Statistik und prädiktive Analysen

Datenexploration ist einer der ersten Schritte bei der Datenanalyse, i. d. R. zum Aufdecken von Mustern, Charakteristika und interessanten Punkten. Durch den Einsatz von interaktiven Visualisierungen können die Benutzer ihre Daten rasch untersuchen und Bereiche oder Muster identifizieren, die weiter gehend analysiert werden sollen. Die proprietäre Minitab-Funktion „Grafikerstellung “ wurde konzipiert, um die Datenexploration zu beschleunigen. Dabei können Sie in einer interaktiven und übersichtlichen Galerie direkt zwischen verschiedenen Grafiken umschalten, die alle auf derselben Datenauswahl beruhen, und müssen Ihre Analyse nicht noch einmal ausführen. So können Sie Ihre Daten rasch visualisieren und erkunden.

Wir verwenden die deskriptive Statistik, die die Eigenschaften der Daten in der Stichprobe und der Grundgesamtheit beschreibt, täglich im Privatleben und im Geschäft. Die deskriptive Statistik ist eine Methode, um eine Datensammlung mit Tabellen, Grafiken und zusammenfassenden Maßzahlen, darunter gängige Parameter wie Mittelwert (Durchschnitt), Median und Standardabweichung, zu organisieren, darzustellen und zu beschreiben . Darüber hinaus ist die deskriptive Statistik ein leistungsstarkes Werkzeug, um Aspekte wie Häufigkeit, Dispersion und Lagemaße (wie die Einordnung in Perzentile oder Quartile) zu ermitteln. Minitab bietet alle Werkzeuge für die deskriptive Statistik, die Sie benötigen, um Ihre Daten zu analysieren und sich selbst von anderen abzuheben, indem Sie Ihre tägliche Arbeit um zusätzliche Kontexte und Statistiken anreichern.

Prädiktive Analysen sind eine Kategorie von Datenanalysen, bei denen Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten und bestimmter Analyseverfahren prognostiziert werden. Minitab bietet verschiedene statistische Verfahren (u. a. Data Mining, maschinelles Lernen und prädiktive Modellierung), um zukünftige Ereignisse zu untersuchen. Die Regressionsmodellierung ist eines der populärsten Werkzeuge und wird von vielen als erster Vorstoß in die prädiktive Analytik genutzt.

Für erfahrenere Statistiker bieten wir Werkzeuge für die Datenwissenschaft und ein erweitertes Modul für die prädiktive Analytik.

Wenn Sie die prädiktive Analytik ernsthaft zum Lösen alltäglicher Herausforderungen einsetzen möchten, stärken Sie Ihre analytischen Kompetenzen mit branchenführenden, genauen Algorithmen für das maschinelle Lernen. Diese bieten Ihnen tiefere Einblicke in Ihre Daten. Neben den herkömmlichen statistischen Methoden haben wir nun fortschrittlichere Methoden wie z. B. baumbasierte Verfahren für alle verfügbar gemacht.

Bringen Sie Ihre Fähigkeiten bei der Regression mit MARS^® (multivariate adaptive Regressions-Splines) auf ein ganz neues Niveau, oder entwickeln Sie Ihre Fähigkeiten mit unseren baumbasierten Verfahren wie Klassifikations- und Regressionsbäume, besser bekannt als CART^®, Random Forests^® und Gradient Boosting, besser bekannt als TreeNet^®. Sind Sie sich unsicher, welche Methode verwendet werden sollte? Mit dem automatisierten maschinellen Lernen können Sie ganz einfach bestätigen, dass Sie das beste prädiktive Modell für Ihre Fragestellung verwenden (AutoML). Dies ist ideal für Benutzer, die noch nicht viel mit prädiktiven Analysen gearbeitet haben und Empfehlungen benötigen, sowie für Experten, die eine zweite Meinung suchen.

Minitab ist der Marktführer bei Qualitätswerkzeugen, da die breite Auswahl an leistungsstarken Werkzeugen in unserem Angebot, ihre Bedienungsfreundlichkeit und die von uns abgehaltenen Schulungen und Weiterbildungen Organisationen dabei helfen, sich kontinuierlich zu verbessern. Minitab setzt den Standard für Werkzeuge für die Qualitätsanalytik, z. B. die statistische Prozesskontrolle, darunter Regelkarten, die Prozessfähigkeitsanalyse und die Messsystemanalyse. Neben den statistischen Verfahren, die typischerweise bei der Qualitätsverbesserung eingesetzt werden, bietet Minitab darüber hinaus Brainstorming-Werkzeugeund FMEAs.

Sie wissen vermutlich, dass die Versuchsplanung (DOE) der effektivste Weg ist, um Prozesse zu optimieren. Doch häufig wirkt die Versuchsplanung einschüchternd, insbesondere für Anwender, die nicht regelmäßig damit arbeiten. Wie wählen Sie einen geeigneten Versuchsplan aus und stellen sicher, dass Sie die richtige Anzahl von Faktoren und Stufen verwenden? Und wie legen Sie nach dem Erfassen der Daten das richtige Modell für die Analyse fest? Eine Möglichkeit, mit DOE zu beginnen, bietet sich im Assistenten in der Minitab Statistical Software.

In Fällen wie z. B. Geräteausfall liegt der Fehler beim Originalhersteller (OEM). Er muss schnell die Ursache finden und das Risiko für andere Fahrzeuge ermitteln, die weiterhin in Betrieb sind. So kann prognostiziert werden, bei wie vielen weiteren Fahrzeugen dasselbe Problem auftreten wird und wie viele ohne Probleme weiter gefahren werden können (diese werden auch als „überlebende Einheiten“ bezeichnet). Wenn das Risiko zu hoch ist, kann ein Rückruf der Fahrzeuge im betreffenden Land erforderlich sein. Erfahren Sie, wie ein Unternehmen Produktausfälle prognostizierte und verhinderte.

Die Modellierung zur Analyse von Zeitreihen erfordert andere Verfahren und Modellvergleiche. Prüfen Sie stets die Genauigkeitsmaße, um festzustellen, welches Modell den kleinsten Fehler aufweist. Es empfiehlt sich außerdem, Prognosen für Daten aufzustellen, die Sie bereits erfasst haben, um das am besten angepasste Modell zu ermitteln, bevor Sie Prognosen für noch nicht gesammelte Daten erstellen. Weitere Informationen finden Sie in diesem Blog-Artikel

Seit sie in den 1940er Jahren erstmals eingesetzt wurden, haben sich Monte-Carlo-Simulationen erheblich weiterentwickelt. Damals wurden sie angewendet, als Wissenschaftler bei der Arbeit an der Atombombe damit die Wahrscheinlichkeit berechneten, dass die Spaltung eines Uranatoms eine Spaltung in einem anderen Atom verursacht. Heute können Sie unter Verwendung der Lösungen von Minitab die Spannweite möglicher Ergebnisse simulieren, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen, Finanzergebnisse prognostizieren oder Zeitpläne für Projekte schätzen, die Streuung in einem Prozess oder System untersuchen und Risiken durch Aufzeigen von Kosten-Nutzen-Zusammenhängen managen.