Viele Unternehmen verwenden statistische Analysen, um die gesammelten Daten zu organisieren und zukünftige Trends vorherzusagen. Trotz der Tatsache, dass Unternehmen eine Vielzahl von Alternativen haben, was sie mit ihren Big Data tun können, bietet die statistische Analyse eine Möglichkeit, die Daten sowohl als Ganzes als auch als einzelne Stichproben zu bewerten. Statistiken sind das Herzstück einer effizienten Unternehmensintelligenz. Wir haben diese Einführung zusammengestellt, um Ihnen dabei zu helfen, zu verstehen, wie man statistische Analysen durchführt, welchen Hauptzweck sie haben und wie Ihr Unternehmen davon profitieren könnte. Es enthält auch einige der am häufigsten verwendeten statistischen Analysetools, die heute verfügbar sind.
Statistische Analyse
Statistische Analyse ist der Prozess des Sammelns und Analysierens von Daten, um Muster und Trends zu finden, Voreingenommenheit zu beseitigen und Entscheidungen zu treffen. Es ist ein Teil der Business Intelligence, der das Sammeln, Untersuchen und Offenlegen von Marktdaten und Trends umfasst. Unternehmen können auf verschiedene Weise von statistischen Analysen profitieren, einschließlich der Ermittlung der leistungsstärksten Produktlinien, der Lokalisierung ineffizienter Verkäufer und der Feststellung, wie die Verkaufsleistung im ganzen Land variiert.
Statistische Analyseansätze können bei der Entwicklung von Vorhersagemodellen helfen. Anstatt einfache Trendschätzungen anzubieten, die durch eine Reihe externer Faktoren verändert werden können, ermöglichen statistische Analysetools Unternehmen, tiefer zu gehen und mehr Daten auszuwerten.
Vorteile der statistischen Analyse
Allgemeine Statistiken können von Unternehmensleitern verwendet werden, um Trends zu erkennen, die andernfalls unbemerkt bleiben würden. Darüber hinaus bietet die Studie Entscheidungsobjektivität. Die Verwendung zuverlässiger Daten macht Intuition überflüssig. Hier einige besondere Vorteile der statistischen Analyse für ein Unternehmen:
#1. Reduzieren Sie die Betriebskosten
Mithilfe statistischer Analysen können Unternehmen Ausgabentrends erkennen und genauere Kosten- und Datenuntersuchungen durchführen. Unternehmen können Einblicke in voraussichtliche zukünftige Ausgaben oder Kostensenkungsmaßnahmen gewinnen, um Ausgaben zu kontrollieren und Verschwendung zu reduzieren, nachdem sie diese Informationen angemessen erfasst haben.
Sie haben darüber nachgedacht, einen Verkaufsautomaten für die Lobby zu mieten, damit Gäste und Mitarbeiter einfachen Zugang zu Getränken und Snacks haben, aber Sie sind sich nicht sicher, ob er oft genug verwendet wird, um rentabel zu sein. Die Verkaufshäufigkeit, das erwirtschaftete Geld, der Anschaffungspreis der Maschine und der Aufwand für die Lagerhaltung können anhand statistischer Analysen verglichen werden. Die Ausrüstung wird wahrscheinlich nicht ausgelastet, sodass sich die Streichung aus Ihrem Budget nicht nachteilig auf die Geschäftstätigkeit Ihres Unternehmens auswirkt.
#2. Untersuchen Sie den Markt
Mithilfe statistischer Analysen können Unternehmen genaue Marktstudien durchführen. Die Daten können zeigen, wo Verkäufe am profitabelsten sind, wo sie am häufigsten stattfinden und welches Marketing mit diesen Transaktionen verbunden ist. Es ermöglicht, dass alle Facetten von Vertrieb und Marketing erfolgreicher funktionieren. Stellen Sie sich einen Geschäftsmann vor, der jetzt ein florierendes Café besitzt und expandieren möchte. Das Unternehmen kann eine Marktanalyse durchführen, um mögliche Verbraucherpräferenzen, das lokal verfügbare Einkommen und die Fußgängerfrequenz an einem bestimmten Ort zu bewerten. Die Informationen, die die Lebensfähigkeit des potenziellen Standorts umfassend unterstützen, ermöglichen es dem Geschäftsinhaber, eine fundierte Entscheidung zu treffen.
#3. Steigern Sie die Produktivität bei der Arbeit
Statistische Analysen können helfen, die Produktivität bei der Arbeit zu steigern. Wir sind uns beispielsweise bewusst, dass die Bereitstellung der richtigen Tools für Mitarbeiter ihnen dabei helfen kann, ihre beste Arbeit zu leisten. Arbeitgeber können die Nützlichkeit jedes Tools mithilfe statistischer Analysen analysieren und sich auf diejenigen konzentrieren, die die Leistung am besten unterstützen. Unternehmensleiter können auch statistische Untersuchungen verwenden, um Faktoren zu ermitteln, die die Produktivität am Arbeitsplatz steigern oder verringern können, z. B. ob Kollegen zusammen zu Mittag essen oder an Networking-Events für Mitarbeiter teilnehmen.
Die Messung der Mitarbeiterleistung nach der Implementierung eines neuen Tools oder einer neuen Vorgehensweise wäre ein hilfreiches Beispiel für die Verwendung statistischer Analysen zur Bewertung der Arbeitsplatzeffizienz. Beispielsweise könnte ein Unternehmen untersuchen, ob die Bürovirtualisierung die Produktivität der Mitarbeiter steigert.
#4. Treffen Sie bessere Entscheidungen
Die Grundlage von Business Intelligence und fundierter Entscheidungsfindung ist die statistische Analyse. Die Ergebnisse von A/B-Tests und deskriptiven Statistiken bieten ein klares Bild der Optionen, die Leads oder Kunden bevorzugen. Dies ist entscheidend für Unternehmen, die Schwierigkeiten haben, Kunden dauerhaft zu gewinnen, sowie für diejenigen, die ihre Produktangebote oder Kundengruppen diversifizieren möchten.
Bevor Sie wichtige Geschäftsentscheidungen treffen, sollten Sie eine neue Idee ausprobieren und sich die Ergebnisse ansehen. Die Neugestaltung von Websites ist ein Beispiel dafür. Ein Unternehmen sollte zunächst ein potenzielles neues Design für eine begrenzte Anzahl von Benutzern in einem A/B-Test einführen, anstatt eine komplett neue Website zu starten. Durch dieses Verfahren kann das Unternehmen wichtige Daten über die Nutzung der Website, mögliche Klickraten und darüber, ob das neue Design zu einer Umsatzsteigerung oder einem Umsatzrückgang geführt hat, sammeln. Indem sie diese Zahlen mit denen der alten Website vergleichen, können sie entscheiden, ob das Redesign vollständig eingeführt, geändert oder verworfen werden soll.
#5. Statistische Analyse-Software
Da niemand extrem komplexe statistische Berechnungen genau durchführen kann, ist die statistische Analyse ein zeit- und kostenintensiver Prozess. Software für statistische Analysen hat sich zu einem entscheidenden Werkzeug für Unternehmen entwickelt. Die Software führt komplexe Berechnungen durch, erkennt Trends und Muster und erstellt mithilfe von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen innerhalb weniger Minuten Diagramme, Grafiken und Tabellen.
Statistische Analysemethoden
Es gibt viele Möglichkeiten, Daten zu analysieren, aber die folgenden sind die fünf gebräuchlichsten und am weitesten verbreiteten statistischen Analysetechniken:
#1. Gemein
Einer der am häufigsten verwendeten Ansätze ist der Mittelwert, auch Mittelwert genannt. Der relativ einfach zu berechnende Mittelwert bestimmt den Gesamttrend der Daten. Der Mittelwert wird berechnet, indem jeder Wert im Datensatz addiert und durch die Gesamtzahl der Datenpunkte dividiert wird. Trotz seiner Einfachheit und Vorteile sollte der Mittelwert nicht als wichtigster statistischer Indikator verwendet werden, da dies zu falschen Schlussfolgerungen führen kann.
#2. Standardabweichung
Eine andere Methode oder ein sehr beliebtes statistisches Werkzeug ist die Standardabweichung. Dabei wird untersucht, wie weit jeder einzelne Datenpunkt vom Mittelwert der Erhebung abweicht. Die Datenerhebung zeigt, wie weit die Daten vom Mittelwert entfernt sind. Es kann verwendet werden, um zu beurteilen, wie verallgemeinerbar die Forschungsergebnisse sind.
#3. Rückfall
Regression ist eine statistische Technik, die bei der Bestimmung der Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen den Variablen hilft. Der kausale Zusammenhang zwischen einer abhängigen Variablen und einer unabhängigen Variablen wird hergestellt. Zukünftige Trends und Ereignisse werden damit regelmäßig vorhergesagt.
#4. Theorien bewerten
Eine Schlussfolgerung oder ein Argument kann auf die Probe gestellt werden, indem man sie durch Hypothesentests mit einer Datensammlung vergleicht. Die Ergebnisse der Forschung werden zeigen, ob die anfängliche Vorstellung richtig war oder nicht.
#5. Identifizieren Sie die Stichprobengröße
Um eine für die Grundgesamtheit repräsentative Stichprobe aus der Gesamtbevölkerung auszuwählen, werden Verfahren wie Stichprobenumfangsschätzung oder Datenstichprobe verwendet. Wenn die Population extrem groß ist, wird diese Strategie angewendet. Es gibt andere Methoden zum Sammeln von Daten, einschließlich Convenience Sampling, Random Sampling und Snowball Sampling.
Arten der statistischen Analyse
Im Folgenden sind die sechs statistischen Analysekategorien aufgeführt:
Detaillierte Analyse
Daten müssen gesammelt, verstanden, zusammengefasst und statistisch analysiert werden, bevor sie als Tabellen, Diagramme und Grafiken präsentiert werden. Es macht die herausfordernden Informationen einfach lesbar und verständlich, ohne Schlussfolgerungen zu ziehen.
Inferenzanalyse
Das Hauptziel einer inferenzstatistischen Studie besteht darin, schlüssige Schlussfolgerungen aus den untersuchten Daten zu ziehen. Es untersucht die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Komponenten oder trifft allgemeine Populationsvorhersagen.
Statistik für die Analyse
Eine Art statistische Analyse, die als prädiktive statistische Analyse bezeichnet wird, untersucht Daten, um historische Trends zu identifizieren, und trifft auf der Grundlage dieser Trends Vorhersagen über die Zukunft. Die statistische Datenanalyse erfolgt mithilfe von Ansätzen für maschinelles Lernen, Data Mining und künstliche Intelligenz.
Präskriptive Analyse
Die präskriptive Analyse befasst sich mit den Daten und schlägt angesichts der Ergebnisse die geeignete Vorgehensweise vor. Es ist eine Art statistische Untersuchung, die Meinungen untermauert.
Explorative Datenanalyse
Im Gegensatz zur Inferenzanalyse, die sich auf bekannte Datenverbindungen konzentriert, werden bei der explorativen Analyse unbekannte Datenverbindungen untersucht. Es untersucht alle Verbindungen, die die Daten haben könnten.
Ursachenanalyse
Um die kausalen Beziehungen zwischen den vielen in den Rohdaten enthaltenen Variablen zu bestimmen, verwenden Sie die kausale statistische Analyse. Es stellt die Ursache eines Ereignisses fest und wie es sich auf andere Faktoren ausgewirkt hat, um es einfach auszudrücken. Unternehmen könnten diesen Prozess nutzen, um herauszufinden, warum etwas fehlgeschlagen ist.
Wie führt man eine statistische Analyse durch?
Um zuverlässige Ergebnisse aus der statistischen Analyse zu erhalten, ist von Beginn des Forschungsprozesses an eine sorgfältige Planung erforderlich. Neben der Erstellung Ihrer Hypothese müssen Sie sich für das Design Ihrer Studie, die Stichprobengröße und das Stichprobenverfahren entscheiden.
Nachdem Sie Daten aus Ihrer Probe gesammelt haben, können Sie die Daten organisieren und synthetisieren, indem Sie deskriptive Statistiken verwenden, um statistische Analysen durchzuführen. Danach können Sie Hypothesen formell testen und Bevölkerungsschätzungen mithilfe von Inferenzstatistiken anbieten. Abschließend können Sie Ihre Ergebnisse verallgemeinern und mithilfe des folgenden statistischen Analyseverfahrens analysieren:
#1. Stellen Sie eine Hypothese auf und organisieren Sie Ihre Forschungsstrategie
Sie müssen zunächst Ihre Hypothese offen darlegen und Ihre Forschungsstrategie skizzieren, um zuverlässige Daten für die statistische Analyse zu sammeln. Das traditionelle Ziel einer Verbindung zwischen Variablen innerhalb einer Population. Statistische Analysen können verwendet werden, um eine Hypothese zu testen. Eine strukturierte Bevölkerungsprognose ist eine statistische Hypothese. Jede Forschungshypothese wird in eine Null- und eine Konkurrenzhypothese umgewandelt, die mit Beispieldaten verifiziert werden kann.
Die Alternativhypothese beschreibt die Vorhersage Ihrer Forschung eines Effekts oder einer Beziehung, während die Nullhypothese durchgehend keinen Effekt oder keine Beziehung zwischen Variablen vorhersagt.
#2. Sammeln Sie Informationen aus einer Probe
In den meisten Fällen wäre es unpraktisch oder unerschwinglich teuer, Informationen von jedem Mitglied der interessierenden Population zu sammeln. Stattdessen sammeln Sie Informationen anhand einer Stichprobe. Mit den richtigen Probenahmetechniken ermöglicht Ihnen die statistische Analyse, Ihre Ergebnisse aus Ihrer eigenen Probe abzuleiten. Eine bevölkerungstypische Stichprobe ist das, was Sie brauchen.
#3. Erstellen Sie anhand Ihrer Daten eine anschauliche statistische Zusammenfassung
Sie können Ihre Daten untersuchen, wenn Sie sie alle gesammelt haben, und Statistiken erstellen, die sie beschreiben. Sie können die Verteilung Ihrer Daten bewerten, einschließlich ob sie verzerrt oder normal sind und ob Ausreißer oder fehlende Daten vorhanden sind, indem Sie Ihre Daten in Tabellen und Diagrammen darstellen.
#4. Verwenden Sie Inferenzstatistiken, um Schätzungen zu generieren oder Hypothesen zu testen
Ein Parameter ist eine Zahl, die eine Population beschreibt, im Gegensatz zu einer Statistik, die eine Zahl ist, die eine Stichprobe beschreibt. Inferenzstatistiken können verwendet werden, um auf der Grundlage von Stichprobenstatistiken Rückschlüsse auf Populationsparameter zu ziehen.
#5. Beschreiben Sie Ihre Erkenntnisse
Der primäre Standard für das Ziehen von Schlussfolgerungen aus Hypothesentests ist die statistische Signifikanz. Um festzustellen, ob Ihre Ergebnisse statistisch signifikant sind oder nicht, müssen Sie Ihren p-Wert mit einem vorgegebenen Signifikanzniveau (häufig 0.05) vergleichen. Ergebnisse, die statistisch signifikant sind, können nicht rein zufällig entstanden sein, so der breite Konsens.
Um mehr darüber zu erfahren, wie man statistische Analysen durchführt, lesen Sie: DATENANALYSEPROZESS: Methoden, Prozesse und Typen
Was ist der Hauptzweck der statistischen Analyse?
Statistische Analysen werden in fast allen Bereichen verwendet, um die große Menge an verfügbaren Daten zu verstehen. Der Hauptzweck der statistischen Analyse besteht darin, Daten zu sammeln und zu analysieren, um Muster und Trends zu finden.
Auch wenn Statistik nicht Ihr primäres Studienfach ist, kann es Ihnen helfen, in Ihrem gewählten Bereich etwas zu bewirken. Die Chancen stehen sehr gut, dass Sie praktische Kenntnisse der statistischen Methodik benötigen, um sowohl neue Erkenntnisse in Ihrem Bereich zu gewinnen als auch die Arbeit anderer zu verstehen. Umgekehrt besteht als Statistiker eine hohe Nachfrage nach Ihren Fähigkeiten in den unterschiedlichsten Bereichen: Universitäten, Forschungslabors, Behörden, Industrie usw. Darüber hinaus werden statistische Karrieren oft recht gut bezahlt.
Welche Bedeutung haben statistische Analysen und Business Intelligence?
Nachhaltigkeit hängt von Business Intelligence ab, von der statistische Analysen nur eine Komponente sind. Ohne regelmäßige Überprüfung seines Geschäfts kann ein Geschäftsinhaber Probleme nicht erfolgreich bewältigen, Erfolge wiederholen oder Pläne für die Zukunft schmieden. Unternehmen sollten sich ständig selbst evaluieren, um die Organisation besser zu verstehen.
Was ist der Zweck der statistischen Analyse?
Die Erhebung und Auswertung von Daten für statistische Analysen erfolgt, um Muster und Trends zu erkennen. Es gehört zur Datenanalyse. In Fällen wie dem Erhalt von Forschungsinterpretationen, der statistischen Modellierung oder der Erstellung von Umfragen und Studien können statistische Analysen angewendet werden.
Was ist ein ANOVA-Test in der Statistik?
Eine statistische Technik namens Varianzanalyse oder ANOVA unterteilt beobachtete Varianzdaten in verschiedene Komponenten zur Verwendung in weiteren Tests. Wenn es drei oder mehr Datengruppen gibt, wird eine einfache ANOVA verwendet, um herauszufinden, wie die abhängigen und unabhängigen Variablen zusammenhängen.
Welches Tool eignet sich am besten für statistische Analysen?
Software für statistische Analysen:
- JMP
- Setzen
- Minitab-Statistiksoftware
- SPSS-Statistiken
- OriginPro.
- Bewertungen.
- Basis-SAS.
- Status.
Ist die statistische Analyse quantitativ oder qualitativ?
Die Daten einer kategorialen Variablen sind immer qualitativ, während die Daten einer numerischen Variablen immer quantitativ sind. Abhängig davon, ob die Variable numerisch oder kategorisch ist, können Sie daher den Datentyp vor der Erfassung bestimmen.
Fazit
Fast alle Disziplinen nutzen inzwischen statistische Methoden, um den ihnen zur Verfügung stehenden Datenberg zu verstehen. Auch wenn Statistik nicht Ihr Hauptfach ist, kann Ihnen das Erlernen der Grundlagen in jeder Karriere einen Vorteil verschaffen. Es besteht eine erhebliche Wahrscheinlichkeit, dass Sie mit statistischer Methodik/Analyse vertraut sein müssen, um originelle Forschungen durchzuführen und die Ergebnisse anderer in Ihrem Beruf zu verstehen, Sie müssen ihren Hauptzweck kennen und wissen, wie sie durchgeführt werden.
Häufig gestellte Fragen zur statistischen Analyse
Wie führt man eine statistische Analyse durch?
Um statistische Analysen durchzuführen und zuverlässige Ergebnisse zu erhalten, bedarf es einer sorgfältigen Planung von Beginn des Forschungsprozesses an. Neben der Erstellung Ihrer Hypothese müssen Sie sich für das Design Ihrer Studie, die Stichprobengröße und das Stichprobenverfahren entscheiden.
Was ist der Hauptzweck der statistischen Analyse?
Statistische Analysen werden in fast allen Bereichen eingesetzt, um die große Menge an verfügbaren Daten zu verstehen. Der Hauptzweck der statistischen Analyse besteht darin, Daten zu sammeln und zu analysieren, um Muster und Trends zu finden.
Bibliographie
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