Was ist statistische Analyse? Definition, Arten und Aufgaben

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Statistische Analyse ist der Prozess, große Datenmengen zu sammeln und anschließend mithilfe von Statistiken und anderen Datenanalysetechniken Trends und Muster zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen. Wenn Sie gerne mit Daten und Statistiken arbeiten, könnte die statistische Analyse eine hervorragende Karrieremöglichkeit für Sie sein. Das Wachstum von Big Data, maschinellem Lernen und anderen digitalen Technologien in unserer Gesellschaft hat zu einer hohen Nachfrage nach Statistikanalysten geführt. Es ist daher eine spannende Zeit, diese wichtigen beruflichen Fähigkeiten zu entwickeln.

In diesem Artikel erfahren Sie mehr über statistische Analysen, einschließlich ihrer Definition, ihrer verschiedenen Arten, ihrer Durchführung und der damit verbundenen Berufe. Wenn Sie Ihre Fähigkeiten in der statistischen Analyse ausbauen möchten, können Sie sich für das Advanced Data Analytics Zertifikat von Google anmelden.

Statistischen Analyse Definition 

Bei der statistischen Analyse handelt es sich um den Prozess des Sammelns und Analysierens großer Datenmengen, um Trends zu erkennen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

In der Berufswelt analysieren Statistikanalysten Rohdaten und ermitteln Korrelationen zwischen Variablen, um relevante Stakeholder auf Muster und Trends aufmerksam zu machen. Statistikanalysten arbeiten in einem breiten Spektrum von Bereichen und sind für neue wissenschaftliche Entdeckungen, die Verbesserung der Gesundheit unserer Bevölkerung und die Steuerung von Geschäftsentscheidungen verantwortlich.

Arten der statistischen Analyse

Es gibt zwei Hauptarten der statistischen Analyse: die deskriptive Analyse und die inferentielle Analyse. Als Statistikanalyst verwenden Sie wahrscheinlich beide Arten in Ihrer täglichen Arbeit, um sicherzustellen, dass Daten klar kommuniziert und effektiv zur Entwicklung umsetzbarer Erkenntnisse genutzt werden. Hier ist auf einen Blick, was Sie über beide Arten der statistischen Analyse wissen müssen:

1. Deskriptive Statistik 

Deskriptive Statistik fasst die Informationen eines Datensatzes zusammen, ohne Rückschlüsse auf dessen Inhalt zu ziehen. Wenn Ihnen beispielsweise ein Unternehmen ein Ausgabenbuch übergibt und Sie die prozentualen Ausgaben für verschiedene Kategorien zusammenfassen, führen Sie eine Form deskriptiver Statistik durch.

Bei der Durchführung deskriptiver Statistiken wird häufig Datenvisualisierung eingesetzt, um Informationen in Form von Grafiken, Tabellen und Diagrammen darzustellen und sie so verständlich zu vermitteln. Führungskräfte in Unternehmen oder Organisationen nutzen diese Daten dann typischerweise als Grundlage für ihre künftigen Entscheidungen.

2. Inferenzstatistik 

Die Inferenzstatistik geht mit den Ergebnissen der deskriptiven Statistik noch einen Schritt weiter, indem sie aus den Daten Schlussfolgerungen zieht und anschließend Empfehlungen ausspricht. Anstatt beispielsweise nur die Unternehmensausgaben zusammenzufassen, könnten Sie Empfehlungen für Ausgabenreduzierungen und ein alternatives Budget vorschlagen.

Inferenzstatistische Analysen werden in Unternehmen häufig zur Entscheidungsfindung eingesetzt und in der wissenschaftlichen Forschung, um neue Beziehungen zwischen Variablen zu finden. 

Aufgaben eines Statistikers 

Statistiker konzentrieren sich darauf, große Datenmengen für ein breites Publikum verständlich zu machen. Sie nutzen Ihre mathematischen und datenbasierten Kenntnisse, um große Zahlen in leicht verständliche Grafiken, Balkendiagramme und Zusammenfassungen für wichtige Entscheidungsträger in Unternehmen und anderen Organisationen zu übersetzen. Zu den typischen Aufgaben von Statisitikern gehören:

• Extrahieren und Organisieren großer Mengen von Rohdaten

• Bestimmen, welche Daten relevant sind und welche ausgeschlossen werden sollten

• Entwicklung neuer Strategien zur Datenerfassung

• Treffen mit Kunden, Geschäftsinhabern und anderen Fachleuten zur Überprüfung von Datenanalyseplänen

• Erstellen von Datenberichten und leicht verständlichen Darstellungen der Daten

• Daten präsentieren

• Interpretieren von Datenergebnissen

• Erstellen von Empfehlungen für ein Unternehmen oder andere Organisationen

Ihre Aufgaben unterscheiden sich je nachdem, ob Sie für eine Bundesbehörde, ein privates Unternehmen oder einen anderen Wirtschaftszweig arbeiten. Viele Branchen benötigen Statistiker. Daher kann es spannend sein, Ihren Leidenschaften nachzugehen und herauszufinden, wie Sie Ihre Datenkenntnisse optimal einsetzen können. 

Berufsaussichten in der statistischen Analyse

Berufe, die auf statistischen Analysen basieren, haben auf absehbare Zeit positive Zukunftsaussichten. Da immer mehr Möglichkeiten zur Datenerfassung entwickelt werden, steigt auch der Bedarf an Menschen, die die Daten analysieren und interpretieren können. 

Statistische Analysefähigkeiten

Da sich die meisten Ihrer Aufgaben wahrscheinlich auf Daten und statistische Analysen konzentrieren, sind mathematische Fähigkeiten unerlässlich. Fortgeschrittene mathematische Kenntnisse helfen Ihnen, Ihre Arbeit zu überprüfen und Strategien zur Datenanalyse zu entwickeln, selbst wenn Sie für viele Berechnungen Software verwenden. Wenn Sie Ihre mathematischen Fähigkeiten verfeinern, kann Ihnen die Konzentration auf Statistik – insbesondere auf Statistik mit großen Datensätzen – bei der Jobsuche helfen, sich von der Konkurrenz abzuheben. Kompetenz im Umgang mit Computersoftware und das Erlernen neuer Plattformen helfen Ihnen auch, in anspruchsvolleren Positionen erfolgreich zu sein und Ihre Nachfrage zu steigern.

Datenanalyse, Problemlösung und kritisches Denken sind wichtige Fähigkeiten, um die wahre Bedeutung und das Gesamtbild eines Datensatzes zu erfassen. Große Datensätze spiegeln oft nicht das wider, was sie auf den ersten Blick erscheinen. Um den Dingen auf den Grund zu gehen, müssen Sie kritisch über Faktoren nachdenken, die den Datensatz beeinflussen können, einen fundierten Analyseplan erstellen und Verzerrungen ausschließen, um aufschlussreiche Trends zu erkennen. 

Um im Berufsleben erfolgreich zu sein, müssen Sie Ihre Datenbankmanagement Kenntnisse verbessern, sich über statistische Methoden auf dem Laufenden halten und Ihre Recherchefähigkeiten kontinuierlich verbessern. Der Aufbau dieser Fähigkeiten braucht Zeit. Daher ist es wichtig, mit Einführungskursen zu beginnen und beim Aufbau Ihrer Fähigkeiten Geduld zu haben.

Gängige Software für die statistische Analyse

Statistische Analysen beinhalten oft Berechnungen mit großen Datenmengen, die für eine manuelle Bearbeitung zu umfangreich sind. Die gute Nachricht ist, dass es mittlerweile viele verschiedene Statistikprogramme gibt, die eine effektive und effiziente Datenanalyse ermöglichen. Die Beherrschung dieser Software kann Sie für Arbeitgeber attraktiver machen und Ihnen die Arbeit an komplexeren Projekten ermöglichen. 

Statistiksoftware eignet sich sowohl für deskriptive als auch für inferentielle Statistiken. Sie können damit Diagramme und Grafiken erstellen oder Berechnungen durchführen, um Schlussfolgerungen aus den Daten zu ziehen. Die Art der verwendeten Statistiksoftware hängt von Ihrem Arbeitgeber ab. Zu den gängigen Programmen gehören:

• SAS

• R

• SPSS

• Minitab

• War

Wege zu einer Karriere in der statistischen Analytik

Es gibt viele Wege, Statistiker zu werden, aber die meisten Jobs in diesem Bereich erfordern einen Bachelor Abschluss. Arbeitgeber suchen in der Regel nach einem Abschluss mit Schwerpunkt Mathematik, Informatik, Statistik oder Datenwissenschaft, um sicherzustellen, dass Sie über die erforderlichen Fähigkeiten für die Stelle verfügen. Wenn Ihr Bachelor Abschluss in einem anderen Bereich liegt, kann Ihnen das Sammeln von Erfahrungen in Einstiegsjobs in der Dateneingabe den Einstieg erleichtern. Viele Arbeitgeber suchen nach Berufserfahrung in verwandten Berufen, beispielsweise als wissenschaftliche Mitarbeiter, Datenmanager oder Praktikant in diesem Bereich.

Ein Hochschulabschluss in statistischer Analytik oder einem verwandten Fach kann Ihnen ebenfalls dabei helfen, in Ihrem Lebenslauf hervorzustechen und fundierte Kenntnisse der für die erfolgreiche Ausübung der Stelle erforderlichen Fähigkeiten nachzuweisen. Arbeitgeber legen in der Regel mehr Wert darauf, dass Sie über die erforderlichen mathematischen und datenanalytischen Fähigkeiten verfügen, um komplexe statistische Analysen Ihrer Daten durchzuführen. Schließlich unterstützen Sie sie bei der Entscheidungsfindung, daher möchten sie sich darauf verlassen können, dass Sie sie in die richtige Richtung beraten können.

Wie viel verdienen Fachleute für statistische Analysen? 

Statistiker verdienen deutlich über dem Landesdurchschnitt und genießen zahlreiche Vorteile. Es gibt viele Berufe, die statistische Analytik nutzen. Ein Gehaltsvergleich kann daher helfen, festzustellen, ob die Vorteile des Jobs Ihren Erwartungen entsprechen [1,2,3,4,5,6,7].

Beginnen Sie mit dem Aufbau Ihrer statistischen Analysefähigkeiten auf Coursera

Statistische Analytik könnte eine hervorragende Karrieremöglichkeit für alle sein, die eine Affinität zu Mathematik, Daten und Problemlösung haben. Hier sind einige beliebte Kurse auf Coursera, die Sie bei der Vorbereitung auf eine Karriere in der statistischen Analyse berücksichtigen sollten:

Um statistische Analysen, Python und maschinelles Lernen zu erlernen, melden Sie sich für das Advanced Data Analytics Zertifikatvon Google an. Dort erstellen Sie Datenvisualisierungen und wenden statistische Methoden an, um Daten zu untersuchen, Regressions- und maschinelle Lernmodelle zu entwickeln und Erkenntnisse aus der Datenanalyse an die Stakeholder Ihres Unternehmens zu kommunizieren.

Für grundlegende Analyseprozesse und -tools empfehlen wir Ihnen das Data Analytics Zertifikat von Google. In diesem anfängerfreundlichen Programm lernen Sie, wie Sie Daten verarbeiten und analysieren, wichtige Analysetools verwenden, R-Programmierung anwenden und Visualisierungen erstellen, die wichtige Geschäftsentscheidungen unterstützen.

Um statistische Analysen im Geschäftsumfeld anzuwenden, empfiehlt sich die Spezialisierung Wirtschaftsstatistik und -analyse der Rice University. Dort kontextualisieren Sie Ihre technischen und analytischen Fähigkeiten, indem Sie diese zur Lösung geschäftlicher Probleme einsetzen und ein praxisorientiertes Abschlussprojekt abschließen, um Ihr Wissen unter Beweis zu stellen.