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    Statistik

    Datenanalyse · Interaktive Fallbeispiele

    Statistik macht Entscheidungen sicherer

    Entdecken Sie, wie statistische Analysen Ihr Unternehmen voranbringen — mit echten Beispielen, die Sie selbst erkunden können.

    📊

    Deskriptive Statistik

    Kennzahlen & Verteilungen — der erste Blick auf Ihre Daten

    Retail & E-Commerce
    Praxisfall: Ein Online-Shop analysiert seine täglichen Bestellungen im letzten Quartal. Mittelwert, Streuung und Schiefe helfen, Lagerhaltung, Personalplanung und Werbekampagnen datenbasiert zu steuern.

    ⚙ Parameter anpassen

    80
    18
    60
    Häufigkeit
    Mittelwert
    ±1 Std.-Abw.
    🔬

    Inferenzstatistik — Zweistichproben-t-Test (Welch)

    Von der Stichprobe zur gesicherten Aussage über die Grundgesamtheit

    Produktion & Qualität
    Praxisfall: Ein Lebensmittelhersteller testet zwei Produktionslinien. Linie A (Kontrolle) vs. Linie B (neue Rezeptur). Ist der Gewichtsunterschied der Packungen statistisch signifikant — oder nur Zufall?

    ⚙ Gruppen konfigurieren

    502
    510
    8
    30
    Linie A
    Linie B
    🔍

    Explorative Datenanalyse — K-Means Clustering

    Verborgene Kundensegmente automatisch identifizieren

    Marketing & CRM
    Praxisfall: Ein Fitnessstudio segmentiert seine Mitglieder nach Besuchshäufigkeit und monatlichen Ausgaben — ganz ohne Vorwissen. Die Cluster entstehen automatisch und ermöglichen gezielte Angebote für jedes Segment.

    ⚙ Clustering konfigurieren

    3
    90
    🔗

    Kausalanalyse — Lineare Regression (OLS)

    Ursache-Wirkungs-Beziehungen messen und statistisch absichern

    HR & Produktion
    Praxisfall: Ein Werksleiter fragt: Senken mehr Schulungsstunden wirklich die Fehlerquote? Die OLS-Regression quantifiziert den Effekt — und prüft mit t-Test und R², ob der Zusammenhang statistisch belastbar ist.

    ⚙ Zusammenhang simulieren

    -1.2
    2.5
    45
    Beobachtungen
    Regressionslinie
    95%-Konfidenzband
    📈

    Prädiktive Analyse — Zeitreihenprognose (Holt-Winters)

    Historische Muster erkennen und Zukunft datenbasiert planen

    Energie & Finanzen
    Praxisfall: Ein Energieversorger prognostiziert den monatlichen Stromverbrauch für die nächsten Monate — das Holt-Winters-Modell berücksichtigt gleichzeitig Trend, Saisonalität und liefert Prognoseintervalle für Planungssicherheit.

    ⚙ Modell konfigurieren

    1.5
    12
    6
    6
    Historisch
    Prognose
    95%-Prognoseintervall