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Statistische Analyse ist der Prozess, gro脽e Datenmengen zu sammeln und anschlie脽end mithilfe von Statistiken und anderen Datenanalysetechniken Trends und聽Muster zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen. Wenn Sie gerne mit Daten und Statistiken arbeiten, k枚nnte die statistische Analyse eine hervorragende Karrierem枚glichkeit 蹿眉谤 Sie sein. Das Wachstum von Big Data, maschinellem Lernen und anderen digitalen Technologien in unserer Gesellschaft hat zu einer hohen Nachfrage nach Statistikanalysten gef眉hrt. Es ist daher eine spannende Zeit, diese wichtigen beruflichen F盲higkeiten zu entwickeln.

In diesem Artikel erfahren Sie mehr 眉ber statistische Analysen, einschlie脽lich ihrer Definition, ihrer verschiedenen Arten, ihrer Durchf眉hrung und der damit verbundenen Berufe. Wenn Sie Ihre F盲higkeiten in der statistischen Analyse ausbauen m枚chten, k枚nnen Sie sich 蹿眉谤 das Advanced Data Analytics Zertifikat von Google anmelden.

Statistischen Analyse Definition聽

Bei der statistischen Analyse handelt es sich um den Prozess des Sammelns und Analysierens gro脽er 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 蹿眉谤 neue wissenschaftliche Entdeckungen, die Verbesserung der Gesundheit unserer Bev枚lkerung und die Steuerung von Gesch盲ftsentscheidungen 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 t盲glichen Arbeit, um sicherzustellen, dass Daten klar kommuniziert und effektiv zur Entwicklung umsetzbarer Erkenntnisse genutzt werden. Hier ist auf einen Blick, was Sie 眉ber beide Arten der statistischen Analyse wissen m眉ssen:

1. Deskriptive Statistik聽

Deskriptive Statistik fasst die Informationen eines Datensatzes zusammen, ohne R眉ckschl眉sse auf dessen Inhalt zu ziehen. Wenn Ihnen beispielsweise ein Unternehmen ein Ausgabenbuch 眉bergibt und Sie die prozentualen Ausgaben 蹿眉谤 verschiedene Kategorien zusammenfassen, f眉hren Sie eine Form deskriptiver Statistik durch.

Bei der Durchf眉hrung deskriptiver Statistiken wird h盲ufig Datenvisualisierung eingesetzt, um Informationen in Form von Grafiken, Tabellen und Diagrammen darzustellen und sie so verst盲ndlich zu vermitteln. F眉hrungskr盲fte in Unternehmen oder Organisationen nutzen diese Daten dann typischerweise als Grundlage 蹿眉谤 ihre k眉nftigen Entscheidungen.

2. Inferenzstatistik聽

Die Inferenzstatistik geht mit den Ergebnissen der deskriptiven Statistik noch einen Schritt weiter, indem sie aus den Daten Schlussfolgerungen zieht und anschlie脽end Empfehlungen ausspricht. Anstatt beispielsweise nur die Unternehmensausgaben zusammenzufassen, k枚nnten Sie Empfehlungen 蹿眉谤 Ausgabenreduzierungen und ein alternatives Budget vorschlagen.

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

Aufgaben eines Statistikers聽

Statistiker聽konzentrieren sich darauf, gro脽e Datenmengen 蹿眉谤 ein breites Publikum verst盲ndlich zu machen. Sie nutzen Ihre mathematischen und datenbasierten Kenntnisse, um gro脽e Zahlen in leicht verst盲ndliche Grafiken, Balkendiagramme und Zusammenfassungen 蹿眉谤 wichtige Entscheidungstr盲ger in Unternehmen und anderen Organisationen zu 眉bersetzen. Zu den typischen Aufgaben von Statisitikern聽geh枚ren:

• Extrahieren und Organisieren gro脽er Mengen von Rohdaten

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

• Entwicklung neuer Strategien zur Datenerfassung

• Treffen mit Kunden, Gesch盲ftsinhabern und anderen Fachleuten zur 脺berpr眉fung von Datenanalysepl盲nen

• Erstellen von Datenberichten und leicht verst盲ndlichen Darstellungen der Daten

• Daten pr盲sentieren

• Interpretieren von Datenergebnissen

• Erstellen von Empfehlungen 蹿眉谤 ein Unternehmen oder andere Organisationen

Ihre Aufgaben unterscheiden sich je nachdem, ob Sie 蹿眉谤 eine Bundesbeh枚rde, ein privates Unternehmen oder einen anderen Wirtschaftszweig arbeiten. Viele Branchen ben枚tigen Statistiker. Daher kann es spannend sein, Ihren Leidenschaften nachzugehen und herauszufinden, wie Sie Ihre Datenkenntnisse optimal einsetzen k枚nnen.听

Berufsaussichten in der statistischen Analyse

Berufe, die auf statistischen Analysen basieren, haben auf absehbare Zeit positive Zukunftsaussichten. Da immer mehr M枚glichkeiten zur Datenerfassung entwickelt werden, steigt auch der Bedarf an Menschen, die die Daten analysieren und interpretieren k枚nnen.听

Statistische Analysef盲higkeiten

Da sich die meisten Ihrer Aufgaben wahrscheinlich auf Daten und statistische Analysen konzentrieren, sind mathematische F盲higkeiten unerl盲sslich. Fortgeschrittene mathematische Kenntnisse helfen Ihnen, Ihre Arbeit zu 眉berpr眉fen und Strategien zur Datenanalyse zu entwickeln, selbst wenn Sie 蹿眉谤 viele Berechnungen Software verwenden. Wenn Sie Ihre mathematischen F盲higkeiten verfeinern, kann Ihnen die Konzentration auf Statistik 鈥� insbesondere auf Statistik mit gro脽en Datens盲tzen 鈥� 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, Probleml枚sung und kritisches Denken sind wichtige F盲higkeiten, um die wahre Bedeutung und das Gesamtbild eines Datensatzes zu erfassen. Gro脽e Datens盲tze spiegeln oft nicht das wider, was sie auf den ersten Blick erscheinen. Um den Dingen auf den Grund zu gehen, m眉ssen Sie kritisch 眉ber Faktoren nachdenken, die den Datensatz beeinflussen k枚nnen, einen fundierten Analyseplan erstellen und Verzerrungen ausschlie脽en, um aufschlussreiche Trends zu erkennen.听

Um im Berufsleben erfolgreich zu sein, m眉ssen Sie Ihre Datenbankmanagement Kenntnisse verbessern, sich 眉ber statistische Methoden auf dem Laufenden halten und Ihre Recherchef盲higkeiten kontinuierlich verbessern. Der Aufbau dieser F盲higkeiten braucht Zeit. Daher ist es wichtig, mit Einf眉hrungskursen zu beginnen und beim Aufbau Ihrer F盲higkeiten Geduld zu haben.

G盲ngige Software 蹿眉谤 die statistische Analyse

Statistische Analysen beinhalten oft Berechnungen mit gro脽en Datenmengen, die 蹿眉谤 eine manuelle Bearbeitung zu umfangreich sind. Die gute Nachricht ist, dass es mittlerweile viele verschiedene Statistikprogramme gibt, die eine effektive und effiziente Datenanalyse erm枚glichen. Die Beherrschung dieser Software kann Sie 蹿眉谤 Arbeitgeber attraktiver machen und Ihnen die Arbeit an komplexeren Projekten erm枚glichen.听

Statistiksoftware eignet sich sowohl 蹿眉谤 deskriptive als auch 蹿眉谤 inferentielle Statistiken. Sie k枚nnen damit Diagramme und Grafiken erstellen oder Berechnungen durchf眉hren, um Schlussfolgerungen aus den Daten zu ziehen. Die Art der verwendeten Statistiksoftware h盲ngt von Ihrem Arbeitgeber ab. Zu den g盲ngigen Programmen geh枚ren:

• 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 眉ber die erforderlichen F盲higkeiten 蹿眉谤 die Stelle verf眉gen. 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 蹿眉谤 die erfolgreiche Aus眉bung der Stelle erforderlichen F盲higkeiten nachzuweisen. Arbeitgeber legen in der Regel mehr Wert darauf, dass Sie 眉ber die erforderlichen mathematischen und datenanalytischen F盲higkeiten verf眉gen, um komplexe statistische Analysen Ihrer Daten durchzuf眉hren. Schlie脽lich unterst眉tzen Sie sie bei der Entscheidungsfindung, daher m枚chten sie sich darauf verlassen k枚nnen, dass Sie sie in die richtige Richtung beraten k枚nnen.

Wie viel verdienen Fachleute 蹿眉谤 statistische Analysen?聽

Statistiker verdienen deutlich 眉ber dem Landesdurchschnitt und genie脽en zahlreiche Vorteile. Es gibt viele Berufe, die statistische Analytik nutzen. Ein Gehaltsvergleich kann daher helfen, festzustellen, ob die Vorteile des Jobs Ihren Erwartungen entsprechen [,,,,,,].

Beginnen Sie mit dem Aufbau Ihrer statistischen Analysef盲higkeiten auf 糖心vlog官网观看

Statistische Analytik k枚nnte eine hervorragende Karrierem枚glichkeit 蹿眉谤 alle sein, die eine Affinit盲t zu Mathematik, Daten und Probleml枚sung haben. Hier sind einige beliebte Kurse auf 糖心vlog官网观看, die Sie bei der Vorbereitung auf eine Karriere in der statistischen Analyse ber眉cksichtigen sollten:

Um statistische Analysen, Python und maschinelles Lernen zu erlernen, melden Sie sich 蹿眉谤 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.

F眉r grundlegende Analyseprozesse und -tools empfehlen wir Ihnen das Data Analytics Zertifikat聽von Google. In diesem anf盲ngerfreundlichen Programm lernen Sie, wie Sie Daten verarbeiten und analysieren, wichtige Analysetools verwenden, R-Programmierung anwenden und Visualisierungen erstellen, die wichtige Gesch盲ftsentscheidungen unterst眉tzen.

Um statistische Analysen im Gesch盲ftsumfeld anzuwenden, empfiehlt sich die Spezialisierung Wirtschaftsstatistik und -analyse der Rice University. Dort kontextualisieren Sie Ihre technischen und analytischen F盲higkeiten, indem Sie diese zur L枚sung gesch盲ftlicher Probleme einsetzen und ein praxisorientiertes Abschlussprojekt abschlie脽en, um Ihr Wissen unter Beweis zu stellen.