Statistische Analyse

Mithilfe der statistischen Analyse unsersuchen wir Ihre Daten. Wir können beispielsweise die Verteilung von Werten für ein bestimmtes Attribut oder Ausreißer (extrem hohe oder niedrige Werte) untersuchen. Diese Informationen sind hilfreich um die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Datenquellen zu untersuchen. Ebenso helfen diese Informationen eim Reklassifizieren von Daten oder beim Suchen nach Datenfehlern.
In schlussfolgernden Statistiken wird mithilfe der Wahrscheinlichkeitstheorie (basierend auf bekannten Werten) das wahrscheinliche Auftreten von Werten prognostiziert bzw. die Wahrscheinlichkeit bewertet, dass ein Muster bzw. ein Trend in den Daten nicht auf Zufälle zurückzuführen ist.
 
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.
Und hierbei unterstützen wir Sie. Egal, ob Sie mit großen Datenmengen arbeiten oder Permutationen Ihrer Berechnungen durchführen – statistisches Computing ist für uns Statistiker heute essenziell. Zu unseren gängigsten Vorgehensweisen bei statistischen Analysen 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.