm, da eine unabhängige Variable kein perfekter Prädiktor für eine abhängige Variable sein kann. Die Entscheidung, ob diese Variable Ihre Aufmerksamkeit wert ist, hängt vom Fehlerterm ab – je größer der Fehlerterm, desto unsicherer die Regressionslinie. Arten der Regressionsanalyse Verschiedene Arten der Regressionsanalyse stehen Ihnen zur Verfügung, aber die fünf unten genannten sind die am häufigsten verwendeten. Lineare Regression Ein lineares Regressionsmodell wird als eine gerade Linie definiert, die versucht, die Beziehung zwischen Variablen vorherzusagen. Es wird hauptsächlich in zwei Typen klassifiziert: einfache und multiple lineare Regression. Wir werden diese in einem Moment besprechen, aber lassen Sie uns zuerst die fünf grundlegenden Annahmen im linearen Regressionsmodell behandeln. - Die abhängigen und unabhängigen Variablen zeigen eine lineare Beziehung. - Der Wert des Residuals ist null. - Der Wert des Residuals ist konstant und nicht über alle Beobachtungen korreliert. - Das Residual ist normalverteilt. - Residualfehler sind homoskedastisch – sie haben eine konstante Varianz. Einfache lineare Regressionsanalyse Die lineare Regressionsanalyse hilft, den Wert einer Variablen (abhängige Variable) basierend auf dem bekannten Wert einer anderen Variablen (unabhängige Variable) vorherzusagen. Die lineare Regression passt eine gerade Linie an, sodass ein einfaches lineares Modell versucht, die Beziehung zwischen zwei Variablen zu definieren, indem es die Koeffizienten der linearen Gleichung schätzt. Einfache lineare Regressionsgleichung: Y = a + bX + ϵ Wo, Y – Abhängige Variable (Antwortvariable) X – Unabhängige Variable (Prädiktorvariable) a – Intercept (y-Achsenabschnitt) b – Steigung ϵ – Residual (Fehler) In einem solchen linearen Regressionsmodell hat eine Antwortvariable eine einzige entsprechende Prädiktorvariable, die ihren Wert beeinflusst. Zum Beispiel betrachten Sie die lineare Regressionsformel: y = 5x + 4 Wenn der Wert von x als 3 definiert ist, ist nur ein mögliches Ergebnis von y möglich. Multiple lineare Regressionsanalyse In den meisten Fällen kann die einfache lineare Regressionsanalyse die Verbindungen zwischen Daten nicht erklären. Wenn die Verbindung komplexer wird, wird die Beziehung zwischen Daten besser erklärt, indem mehr als eine Variable verwendet wird. Die multiple Regressionsanalyse beschreibt eine Antwortvariable unter Verwendung von mehr als einer Prädiktorvariable. Sie wird verwendet, wenn eine starke Korrelation zwischen jeder unabhängigen Variable die Fähigkeit hat, die abhängige Variable zu beeinflussen. Multiple lineare Regressionsgleichung: Y = a + bX1 + cX2 + dX3 + ϵ Wo, Y – Abhängige Variable X1, X2, X3 – Unabhängige Variablen a – Intercept (y-Achsenabschnitt) b, c, d – Steigungen ϵ – Residual (Fehler) Ordinary Least Squares Die Ordinary Least Squares Regression schätzt die unbekannten Parameter in einem Modell. Sie schätzt die Koeffizienten einer linearen Regressionsgleichung, indem sie die Summe der quadrierten Fehler zwischen den tatsächlichen und vorhergesagten Werten minimiert, die als gerade Linie konfiguriert sind. Polynomiale Regression Ein lineares Regressionsalgorithmus funktioniert nur, wenn die Beziehung zwischen den Daten linear ist. Was, wenn die Datenverteilung komplexer war, wie in der unten stehenden Abbildung gezeigt? Wie oben zu sehen ist, sind die Daten nicht linear. Ein lineares Modell kann nicht verwendet werden, um nichtlineare Daten anzupassen, da es die Muster in den Daten nicht ausreichend definieren kann. Die polynomiale Regression ist eine Art der multiplen linearen Regression, die verwendet wird, wenn Datenpunkte in einer nichtlinearen Weise vorhanden sind. Sie kann die kurvilineare Beziehung zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen bestimmen, die eine nichtlineare Beziehung haben. Polynomiale Regressionsgleichung: y = b0+b1x1+ b2x1^2+ b2x1^3+...... bnx1^n Logistische Regression Die logistische Regression modelliert die Wahrscheinlichkeit einer abhängigen Variablen als Funktion von unabhängigen Variablen. Die Werte einer abhängigen Variablen können einen von einer begrenzten Menge binärer Werte (0 und 1) annehmen, da das Ergebnis eine Wahrscheinlichkeit ist. Die logistische Regression wird oft verwendet, wenn binäre Daten (ja oder nein; bestanden oder nicht bestanden) analysiert werden müssen. Mit anderen Worten, die Verwendung der logistischen Regressionsmethode zur Analyse Ihrer Daten wird empfohlen, wenn Ihre abhängige Variable entweder einen von zwei binären Werten haben kann. Angenommen, Sie müssen bestimmen, ob eine E-Mail Spam ist. Wir müssen einen Schwellenwert festlegen, basierend auf dem die Klassifizierung erfolgen kann. Die Verwendung der logistischen Regression hier macht Sinn, da das Ergebnis strikt auf 0 (Spam) oder 1 (kein Spam) Werte beschränkt ist. Bayesianische lineare Regression In anderen Regressionsmethoden wird das Ergebnis aus einem oder mehreren Attributen abgeleitet. Aber was, wenn diese Attribute nicht verfügbar sind? Die bayesianische Regressionsmethode wird verwendet, wenn der Datensatz, der analysiert werden muss, weniger oder schlecht verteilte Daten hat, da ihr Ergebnis aus einer Wahrscheinlichkeitsverteilung anstelle von Punktschätzungen abgeleitet wird. Wenn Daten fehlen, können Sie einen Prior auf die Regressionskoeffizienten setzen, um die Daten zu ersetzen. Wenn wir mehr Datenpunkte hinzufügen, verbessert sich die Genauigkeit des Regressionsmodells. Stellen Sie sich vor, ein Unternehmen bringt ein neues Produkt auf den Markt und möchte dessen Verkäufe vorhersagen. Aufgrund des Mangels an verfügbaren Daten können wir kein einfaches Regressionsanalysemodell verwenden. Aber die bayesianische Regressionsanalyse ermöglicht es Ihnen, einen Prior zu setzen und zukünftige Projektionen zu berechnen. Darüber hinaus wird der Prior sofort aktualisiert, sobald neue Daten aus den neuen Produktverkäufen eingehen. Infolgedessen wird die Prognose für die Zukunft von den neuesten und vorherigen Daten beeinflusst. Die bayesianische Technik ist mathematisch robust. Aus diesem Grund erfordert sie nicht, dass Sie während der Nutzung ein Vorwissen über den Datensatz haben. Aufgrund ihrer Komplexität dauert es jedoch einige Zeit, um Schlussfolgerungen aus dem Modell zu ziehen, und ihre Verwendung macht keinen Sinn, wenn Sie zu viele Daten haben. Quantile Regressionsanalyse Die lineare Regressionsmethode schätzt den Mittelwert einer Variablen basierend auf den Werten anderer Prädiktorvariablen. Aber wir müssen nicht immer den bedingten Mittelwert berechnen. In den meisten Situationen benötigen wir nur den Median, das 0,25-Quantil und so weiter. In solchen Fällen können wir die Quantilregression verwenden. Die Quantilregression definiert die Beziehung zwischen einer oder mehreren Prädiktorvariablen und bestimmten Perzentilen oder Quantilen einer Antwortvariablen. Sie widersteht dem Einfluss von ausreißenden Beobachtungen. In der Quantilregression werden keine Annahmen über die Verteilung der abhängigen Variablen gemacht, sodass Sie sie verwenden können, wenn die lineare Regression ihre Annahmen nicht erfüllt. Lassen Sie uns zwei Schüler betrachten, die an einer Olympiade teilgenommen haben, die für alle Altersgruppen offen ist. Schüler A erzielte 650 Punkte, während Schüler B 425 Punkte erzielte. Diese Daten zeigen, dass Schüler A besser abgeschnitten hat als Schüler B. Aber die Quantilregression hilft uns daran zu erinnern, dass, da die Prüfung für alle Altersgruppen offen war, wir das Alter der Schüler berücksichtigen müssen, um das korrekte Ergebnis in ihren individuellen bedingten Quantilräumen zu bestimmen. Wir kennen die Variable, die einen solchen Unterschied in der Datenverteilung verursacht. Infolgedessen werden die Punktzahlen der Schüler für die gleichen Altersgruppen verglichen. Was ist Regularisierung? Die Regularisierung ist eine Technik, die ein Regressionsmodell daran hindert, übermäßig zu passen, indem zusätzliche Informationen hinzugefügt werden. Sie wird implementiert, indem ein Strafterm zum Datenmodell hinzugefügt wird. Sie ermöglicht es Ihnen, die gleiche Anzahl von Merkmalen beizubehalten, indem die Größe der Variablen reduziert wird. Sie reduziert die Größe des Koeffizienten der Merkmale in Richtung null. Die beiden Arten von Regularisierungstechniken sind L1 und L2. Ein Regressionsmodell, das die L1-Regularisierungstechnik verwendet, wird als Lasso-Regression bezeichnet, und dasjenige, das die L2-Regularisierungstechnik verwendet, wird als Ridge-Regression bezeichnet. Ridge-Regression Die Ridge-Regression ist eine Regularisierungstechnik, die Sie verwenden würden, um die Korrelationen zwischen unabhängigen Variablen (Multikollinearität) zu beseitigen oder wenn die Anzahl der unabhängigen Variablen in einem Satz die Anzahl der Beobachtungen übersteigt. Die Ridge-Regression führt eine L2-Regularisierung durch. In einer solchen Regularisierung ist die Formel, die zur Vorhersage verwendet wird, die gleiche wie bei den Ordinary Least Squares, aber ein Strafterm wird zum Quadrat der Größe der Regressionskoeffizienten hinzugefügt. Dies wird getan, damit jedes Merkmal so wenig Einfluss wie möglich auf das Ergebnis hat. Lasso-Regression Lasso steht für Least Absolute Shrinkage and Selection Operator. Die Lasso-Regression ist eine regularisierte lineare Regression, die eine L1-Strafe verwendet, die einige Regressionskoeffizientenwerte dazu bringt, näher an null zu werden. Indem Merkmale auf null gesetzt werden, wählt sie automatisch das erforderliche Merkmal aus und vermeidet Überanpassung. Wenn der Datensatz also eine hohe Korrelation, hohe Multikollinearität oder wenn bestimmte Merkmale wie die Merkmalsauswahl oder die Parametereliminierung automatisiert werden müssen, können Sie die Lasso-Regression verwenden. Wann wird die Regressionsanalyse verwendet? Die Regressionsanalyse ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das verwendet wird, um statistische Schlussfolgerungen für die Zukunft aus Beobachtungen der Vergangenheit zu ziehen. Sie identifiziert die Verbindungen zwischen Variablen, die in einem Datensatz auftreten, und bestimmt das Ausmaß dieser Assoziationen und ihre Bedeutung für die Ergebnisse. In verschiedenen Branchen ist es ein nützliches statistisches Analysetool, weil es außergewöhnliche Flexibilität bietet. Wenn also das nächste Mal jemand bei der Arbeit einen Plan vorschlägt, der von mehreren Faktoren abhängt, führen Sie eine Regressionsanalyse durch, um ein genaues Ergebnis vorherzusagen. Vorteile der Regressionsanalyse In der realen Welt bestimmen verschiedene Faktoren, wie ein Unternehmen wächst. Oft sind diese Faktoren miteinander verbunden, und eine Änderung in einem kann den anderen positiv oder negativ beeinflussen. Die Verwendung der Regressionsanalyse, um zu beurteilen, wie sich ändernde Variablen auf Ihr Unternehmen auswirken werden, hat zwei Hauptvorteile. - Datengetriebene Entscheidungen treffen: Unternehmen verwenden die Regressionsanalyse bei der Planung für die Zukunft, weil sie hilft zu bestimmen, welche Variablen den größten Einfluss auf das Ergebnis haben, basierend auf früheren Ergebnissen. Unternehmen können sich besser auf die richtigen Dinge konzentrieren, wenn sie Vorhersagen treffen und datenbasierte Prognosen machen. - Möglichkeiten zur Verbesserung erkennen: Da die Regressionsanalyse die Beziehungen zwischen zwei Variablen zeigt, können Unternehmen sie verwenden, um Verbesserungsmöglichkeiten in Bezug auf Menschen, Strategien oder Werkzeuge zu identifizieren, indem sie ihre Interaktionen beobachten. Zum Beispiel könnte die Erhöhung der Anzahl der Personen in einem Projekt das Umsatzwachstum positiv beeinflussen. Anwendungen der Regressionsanalyse Sowohl kleine als auch große Industrien sind mit einer enormen Menge an Daten beladen. Um bessere Entscheidungen zu treffen und das Rätselraten zu eliminieren, übernehmen viele jetzt die Regressionsanalyse, weil sie einen wissenschaftlichen Ansatz für das Management bietet. Mit der Regressionsanalyse können Fachleute die Beziehung zwischen verschiedenen Variablen beobachten und bewerten und anschließend die zukünftigen Merkmale dieser Beziehung vorhersagen. Unternehmen können die Regressionsanalyse in zahlreichen Formen nutzen. Einige davon: - Viele Finanzfachleute verwenden die Regressionsanalyse, um zukünftige Chancen und Risiken vorherzusagen. Das Capital Asset Pricing Model (CAPM), das die Beziehung zwischen der erwarteten Rendite eines Vermögenswerts und der damit verbundenen Marktrisikoprämie bestimmt, ist ein häufig verwendetes Regressionsmodell in der Finanzwelt zur Preisgestaltung von Vermögenswerten und zur Entdeckung von Kapitalkosten. Die Regressionsanalyse wird auch verwendet, um Beta (β) zu berechnen, das als Volatilität der Renditen unter Berücksichtigung des gesamten Marktes für eine Aktie beschrieben wird. - Versicherungsunternehmen verwenden die Regressionsanalyse, um die Kreditwürdigkeit eines Versicherungsnehmers vorherzusagen. Sie kann auch helfen, die Anzahl der Ansprüche zu wählen, die in einem bestimmten Zeitraum erhoben werden können. - Die Verkaufsprognose verwendet die Regressionsanalyse, um Verkäufe basierend auf der bisherigen Leistung vorherzusagen. Sie kann Ihnen ein Gefühl dafür geben, was zuvor funktioniert hat, welche Art von Auswirkungen es hatte und was verbessert werden kann, um genauere und vorteilhaftere zukünftige Ergebnisse zu erzielen. - Ein weiterer wichtiger Einsatz von Regressionsmodellen ist die Optimierung von Geschäftsprozessen. Heute betrachten Manager die Regression als ein unverzichtbares Werkzeug, um die Bereiche hervorzuheben, die den größten Einfluss auf die Betriebseffizienz und die Einnahmen haben, neue Erkenntnisse abzuleiten und Prozessfehler zu korrigieren. Top statistische Analyse-Software Unternehmen mit einer datengesteuerten Kultur verwenden die Regressionsanalyse, um umsetzbare Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen. Für viele führende Branchen mit umfangreichen Datenkatalogen erweist sie sich als wertvolles Gut. Mit zunehmender Datenmenge neigen weitere Führungskräfte zur Regressionsanalyse, um fundierte Geschäftsentscheidungen mit statistischer Signifikanz zu treffen. Während Microsoft Excel ein beliebtes Werkzeug für die Durchführung grundlegender Regressionsdatenanalysen bleibt, treiben viele fortschrittlichere statistische Werkzeuge heute genauere und schnellere Ergebnisse voran. Schauen Sie sich hier die besten statistischen Analyse-Software im Jahr 2023 an. Um in diese Kategorie aufgenommen zu werden, muss das Regressionsanalyse-Softwareprodukt in der Lage sein: - Eine einfache lineare Regression oder eine komplexe multiple Regressionsanalyse für verschiedene Datensätze auszuführen. - Grafische Werkzeuge bereitzustellen, um die Modellschätzung, Multikollinearität, Modellanpassungen, die Linie der besten Anpassung und andere Aspekte zu untersuchen, die typisch für die Art der Regression sind. - Ein sauberes, intuitives und benutzerfreundliches Benutzeroberflächendesign (UI) zu besitzen. *Unten sind die Top 5 führenden statistischen Analyse-Softwarelösungen aus dem Winter 2023 Grid® Report von G2. Einige Bewertungen können zur Klarheit bearbeitet worden sein. 1. IBM SPSS Statistics IBM SPSS Statistics ermöglicht es Ihnen, die Ergebnisse vorherzusagen und verschiedene nichtlineare Regressionsverfahren anzuwenden, die für Geschäfts- und Analyseprojekte verwendet werden können, bei denen Standardregressionstechniken einschränkend oder unangemessen sind. Mit IBM SPSS Statistics können Sie mehrere Regressionsmodelle in einem einzigen Befehl angeben, um die Korrelation zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen zu beobachten und die Regressionsanalysefähigkeiten auf einem Datensatz zu erweitern. Was Benutzer am meisten mögen: "Ich habe ein paar verschiedene statistische Software verwendet. IBM SPSS ist eine erstaunliche Software, ein One-Stop-Shop für alle statistikbezogenen Analysen. Die grafische Benutzeroberfläche ist elegant gestaltet, um die Nutzung zu erleichtern. Ich konnte es schnell lernen und verwenden." - IBM SPSS Statistics Review, Haince Denis P. Was Benutzer nicht mögen: "Einige der Schnittstellen könnten intuitiver sein. Zum Glück gibt es viele Informationen aus verschiedenen Quellen online, um dem Benutzer zu helfen, wie man Tests einrichtet." - IBM SPSS Statistics Review, David I. 2. Posit Um die Datenwissenschaft intuitiver und kollaborativer zu gestalten, bietet Posit Benutzern in Schlüsselbranchen R- und Python-basierte Tools, die es ihnen ermöglichen, leistungsstarke Analysen zu nutzen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Was Benutzer am meisten mögen: "Einfache Syntax, hervorragende eingebaute Funktionen und leistungsstarke Bibliotheken für alles andere. Der Aufbau von allem, von einfachen mathematischen Funktionen bis hin zu komplizierten maschinellen Lernmodellen, ist ein Kinderspiel." - Posit Review, Brodie G. Was Benutzer nicht mögen: "Seine GUI könnte intuitiver und benutzerfreundlicher sein. Man braucht viel Zeit, um es zu verstehen und zu implementieren. Die Aufnahme eines Paketmanagers wäre eine gute Idee, da es in vielen modernen IDEs üblich geworden ist. Es muss eine Option geben, Konsolenbefehle zu speichern, die derzeit nicht verfügbar ist." - Posit Review, Tanishq G. 3. JMP JMP ist eine Datenanalysesoftware, die hilft, Ihre Daten mit modernen statistischen Methoden zu verstehen. Ihre Produkte sind intuitiv interaktiv, visuell ansprechend und statistisch tiefgründig. Was Benutzer am meisten mögen: "Die Anleitungsvideos auf der Website sind großartig; ich hatte keine Ahnung, was ich tat, bevor ich sie ansah. Die Videos machen die Anwendung sehr benutzerfreundlich." - JMP Review, Ashanti B. Was Benutzer nicht mögen: "Die Hilfefunktion kann in Bezug auf die Funktionalität knapp sein, und das ist enttäuschend, weil die Art und Weise, wie die Software eingerichtet ist, um Daten visuell und intuitiv zu kommunizieren, das Vorhandensein eines logischen und erklärbaren wissenschaftlichen Denkprozesses nahelegt, einschließlich einer Erklärung des 'Warum'. Der Graph Builder könnte auch intuitivere Mittel zur Änderung von Layoutmerkmalen verwenden." - JMP Review, Zeban K. 4. Minitab Statistical Software Minitab Statistical Software ist ein Daten- und statistisches Analysetool, das Unternehmen hilft, ihre Daten zu verstehen und bessere Entscheidungen zu treffen. Es ermöglicht Unternehmen, die Macht der Regressionsanalyse zu nutzen, indem sie neue und alte Daten analysieren, um Trends zu entdecken, Muster vorherzusagen, verborgene Beziehungen zwischen Variablen aufzudecken und atemberaubende Visualisierungen zu erstellen. Was Benutzer am meisten mögen: "Das beste Programm zum Lernen und Analysieren, da es Ihnen ermöglicht, die Einstellungen mit unglaublich genauen Grafiken und Regressionsdiagrammen zu verbessern. Diese Plattform ermöglicht es Ihnen, die Ergebnisse oder Daten mit ihren idealen Werten zu analysieren." - Minitab Statistical Software Review, Pratibha M. Was Benutzer nicht mögen: "Der Softwarepreis ist hoch, und die Lizenzierung ist problematisch. Sie müssen online oder mit dem Unternehmens-VPN verbunden sein, um die Lizenzierung zu nutzen, insbesondere für den Unternehmenseinsatz. Ohne Internetverbindung können Sie es überhaupt nicht verwenden. Wenn Sie mitten in einer Analyse sind und Ihre Internetverbindung verlieren, riskieren Sie, das Projekt oder die Studie zu verlieren, an der Sie arbeiten." - Minitab Statistical Software Review, Siew Kheong W. 5. EViews EViews bietet benutzerfreundliche Tools zur Durchführung von Datenmodellierung und -prognosen. Es arbeitet mit einer innovativen, benutzerfreundlichen objektorientierten Schnittstelle, die von Forschern, Finanzinstituten, Regierungsbehörden und Pädagogen verwendet wird. Was Benutzer am meisten mögen: "Als Ökonom ist diese Software sehr nützlich, da sie mir hilft, fortgeschrittene Forschung durchzuführen, Daten zu analysieren und Ergebnisse für politische Empfehlungen zu interpretieren. Ich kann einfach nicht ohne EViews auskommen. Ich mag seine neuesten Updates, die auch die Benutzeroberfläche verbessert haben." - EViews Review, Thomas M. Was Benutzer nicht mögen: "Meiner Erfahrung nach ist das Importieren von Daten aus Excel mit EViews nicht einfach im Vergleich zu anderer statistischer Software. Man muss sich beim Importieren von Daten in EViews aus verschiedenen Formaten Fachkenntnisse aneignen. Außerdem ist der Preis der Software sehr hoch." - EViews Review, Md. Zahid H. Daten zu sammeln, bringt keinen Moos. Die Datensammlung ist in der modernen Welt einfach geworden, aber das bloße Sammeln reicht nicht aus. Unternehmen müssen wissen, wie sie den größten Wert aus diesen Daten ziehen können. Die Analyse hilft Unternehmen, die verfügbaren Informationen zu verstehen, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Unternehmen sollten den Datenanalyseprozess gründlich kennen, um Abläufe zu verfeinern, den Kundenservice zu verbessern und die Leistung zu verfolgen. Erfahren Sie mehr über die verschiedenen Phasen des Datenanalyseprozesses und implementieren Sie sie, um Erfolg zu erzielen.