<\/p>\n
Der Bereich Statistik<\/strong> besch\u00e4ftigt sich mit der Erhebung, Analyse, Interpretation und Darstellung von Daten.<\/span><\/p>\n Der Bereich der Analytik<\/strong> befasst sich mit der Anwendung statistischer Methoden auf praktische Gesch\u00e4ftsprobleme.<\/span><\/p>\n Es gibt viele \u00dcberschneidungen zwischen diesen beiden Bereichen, aber hier liegt der Hauptunterschied:<\/span><\/p>\n Ein Statistiker<\/strong> arbeitet eher in einem klinischen oder Forschungsumfeld, in dem Studiendesign, Hypothesentests<\/a> , ANOVA-Modelle<\/a> und Konfidenzintervalle<\/a> h\u00e4ufiger verwendet werden.<\/span><\/p>\n Ein Analyst<\/strong> arbeitet eher in einem Gesch\u00e4ftsumfeld, in dem deskriptive Statistiken, Datenvisualisierungen und Regressionsmodelle h\u00e4ufiger verwendet werden.<\/span><\/p>\n Statistiker und Analysten arbeiten in ihrer t\u00e4glichen Arbeit mit Daten. Statistiker konzentrieren sich jedoch eher auf das Testen statistischer Hypothesen, w\u00e4hrend Analysten sich eher auf das Verst\u00e4ndnis der Daten und Muster konzentrieren, die den Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufen zugrunde liegen.<\/span><\/p>\n Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie Statistiken und Analysen in realen Szenarien eingesetzt werden.<\/span><\/p>\n Hier sind einige Beispiele daf\u00fcr, wie Statistiken in realen Szenarien verwendet werden.<\/span><\/p>\n Statistiker, die im klinischen Umfeld arbeiten, verwenden h\u00e4ufig Hypothesentests, um festzustellen, ob ein neues Medikament zu besseren Patientenergebnissen f\u00fchrt.<\/span><\/p>\n Beispielsweise k\u00f6nnte ein Biostatistiker 30 Patienten einen Monat lang ein Blutdruckmedikament verabreichen und dann denselben 30 Patienten einen weiteren Monat lang ein zweites Blutdruckmedikament verabreichen.<\/span><\/p>\n Anschlie\u00dfend k\u00f6nnen sie einen T-Test mit gepaarten Stichproben<\/a> durchf\u00fchren, um festzustellen, ob zwischen den beiden Medikamenten ein statistisch signifikanter Unterschied in der Blutdrucksenkung besteht.<\/span><\/p>\n In der Landwirtschaft t\u00e4tige Statistiker verwenden h\u00e4ufig ANOVA-Modelle, um festzustellen, ob zwischen drei oder mehr D\u00fcngemitteltypen ein statistisch signifikanter Unterschied im Ernteertrag besteht.<\/span><\/p>\n Beispielsweise k\u00f6nnte ein Statistiker einen Monat lang drei verschiedene D\u00fcngemittel auf verschiedenen Feldern ausbringen und dann Daten sammeln, um den durchschnittlichen Ernteertrag zu messen.<\/span><\/p>\n Anschlie\u00dfend k\u00f6nnten sie eine einfaktorielle ANOVA<\/a> durchf\u00fchren, um festzustellen, ob ein statistisch signifikanter Unterschied<\/a> zwischen dem Durchschnittsertrag besteht.<\/span><\/p>\n Im medizinischen Bereich t\u00e4tige Statistiker verwenden h\u00e4ufig Konfidenzintervalle, um den Durchschnittswert verschiedener biometrischer Daten zu quantifizieren.<\/span><\/p>\n Beispielsweise k\u00f6nnte ein Statistiker Blutdruckdaten von 50 Patienten sammeln, die alle das gleiche Blutdruckmedikament einnehmen, um einen Wertebereich zu ermitteln, der die tats\u00e4chliche durchschnittliche Blutdrucksenkung f\u00fcr Patienten in der Allgemeinbev\u00f6lkerung enthalten k\u00f6nnte, die dieses bestimmte Medikament einnehmen Medizin.<\/span><\/p>\n Hier sind einige Beispiele daf\u00fcr, wie Analysen in realen Szenarien eingesetzt werden.<\/span><\/p>\n Unternehmensanalysten<\/span> verwenden h\u00e4ufig deskriptive Statistiken, um Daten im Zusammenhang mit Unternehmensfinanzen zusammenzufassen.<\/span><\/p>\n Beispielsweise k\u00f6nnte ein Wirtschaftsanalyst, der f\u00fcr ein Einzelhandelsunternehmen arbeitet, w\u00e4hrend eines Gesch\u00e4ftsquartals die folgenden deskriptiven Statistiken berechnen:<\/span><\/p>\n Anhand dieser Kennzahlen kann der Analyst die Finanzlage des Unternehmens verstehen und diese Kennzahlen auch mit fr\u00fcheren Quartalen vergleichen, um zu verstehen, wie sich die Kennzahlen im Laufe der Zeit ver\u00e4ndern.<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnen diese Kennzahlen dann verwenden, um das Unternehmen \u00fcber Bereiche zu informieren, die m\u00f6glicherweise verbessert werden m\u00fcssen, um dem Unternehmen dabei zu helfen, den Umsatz zu steigern oder die Ausgaben zu senken.<\/span><\/p>\n Analysten, die f\u00fcr Einzelhandelsunternehmen arbeiten, erstellten h\u00e4ufig Datenvisualisierungen wie Liniendiagramme, Balkendiagramme, Heatmaps, Boxplots, Streudiagramme und andere Diagramme, um die Gesamtums\u00e4tze, Einnahmen, Ausgaben, Erstattungen usw. zu visualisieren. w\u00e4hrend verschiedener Aktivit\u00e4tsviertel.<\/span><\/p>\n In der realen Welt erstellen viele Analysten oft interaktive Dashboards mit Software wie Tableau<\/a> , damit Unternehmensleiter interaktiv verschiedene Metriken untersuchen und Datentrends und -muster erkunden k\u00f6nnen, um das Gesch\u00e4ft besser zu verstehen. Gesch\u00e4ftsleistung.<\/span><\/p>\n Finanzanalysten<\/span> verwenden h\u00e4ufig Regressionsmodelle<\/span> , um die Beziehung zwischen einer oder mehreren Pr\u00e4diktorvariablen und einer Antwortvariablen<\/a> zu quantifizieren.<\/span><\/p>\n Beispielsweise kann ein Analyst Zugriff auf Daten \u00fcber die Gesamtausgaben f\u00fcr Fernsehwerbung, Online-Werbung und den erzielten Gesamtumsatz haben.<\/span><\/p>\n Anschlie\u00dfend k\u00f6nnten sie das folgende multiple lineare Regressionsmodell erstellen:<\/span><\/p>\n Umsatz = 76,4 + 4,6 (Online-Werbung) + 0,8 (TV-Werbung)<\/span><\/p>\n So interpretieren Sie die Regressionskoeffizienten<\/a> in diesem Modell:<\/span><\/p>\n Anhand dieses Modells kann ein Finanzanalyst schnell verstehen, dass Geld, das f\u00fcr Online-Werbung ausgegeben wird, einen viel h\u00f6heren Durchschnittsumsatz generiert als Geld, das f\u00fcr Fernsehwerbung ausgegeben wird.<\/span><\/p>\n Statistik und Analytik sind zwei Bereiche, die viele \u00dcberschneidungen aufweisen.<\/span><\/p>\n Allerdings konzentrieren sich Statistiker eher auf die Pr\u00fcfung statistischer Hypothesen, w\u00e4hrend Analysten sich eher auf das Verst\u00e4ndnis der Daten und Modelle konzentrieren, die den Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufen zugrunde liegen.<\/span><\/p>\n In der realen Welt arbeiten Statistiker und Analysten h\u00e4ufig Seite an Seite, und es ist nicht ungew\u00f6hnlich, dass die beiden Berufsgruppen bei der L\u00f6sung realer Probleme zusammenarbeiten.<\/span><\/p>\n Die folgenden Artikel erl\u00e4utern die Bedeutung von Statistiken in verschiedenen Bereichen:<\/span><\/p>\n Warum sind Statistiken wichtig? (10 Gr\u00fcnde, warum Statistiken wichtig sind!)<\/a> Der Bereich Statistik besch\u00e4ftigt sich mit der Erhebung, Analyse, Interpretation und Darstellung von Daten. Der Bereich der Analytik befasst sich mit der Anwendung statistischer Methoden auf praktische Gesch\u00e4ftsprobleme. Es gibt viele \u00dcberschneidungen zwischen diesen beiden Bereichen, aber hier liegt der Hauptunterschied: Ein Statistiker arbeitet eher in einem klinischen oder Forschungsumfeld, in dem Studiendesign, Hypothesentests , […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Die Verwendung von Statistiken in der realen Welt<\/strong><\/span><\/h2>\n
Beispiel 1: Hypothesentest<\/strong><\/span><\/h3>\n
Beispiel 2: ANOVA-Modelle<\/strong><\/span><\/h3>\n
Beispiel 3: Konfidenzintervalle<\/strong><\/span><\/h3>\n
Verwendung von Analytics in der realen Welt<\/strong><\/span><\/h2>\n
Beispiel 1: Beschreibende Statistik<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
Beispiel 2: Datenvisualisierungen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Beispiel 3: Regressionsmodelle<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
Abschluss<\/strong><\/span><\/h2>\n
Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Die Bedeutung von Statistiken in Unternehmen<\/a>
Die Bedeutung der Statistik in der Bildung<\/a>
Die Bedeutung von Statistiken im Gesundheitswesen<\/a>
Die Bedeutung von Statistiken im Finanzwesen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"