Statistische Analyse

Was ist statistische Analyse?

Statistische Analyse ist der Prozess der Analyse und Interpretation von Daten, um Muster zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Statistische Analysesoftware sind spezialisierte Werkzeuge, die es Benutzern ermöglichen, komplexe statistische Analysen durchzuführen. Diese Produkte bieten in der Regel Werkzeuge zur Organisation, Interpretation und Präsentation ausgewählter Datensätze.

Statistische Analysemöglichkeiten erleichtern verschiedene Analysemethoden, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Regressionsanalyse, prädiktive Analytik und statistische Modellierung.

Arten der statistischen Analyse

Statistische Analyse gibt es in vielen Formen, die jeweils für unterschiedliche Anwendungsfälle geeignet oder vorteilhaft sind. Obwohl es viele Methoden gibt, wird das ultimative Ziel der Analyse in drei Typen unterteilt: deskriptiv, präskriptiv und prädiktiv.

Deskriptive Analyse betrachtet einfach die Daten, wie sie sind, ohne auf ein zukünftiges Ergebnis zu verweisen oder es zu empfehlen. Präskriptive Analyse verwendet historische Daten, um ein bestimmtes Ergebnis zu empfehlen. Schließlich verwendet prädiktive Analyse historische Daten, um zukünftige Daten oder Ergebnisse vorherzusagen.

Abgesehen von diesen breiten Methoden kann statistische Analysesoftware die folgenden Arten von Analysen durchführen:

• Regressionsanalyse: Diese Art der Analyse ermöglicht die Durchführung verschiedener Regressionsmethoden wie der Methode der kleinsten Quadrate (OLS), gewichtete kleinste Quadrate (WLS) oder das generalisierte lineare Modell (GLM).
• Prädiktive Analytik: Prädiktive Analytik analysiert historische Datenmuster, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, indem Informationen aus Datensätzen extrahiert werden, um Muster und Trends zu bestimmen. Mithilfe einer Reihe von statistischen Analysen und Algorithmen verwenden Analysten prädiktive Analytikprodukte, um Entscheidungsmodelle zu erstellen, die Geschäftsmanager nutzen, um das bestmögliche Ergebnis zu planen.
• Zeitreihenanalyse: Zeitreihenintelligenz oder -analyse ermöglicht es Benutzern, Muster innerhalb massiver, kontinuierlicher Zeitreihendatensätze zu identifizieren, um Berichte, Prognosen und prädiktive Analysen durchzuführen.

Vorteile der Verwendung von statistischer Analyse

Unabhängig von der Art der komplexen Datenmanipulation oder Analyse, die durchgeführt wird, ermöglichen statistische Analysetools Statistikern oder Geschäftsleuten, leicht Korrelationen, Regressionen, Varianzanalysen und mehr zu finden.

Mit diesen Erkenntnissen können Unternehmen ihre Daten verstehen und fundierte Entscheidungen treffen. Diese Werkzeuge helfen, Duplikate und ungewöhnliche Fälle zu identifizieren, die während der Datenbereinigung und Datenkurierung auftreten können, und detaillierte Datenanalyseberichte zu erhalten.

• Verwalten Sie große Datenmengen: Statistische Analysesoftware ermöglicht es Benutzern, Unternehmensdaten einfach vorzubereiten, zu mischen und zu analysieren, indem ein wiederholbarer Workflow verwendet wird, dann Analysen in großem Maßstab bereitzustellen und zu teilen, um tiefere Einblicke zu gewinnen.
• Gewinnen Sie Einblicke in Unternehmensdaten: Durch Data Mining und statistische Analyse, insbesondere in Kombination mit anderen Technologien wie maschinellem Lernen, können Datenprofis Einblicke in Daten gewinnen.
• Besseres Verständnis potenzieller Ergebnisse und Szenarien: Mit statistischer Analyse, insbesondere der prädiktiven Art, verstehen Unternehmen besser, wie verschiedene Variablen sie beeinflussen werden, und können entsprechend planen.

Auswirkungen der Verwendung von statistischer Analyse

Im digitalen Zeitalter sind Daten allgegenwärtig. Ob es sich um Hochschulbildung oder die Gesundheitsbranche handelt, es sind wahrscheinlich viele Daten beteiligt. Statistische Analysetools werden typischerweise von Datenwissenschaftlern und Mathematikern verwendet, können jedoch branchenspezifische Funktionen bieten.

• Hochschulbildung: Benutzer aus der Hochschulbildung verwenden statistische Analysetools, um Daten zu analysieren, schnell Einblicke zu gewinnen und relevante Trends in Daten zu finden.
• Marktforschungsunternehmen: Forscher wenden sich der statistischen Analyse zu, um herausfordernde Forschungsprobleme zu lösen. Sie können diese Werkzeuge nutzen, um ihre Forschungsergebnisse zu vertiefen und historische Trends zu finden. Mit statistischer Analysesoftware können Marktforscher große Datenmengen in mehreren Formaten verarbeiten.
• Gesundheitswesen: Für Fachleute im Gesundheitswesen bedeutet Zeit nicht nur Geld – sie bedeutet auch den Unterschied zwischen Leben und Tod. Diese Mitarbeiter nutzen statistische Analysetools, um gesundheitsbezogene Daten besser zu verstehen, Effizienzen in Krankenhäusern zu verbessern, Krankheiten zu verwalten und einzudämmen und vieles mehr.

Grundelemente der statistischen Analyse

Statistische Analysetools ermöglichen es Benutzern, strukturierte oder unstrukturierte Daten zu extrahieren und zu analysieren. Datensätze und Visualisierungen werden aus den gesammelten Daten durch den Analyseprozess erstellt.

• Datenvorbereitung: Um die Daten zu analysieren, müssen sie ordnungsgemäß bereinigt und von hoher Qualität sein. Diese Vorbereitung besteht aus der Duplikatentfernung, Bereinigung und Ergänzung der Daten für die statistische Analyse. Nicht alle Analysen werden an der Oberfläche durchgeführt. Stattdessen extrahieren robuste statistische Analysetools Daten aus Datenbanken und bereiten sie für die Analyse vor.
• Datenauswahl: Datenauswahl ermöglicht es Benutzern, Datenproben für definierte Verfahren auszuwählen.
• Statistische Modellierung: Statistische Modellierung beinhaltet die Erstellung eines mathematischen Modells, das eine Reihe von statistischen Annahmen über die Erstellung von Stichprobendaten verkörpert, die verwendet werden können, um die Zusammensetzung und Verteilung der Daten besser zu verstehen.

Beste Praktiken für statistische Analyse

Um die statistische Analyse zum Funktionieren zu bringen, befolgen Sie diese besten Praktiken:

• Bedarf an qualifizierten Mitarbeitern: Statistische Analysesoftware ist nicht unbedingt einfach. Oft erfordern diese Werkzeuge einen dedizierten Administrator, um die Implementierung zu unterstützen und anderen bei der Einführung zu helfen.
  Es gibt jedoch einen Mangel an qualifizierten Datenwissenschaftlern und Analysten, die in der Lage sind, solche Lösungen einzurichten. Dieselben Datenwissenschaftler werden auch damit beauftragt, umsetzbare Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.
• Datenorganisation: Um das Beste aus Analyselösungen herauszuholen, müssen die Daten organisiert werden. Das bedeutet, dass Datenbanken ordnungsgemäß eingerichtet und integriert werden sollten. Dies kann den Aufbau eines Data Warehouses erfordern, um Daten aus verschiedenen Anwendungen und Datenbanken an einem zentralen Ort zu speichern.

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Bearbeitet von Jigmee Bhutia