Was ist statistische Analyse und wie hilft sie dem Unternehmen? • BUOM

1. Juli 2021

Die Praxis der Statistik bietet Unternehmen verschiedene Methoden, um Theorien zu testen und innovative Ideen durch Datenanalyse zu erkunden. Bei richtiger Anwendung zielt die statistische Analyse darauf ab, Entscheidungen zu treffen, indem Trends und Muster identifiziert und darauf reagiert wird, und kann Auswirkungen auf alle Abteilungen eines Unternehmens haben. Wenn Sie einen Einblick in die aktuelle Leistung und Marktposition Ihres Unternehmens erhalten möchten, kann es hilfreich sein, mehr über statistische Analysen zu erfahren. In diesem Artikel definieren wir statistische Analysen, erläutern ihre Verwendung und helfen Ihnen bei der Durchführung Ihrer eigenen Analyse.

Was ist statistische Analyse in der Wirtschaft?

Eine Komponente der Datenanalyse, die statistische Analyse, zielt bei der Verwendung durch Unternehmen darauf ab, Trends im Zusammenhang mit Kaufmustern oder Produktpräferenzen zu identifizieren, um sich an die sich ändernde Verbrauchernachfrage anzupassen. Bei dieser Art der Analyse werden Stichproben oder Bevölkerungssegmente aus Datensätzen ausgewählt und jede Stichprobe analysiert, um quantitative Daten zu sammeln, die das Verbraucherverhalten widerspiegeln.

Der Hauptzweck der statistischen Analyse besteht darin, zukünftige Kauftrends vorherzusagen oder sich auf Veränderungen in einem bestimmten Markt vorzubereiten. Mehrere Datenquellen können zur statistischen Analyse beitragen, darunter:

• Umfragedaten

• Beobachtungsdaten

• Versuchsdaten

Verwendung für statistische Analysen

Die statistische Analyse stützt sich auf quantitative Daten oder numerische Daten, um Verzerrungen bei der Interpretation der Ergebnisse zu vermeiden. Dadurch kann das Unternehmen das Kundenerlebnis verbessern, den Umsatz steigern und fundierte Entscheidungen treffen. Durch das Verständnis, wie, wann und warum Verbraucher auf Trends und Muster reagieren, entwickeln Unternehmen Strategien, um die Marktnachfrage zu befriedigen und die Anforderungen der Verbraucher zu erfüllen. Für Unternehmen kann der Einsatz statistischer Analysen in vielen Szenarien nützlich sein, darunter:

Studie

Regelmäßige statistische Analysen helfen Unternehmen, ihre Forschungsstrategien zu verbessern. Durch Datenanalysen können Unternehmen Kaufmuster, einschließlich Rückgabe- und Umtauschtrends, in Kundendaten erkennen und so ihr Erlebnis verbessern. Die Präsentation wichtiger Ergebnisse verbessert die Art und Weise, wie ein Unternehmen intern kommuniziert, und verbessert gleichzeitig externe Elemente wie die Vertriebs- und Marketingteams, die das Unternehmen unterstützen.

Modellieren

Die Datenmodellierung, die Daten visuell in Form von Diagrammen oder Grafiken darstellt, sorgt für Relevanz für das Thema, indem sie die Gründe für die Analyse klar macht. Es verbessert auch die Kommunikation, indem es Analysten dazu ermutigt, Daten so darzustellen, dass jeder sie verstehen kann.

Regression und Klassifizierung sind gängige Modellierungstechniken. Bei der Regressionsmodellierung werden die Beziehungen zwischen Variablen analysiert, um festzustellen, wie sich die eine auf die andere auswirkt, während bei der Klassifizierungsmodellierung versucht wird, Daten in einzelne Punkte zu kategorisieren, um Muster zu erkennen. Abhängig von den Anforderungen eines bestimmten Unternehmens können eine oder beide Modellierungsmethoden Vorhersagen über zukünftige Trends treffen.

Umfrageentwicklung

Um eine gründliche und genaue statistische Analyse durchzuführen, ist es wichtig, die richtigen Daten zu sammeln. Unternehmen erreichen dies durch die Entwicklung von Umfragen, die die Kundenzufriedenheit und Rückmeldungen für Verbesserungen messen. Durch die kontinuierliche Verbesserung des Datenerfassungsprozesses können Unternehmen erwarten, dass statistische Analysen Informationen liefern, die Marketingfachleuten und Vertriebsteams dabei helfen, besser auf Kundenbedürfnisse einzugehen und Einnahmen zu generieren.

Andere Geschäftsinteressen

Neben der Entwicklung von Methoden zum Sammeln und Präsentieren von Daten bietet eine effektive statistische Analyse Unternehmen die Möglichkeit, Folgendes zu verbessern oder abzuschwächen:

• Strategien zur Kundengewinnung

• Risiken

• Werbestrategien

• Innovation

• Supply-Chain-Methoden

So führen Sie effektive statistische Analysen durch

Für die Durchführung statistischer Analysen ist es wichtig, Ergebnisse zu sammeln, zu interpretieren und zu präsentieren. Hier sind die vier Hauptschritte bei der Durchführung einer statistischen Analyse:

1. Definieren Sie das Problem

Wenn Sie mit der Durchführung einer statistischen Analyse beginnen, ist es wichtig, den Zweck der Analyse zu definieren. Beispielsweise kann Ihre Analyse darauf abzielen, die Kundenbindung zu verbessern, und die von Ihnen gesammelten Daten können das historische und aktuelle Kundenverhalten widerspiegeln. In diesem Fall kann ein Datenanalyst Datenproben sammeln, die die Zielgruppe seines Unternehmens repräsentieren und eine detaillierte Beschreibung des Problems liefern. Typischerweise hilft eine visuelle Darstellung den Beteiligten, die Konzepte der Analyse zu verstehen. Erwägen Sie, die Ergebnisse wie folgt zu melden:

• Kreisdiagramme

• Histogramm

• Liniendiagramme

• Häufigkeitsverteilungstabellen

• Streudiagramme

2. Erklären Sie Datenbeziehungen

Versuchen Sie dann zu erklären, wie Sie Ihre Messungen berechnet und den Mittelwert oder Durchschnitt für Ihre Zielpopulation ermittelt haben, da es wichtig ist, festzustellen, wie sich der Mittelwert auf die gesamte Population bezieht, die Sie untersuchen möchten. Erwägen Sie die Identifizierung von Datenclustern, was sie darstellen und ob die Cluster zufällig oder relevant sind. Ihre Ergebnisse können beispielsweise auf einen Rückgang der Teilnehmerzahl am Abonnementpaket Ihres Unternehmens kurz vor wichtigen Feiertagen und einen Anstieg der Teilnehmerzahl im Frühjahr hinweisen.

3. Beweisen oder widerlegen Sie Ihre Theorie

Das Testen Ihrer Hypothese ist notwendig, um die zukünftigen Aktionen Ihrer Zielgruppe vorherzusagen. Im Idealfall liefert Ihre statistische Analyse den Beweis, dass Ihre Vorhersage richtig ist. Sie könnten beispielsweise die Theorie entwickeln, dass die Mitgliedschaft im Abonnementpaket Ihres Unternehmens im Laufe des Kalenderjahres schwankt, und die Analyse bestätigt, dass die Mitgliedschaft im September zurückgegangen und im Januar gestiegen ist.

4. Führen Sie prädiktive Analysen durch

Durch die Erstellung und Definition von Prognosen können Unternehmen Szenarien möglicher zukünftiger Verbraucheraktionen untersuchen. Dies kommt Unternehmen, insbesondere im Einzelhandel, zugute, da sie Verbrauchertrends und deren Auswirkungen verstehen können. Wenn ein Unternehmen beispielsweise die Feiertage mit einem Rückgang der Mitgliedschaft in seinem Abonnementpaket und den Frühling mit einem Anstieg der Mitgliederzahlen verbindet, kann das Unternehmen Feiertagsaktionen entwickeln, um die Kundenbindung zu verbessern.

Einschränkungen der statistischen Analyse

Die statistische Analyse weist Einschränkungen auf, die hauptsächlich durch Datenerfassungs- oder Dateneingabemethoden beeinflusst werden. In einigen Fällen kann es sein, dass Sie die Daten falsch interpretieren oder missverstehen, während die Daten in anderen Fällen irreführend oder falsch sein können. Hier sind einige Beispiele für Einschränkungen und Vorsichtsmaßnahmen bei der statistischen Analyse:

Das Simpsons-Paradoxon

Das Simpson-Paradoxon ist ein Phänomen in der Statistik, das dazu führt, dass für Gruppen von Daten ein Trend existiert, der sich jedoch ändert oder verschwindet, wenn die Gruppen kombiniert werden. Dies kann die Prognose verzerren, wenn der Fachmann, der die statistische Analyse durchführt, dies nicht berücksichtigt. Hier ist ein Beispiel für Simpsons Paradoxon:

Shelley unternimmt 10 von 20 Verkaufsversuchen in einem Monat und 20 von 50 Verkaufsversuchen im nächsten Monat. Ihre Erfolgsquote für diese Monate liegt bei 50 % bzw. 40 %. Bob, der im selben Vertriebsteam wie Shelley arbeitet, erzielte im ersten Monat 120 von 250 Verkäufen und im nächsten Monat 60 von 160 Verkäufen. Die Zwei-Monats-Erfolgsquote liegt bei 48 % bzw. 37,5 %. Allerdings liegt Shelleys Gesamterfolgsquote (30 Verkäufe in 70 Versuchen) bei etwa 43 %, während Bobs Erfolgsquote (180 Verkäufe in 410 Versuchen) mit etwa 44 % etwas höher ist. Obwohl Shelley jeden Monat eine höhere Erfolgsquote hatte, hatte Bob insgesamt eine höhere Erfolgsquote.

Unvollständige Daten

In einigen Fällen fehlen möglicherweise Datenstichproben, sodass ein Teil der Bevölkerung ausgeschlossen wird. Vollständige Daten aus diesen Sätzen können den Durchschnitt vollständig verändern oder Vorhersagen beeinflussen. Fehlende oder unvollständige Daten können zu Fehleinschätzungen führen und Auswirkungen auf das Unternehmen, seine Mitarbeiter und Kunden haben. Betrachten Sie eine statistische Analyse der Automobilindustrie, in der wichtige Daten zu Fahrern im Alter von 18 bis 24 Jahren fehlen. Die Analyse darf keine Daten zu Sicherheitsmerkmalen oder Fahrgewohnheiten umfassen. Diese fehlenden Informationen können ein Unternehmen daran hindern, umfassende Strategien zu entwickeln, da es seinen Kundenstamm nicht vollständig analysiert hat.

Irreführende Interpretationen

Obwohl Datenergebnisse normalerweise nicht für statistische Analysen gedacht sind, können sie manipuliert werden, um einen Punkt zu beweisen, der nicht sachlich oder repräsentativ für die gesamte Bevölkerung ist. Beispielsweise deckt eine statistische Analyse, bei der 50 % der Ärzte zu einem bestimmten Thema übereinstimmen, möglicherweise nur 10 Ärzte ab, was nicht die Meinung der Mehrheit der Ärzte insgesamt widerspiegelt.