Statistische Analyse
Methoden zur Sammlung, Darstellung und Interpretation von Daten mit dem Ziel, Muster, Zusammenhänge und Unsicherheiten zu erkennen und zu quantifizieren.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungGeschäftlich
- EntscheidungstypDesign
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Fehldeutung statistischer Signifikanz als praktische Relevanz.
- Overfitting durch unkritische Modellanpassung.
- Verzerrungen durch fehlende oder fehlerhafte Daten.
- Trennung von explorativen und konfirmatorischen Analysen
- Automatisierte Datenqualitätsprüfungen integrieren
- Ergebnisse mit Unsicherheitsmaßen berichten
I/O & Ressourcen
- Strukturierte oder unstrukturierte Rohdaten
- Metadaten und Metrikdefinitionen
- Fachliche Fragestellungen und Akzeptanzkriterien
- Analysen und Visualisierungen
- Statistische Berichte mit Unsicherheitsangaben
- Entscheidungsempfehlungen und Operationalisierungsschritte
Beschreibung
Statistische Analyse umfasst das Sammeln, Aufbereiten und Interpretieren von Daten, um Muster, Zusammenhänge und Unsicherheit zu erkennen. Sie beinhaltet deskriptive Statistik, Inferenz, Hypothesentests und Modellbildung und unterstützt evidenzbasierte Entscheidungen in Wissenschaft, Technik und Wirtschaft. Annahmen und Unsicherheiten sind dabei explizit zu dokumentieren.
✔Vorteile
- Bessere Entscheidungsgrundlage durch quantifizierte Erkenntnisse.
- Früherkennung von Trends und Anomalien.
- Messbare Bewertung von Interventionen und Produkten.
✖Limitationen
- Abhängigkeit von Datenqualität und -repräsentativität.
- Ergebnisse sind durch Annahmen und Modellwahl beeinflusst.
- Kausalaussagen sind oft nur mit zusätzlichen Designs möglich.
Trade-offs
Metriken
- Konfidenzintervallbreite
Maß für die Unsicherheit einer Schätzung; enger ist präziser.
- Effektstärke
Quantifiziert die praktische Relevanz eines Effekts neben der Signifikanz.
- p-Wert und Fehlerraten
Statistische Kennzahlen zur Bewertung von Hypothesentests und Fehlerrisiken.
Beispiele & Implementierungen
A/B-Test für Checkout-Flow
Vergleich zweier Versionen des Checkout-Flows zur Bestimmung signifikant besserer Conversion-Raten.
Qualitätskontrolle mit statistischer Prozesslenkung
Einsatz von Kontrollkarten und SPC-Metriken, um Prozessabweichungen frühzeitig zu erkennen.
Kundenabwanderungsanalyse
Analyse historischer Vertrags- und Nutzungsdaten zur Identifikation treiberbasierter Abwanderungsrisiken.
Implementierungsschritte
Problemdefinition und Metrikfestlegung
Dateninventar erstellen und Qualität prüfen
Explorative Analyse und Visualisierung durchführen
Geeignete statistische Methoden auswählen
Modelle validieren, dokumentieren und operationalisieren
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Unstrukturierte, schlecht dokumentierte Skripte und Pipelines
- Fehlende Tests für Analysepipelines
- Entkoppelte Datenquellen ohne harmonisierte Schemas
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Signifikanz als alleinige Entscheidungsgrundlage bei kleinen Stichproben
- Kausalität aus rein korrelativen Analysen schließen
- Modelle ohne Validierung direkt in Produktion übernehmen
Typische Fallen
- Unangemessene Behandlung fehlender Werte
- Nichtberücksichtigung von Selektionsverzerrung
- Übermäßiger Vertrauensbruch bei autom. Feature-Auswahl
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Datenschutzrechtliche Vorgaben und Anonymisierungspflichten
- • Begrenzte Rechenressourcen für große Analysen
- • Verfügbarkeit konsistenter, gepflegter Metadaten