Descriptive Analytics, insbesondere Datenvisualisierung

Zusammenfassung „Descriptive Analytics“ ist ein zentraler Bereich der Statistik, der sich mit der Beschreibung und Zusammenfassung von Daten befasst. Sie bietet Techniken, um große Mengen von Daten handhabbar, verständlich und interpretierbar zu machen. Dabei geht es nicht um das Ziehen von Schlussfolgerungen über größere Populationen, sondern lediglich um die Darstellung der Daten, wie sie vorliegen. Daten in der deskriptiven Statistik können in verschiedene Typen und Skalenniveaus unterteilt werden. Zu den Haupttypen gehören nominale, ordinale, intervall- und verhältnisskalierte Daten. Die Analyse von Häufigkeiten ist ein grundlegender Schritt in der deskriptiven Statistik. Sie umfasst das Zählen, wie oft jede mögliche Ausprägung eines Merkmals in einem Datensatz auftritt. Lageparameter helfen dabei, die zentrale Tendenz einer Datenreihe zu bestimmen. Zu den wichtigsten Lageparametern gehören der Mittelwert, der Median und der Modus. Streuungsparameter beschreiben die Variation oder Dispersionsbreite der Daten. Dazu gehören die Varianz, die Standardabweichung und der Interquartilsabstand. Die Konzentrationsmessung gibt an, wie stark sich Merkmale, wie z. B. Einkommen oder Marktanteile, innerhalb einer Gruppe oder über eine Region konzentrieren. Ein gängiges Maß dafür ist der Gini-Koeffizient, der misst, wie ungleich eine Verteilung im Vergleich zu einer perfekt gleichmäßigen Verteilung ist. Um Beziehungen zwischen zwei oder mehreren Variablen zu untersuchen, verwendet die deskriptive Statistik Maße wie Korrelationskoeffizienten. Diese Koeffizienten quantifizieren die Stärke und Richtung des linearen Zusammenhangs zwischen den Variablen. Scatterplots sind nützliche grafische Darstellungen, um die Art dieser Beziehungen visuell zu prüfen. Die deskriptive Statistik bildet die Grundlage für die inferenzielle Statistik, die darüber hinausgeht, indem sie versucht, auf Basis der beschreibenden Analyse Schlussfolgerungen zu ziehen und Vorhersagen zu machen.