Statistik und analytik: was ist der unterschied?

Der Bereich Statistik beschäftigt sich mit der Erhebung, Analyse, Interpretation und Darstellung von Daten.

Der Bereich der Analytik befasst sich mit der Anwendung statistischer Methoden auf praktische Geschäftsprobleme.

Es gibt viele Überschneidungen zwischen diesen beiden Bereichen, aber hier liegt der Hauptunterschied:

Ein Statistiker arbeitet eher in einem klinischen oder Forschungsumfeld, in dem Studiendesign, Hypothesentests , ANOVA-Modelle und Konfidenzintervalle häufiger verwendet werden.

Ein Analyst arbeitet eher in einem Geschäftsumfeld, in dem deskriptive Statistiken, Datenvisualisierungen und Regressionsmodelle häufiger verwendet werden.

Statistiker und Analysten arbeiten in ihrer täglichen Arbeit mit Daten. Statistiker konzentrieren sich jedoch eher auf das Testen statistischer Hypothesen, während Analysten sich eher auf das Verständnis der Daten und Muster konzentrieren, die den Geschäftsabläufen zugrunde liegen.

Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie Statistiken und Analysen in realen Szenarien eingesetzt werden.

Die Verwendung von Statistiken in der realen Welt

Hier sind einige Beispiele dafür, wie Statistiken in realen Szenarien verwendet werden.

Beispiel 1: Hypothesentest

Statistiker, die im klinischen Umfeld arbeiten, verwenden häufig Hypothesentests, um festzustellen, ob ein neues Medikament zu besseren Patientenergebnissen führt.

Beispielsweise könnte ein Biostatistiker 30 Patienten einen Monat lang ein Blutdruckmedikament verabreichen und dann denselben 30 Patienten einen weiteren Monat lang ein zweites Blutdruckmedikament verabreichen.

Anschließend können sie einen T-Test mit gepaarten Stichproben durchführen, um festzustellen, ob zwischen den beiden Medikamenten ein statistisch signifikanter Unterschied in der Blutdrucksenkung besteht.

Beispiel 2: ANOVA-Modelle

In der Landwirtschaft tätige Statistiker verwenden häufig ANOVA-Modelle, um festzustellen, ob zwischen drei oder mehr Düngemitteltypen ein statistisch signifikanter Unterschied im Ernteertrag besteht.

Beispielsweise könnte ein Statistiker einen Monat lang drei verschiedene Düngemittel auf verschiedenen Feldern ausbringen und dann Daten sammeln, um den durchschnittlichen Ernteertrag zu messen.

Anschließend könnten sie eine einfaktorielle ANOVA durchführen, um festzustellen, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen dem Durchschnittsertrag besteht.

Beispiel 3: Konfidenzintervalle

Im medizinischen Bereich tätige Statistiker verwenden häufig Konfidenzintervalle, um den Durchschnittswert verschiedener biometrischer Daten zu quantifizieren.

Beispielsweise könnte ein Statistiker Blutdruckdaten von 50 Patienten sammeln, die alle das gleiche Blutdruckmedikament einnehmen, um einen Wertebereich zu ermitteln, der die tatsächliche durchschnittliche Blutdrucksenkung für Patienten in der Allgemeinbevölkerung enthalten könnte, die dieses bestimmte Medikament einnehmen Medizin.

Verwendung von Analytics in der realen Welt

Hier sind einige Beispiele dafür, wie Analysen in realen Szenarien eingesetzt werden.

Beispiel 1: Beschreibende Statistik

Unternehmensanalysten verwenden häufig deskriptive Statistiken, um Daten im Zusammenhang mit Unternehmensfinanzen zusammenzufassen.

Beispielsweise könnte ein Wirtschaftsanalyst, der für ein Einzelhandelsunternehmen arbeitet, während eines Geschäftsquartals die folgenden deskriptiven Statistiken berechnen:

• Durchschnittliche Anzahl der täglichen Verkäufe
• Mittlere Anzahl der täglichen Verkäufe
• Standardabweichung der täglichen Verkäufe
• Gesamteinkommen
• Gesamtausgaben
• Prozentuale Veränderung der Anzahl Neukunden
• Prozentsatz der von Kunden zurückgegebenen Produkte

Anhand dieser Kennzahlen kann der Analyst die Finanzlage des Unternehmens verstehen und diese Kennzahlen auch mit früheren Quartalen vergleichen, um zu verstehen, wie sich die Kennzahlen im Laufe der Zeit verändern.

Sie können diese Kennzahlen dann verwenden, um das Unternehmen über Bereiche zu informieren, die möglicherweise verbessert werden müssen, um dem Unternehmen dabei zu helfen, den Umsatz zu steigern oder die Ausgaben zu senken.

Beispiel 2: Datenvisualisierungen

Analysten, die für Einzelhandelsunternehmen arbeiten, erstellten häufig Datenvisualisierungen wie Liniendiagramme, Balkendiagramme, Heatmaps, Boxplots, Streudiagramme und andere Diagramme, um die Gesamtumsätze, Einnahmen, Ausgaben, Erstattungen usw. zu visualisieren. während verschiedener Aktivitätsviertel.

In der realen Welt erstellen viele Analysten oft interaktive Dashboards mit Software wie Tableau , damit Unternehmensleiter interaktiv verschiedene Metriken untersuchen und Datentrends und -muster erkunden können, um das Geschäft besser zu verstehen. Geschäftsleistung.

Beispiel 3: Regressionsmodelle

Finanzanalysten verwenden häufig Regressionsmodelle , um die Beziehung zwischen einer oder mehreren Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen zu quantifizieren.

Beispielsweise kann ein Analyst Zugriff auf Daten über die Gesamtausgaben für Fernsehwerbung, Online-Werbung und den erzielten Gesamtumsatz haben.

Anschließend könnten sie das folgende multiple lineare Regressionsmodell erstellen:

Umsatz = 76,4 + 4,6 (Online-Werbung) + 0,8 (TV-Werbung)

So interpretieren Sie die Regressionskoeffizienten in diesem Modell:

• Für jeden zusätzlichen Dollar, der für Online-Werbung ausgegeben wird, steigt der Umsatz um durchschnittlich 4,60 Dollar (unter der Annahme, dass die Ausgaben für TV-Werbung konstant bleiben).
• Für jeden zusätzlichen Dollar, der für TV-Werbung ausgegeben wird, steigt der Umsatz um durchschnittlich 0,80 Dollar (unter der Annahme, dass die Ausgaben für Online-Werbung konstant bleiben).

Anhand dieses Modells kann ein Finanzanalyst schnell verstehen, dass Geld, das für Online-Werbung ausgegeben wird, einen viel höheren Durchschnittsumsatz generiert als Geld, das für Fernsehwerbung ausgegeben wird.

Abschluss

Statistik und Analytik sind zwei Bereiche, die viele Überschneidungen aufweisen.

Allerdings konzentrieren sich Statistiker eher auf die Prüfung statistischer Hypothesen, während Analysten sich eher auf das Verständnis der Daten und Modelle konzentrieren, die den Geschäftsabläufen zugrunde liegen.

In der realen Welt arbeiten Statistiker und Analysten häufig Seite an Seite, und es ist nicht ungewöhnlich, dass die beiden Berufsgruppen bei der Lösung realer Probleme zusammenarbeiten.

Zusätzliche Ressourcen

Die folgenden Artikel erläutern die Bedeutung von Statistiken in verschiedenen Bereichen:

Warum sind Statistiken wichtig? (10 Gründe, warum Statistiken wichtig sind!)
Die Bedeutung von Statistiken in Unternehmen
Die Bedeutung der Statistik in der Bildung
Die Bedeutung von Statistiken im Gesundheitswesen
Die Bedeutung von Statistiken im Finanzwesen