Vorstoß in die Analytik

Kapitel 5. Der Datenanalyse-Stapel

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: [e-mail]

An diesem Punkt des Buches kennst du dich mit den wichtigsten Prinzipien und Methoden der Analytik gut aus, da du sie in Excel gelernt hast. Dieses Kapitel dient als Zwischenspiel zu den folgenden Teilen des Buches, in denen du deine Kenntnisse in R und Python anwenden wirst.

In diesem Kapitel werden wir die Disziplinen Statistik, Datenanalyse und Datenwissenschaft näher beleuchten und uns damit beschäftigen, wie Excel, R und Python zu dem gehören, was ich den Data Analytics Stack nenne.

Statistik vs. Datenanalyse vs. Datenwissenschaft

Der Schwerpunkt dieses Buches liegt darauf, dir die Grundlagen der Datenanalyse zu vermitteln. Aber wie du gesehen hast, ist Statistik ein so wichtiger Bestandteil der Datenanalyse, dass es oft schwer ist, abzugrenzen, wo der eine Bereich endet und der andere beginnt. Um die Verwirrung noch zu vergrößern, möchtest du vielleicht auch wissen, wie die Datenwissenschaft in diesen Mix passt. Nehmen wir uns einen Moment Zeit, um diese Unterscheidungen zu präzisieren.

Statistik

Die Statistik beschäftigt sich vor allem mit den Methoden zum Sammeln, Analysieren und Darstellen von Daten. Wir haben uns viel aus der Praxis abgeschaut: Wir haben zum Beispiel anhand einer Stichprobe Rückschlüsse auf eine Population gezogen und Verteilungen und Beziehungen in den Daten mithilfe von Diagrammen ...