Statistical Analysis

Sehen Sie sich um. Statistische Analysen finden Sie überall

Statistiken begegnen uns in unserem Alltag ziemlich häufig. Von der täglichen Routine bei uns zuhause bis zur Verwaltung der größten Städte – die Auswirkungen von Statistiken sind überall spürbar.

Definition von statistischen Analysen

Was sind statistische Analysen? Bei statistischen Analysen werden große Mengen an Daten gesammelt, untersucht und präsentiert, um zugrunde liegende Muster und Trends zu erkennen. Statistiken kommen jeden Tag zum Einsatz: in der Forschung, in der Industrie und bei Behörden. Ziel ist es, eine wissenschaftliche Grundlage für bevorstehende Entscheidungen zu treffen. Beispiele:

  • Hersteller verwenden Statistiken, um die Qualität schöner Stoffe sicherzustellen, der Luftfahrtindustrie Auftrieb zu verleihen und Gitarristen dabei zu unterstützen, schöne Musik zu machen.
  • Forscher sorgen dafür, dass Kinder gesund bleiben, indem sie Daten aus der Produktion von viralen Impfstoffen analysieren und so Konsistenz und Sicherheit sicherstellen.
  • Kommunikationsunternehmen nutzen Statistiken, um Netzwerkressourcen zu optimieren, ihren Service zu verbessern und die Kundenabwanderung zu reduzieren, indem sie sich einen besseren Einblick in die Anforderungen ihrer Kunden verschaffen.
  • Regierungsbehörden weltweit setzen Statistiken ein, um sich ein klares Bild von ihrem Land, ihren Unternehmen und ihren Einwohnern zu verschaffen.

Sehen Sie sich um. Von der Zahnpastatube in Ihrem Badezimmer bis hin zu den Flugzeugen, die über Sie hinwegfliegen – Sie begegnen täglich Hunderten Produkten und Prozessen, die mithilfe von Statistiken verbessert wurden.

Analytics Insights

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Analytics macht erfolgreich: Verlässliche Erkenntnisse. Neue Potenziale. Schnelleres Agieren. Lernen Sie Methoden, Best Practices und Vordenker kennen.

Statistiken sind so einzigartig, da sie die unterschiedlichsten Bereiche umfassen können – von der Gesundheitslage über Marketinganalysen bis hin zur Lebensdauer einer Glühbirne. Es gibt wirklich unzählige Möglichkeiten für Statistiken.

Besa Smith
President and Senior Scientist
Analydata

Statistical computing

Herkömmliche Methoden für statistische Analysen, von Stichprobendaten bis hin zur Interpretation der Ergebnisse, werden bereits seit Tausenden von Jahren von Wissenschaftlern angewendet. Durch das heutige Datenvolumen sind Statistiken jedoch wertvoller und aussagekräftiger als je zuvor. Kostengünstiger Speicher, leistungsstarke Computer und erweiterte Algorithmen – all dies hat zu einem vermehrten Einsatz von computergestützten Statistiken geführt.

Egal, ob Sie mit großen Datenmengen arbeiten oder Permutationen Ihrer Berechnungen durchführen – statistisches Computing ist für die heutigen Statistiker essenziell. Zu den gängigsten Vorgehensweisen bei statistischem Computing zählen:

  • Statistical programming - Von der herkömmlichen Analyse von Varianz- und linearer Regression bis hin zu exakten Methoden und statistischen Visualisierungstechniken – die statistische Programmierung trägt wesentlich zu datenbasierten Entscheidungen in jedem Bereich bei.
  • Econometrics - Modellierung, Vorhersage und Simulation von Geschäftsprozessen für eine bessere strategische und taktische Planung. Diese Methode wendet Statistiken auf die Wirtschaft an, um zukünftige Trends vorherzusagen.
  • Operations research - Die Aktionen erkennen, die die besten Ergebnisse bringen, und zwar basierend auf vielen möglichen Optionen und Resultaten. Planung, Simulation und entsprechende Modellierungsprozesse, die verwendet werden, um Geschäftsprozesse und Managementherausforderungen zu optimieren.
  • Matrix programming - leistungsstarke Computertechniken für die Implementierung Ihrer eigenen statistischen Methoden und explorativen Datenanalysen mit Zeilenalgorithmen.
  • Statistical visualization - Schnelle, interaktive statistische Analysen und Explorationsfunktionen in einer visuellen Oberfläche können eingesetzt werden, um Daten besser zu verstehen und Modelle zu erstellen.
  • Statistical quality improvement - Ein mathematischer Ansatz, um die Qualitäts- und Sicherheitsmerkmale aller Aspekte der Produktion zu überprüfen.
  • High-performance statistics - In-Memory-Infrastrukturen und parallele Verarbeitung können schneller an prädiktive Modelle angepasst werden, mehr Modellieriterationen durchführen und komplexe Techniken für schnellere Ergebnisse anwenden. Sie eignen sich somit für die größten Big Data-Herausforderungen.

Karriere im Bereich Statistical Analysis

Von The New York Times bis hin zum Chefökonom von Google, Hal Varien, – alle sehen Statistik momentan als das Berufsfeld mit dem größten Potenzial. Dem ist nichts entgegenzusetzen. Aber warum gibt es da so ein großes Potenzial in den Bereichen statistische Analysen und Datenwissenschaft? Möglicherweise liegt es an dem Mangel an geschulten Analysten. Oder an der Nachfrage nach dem Management der aktuellen Ströme an Big Data. Oder vielleicht an der Begeisterung über die Anwendung mathematischer Konzepte, um entscheidende Vorteile zu erlangen.

Wenn Sie Statistiker fragen, was ausschlaggebend für ihr Interesse an statistischen Analysen war, dann werden einige sagen, dass sie bereits als Kind Fußballkarten gesammelt haben. Häufig sind es diese frühen Interessen, die Statistiker auf diesen Weg gebracht haben. Bei Erwachsenen äußert sich diese Leidenschaft dann in einer Vorliebe für Analysen und Argumentation. Vom Einfluss von Freunden auf Kaufentscheidungen bis hin zur Untersuchung von bedrohten Arten weltweit – alles wird analysiert.

Erfahren Sie mehr über Statistiker der heutigen Zeit und von früher:

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