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Produkte

IBM SPSS

IBM SPSS Statistics Beratung Seminare ConsultingIBM SPSS Statistics gibt es in den drei Versionen IBM SPSS Statistics Standard Edition, IBM SPSS Statistics Professional sowie Edition IBM SPSS Statistics Premium Edition. Diese Versionen unterscheiden sich ausschließlich nach der enthaltenen Menge an Funktionen.

Alle drei Versionen bieten Ihnen bereits eine gute Basis für statistische Untersuchungen von komplexen Daten und auch besonders großen Datenmengen.

  • Statistik- und Grafikfunktionen, um umfangreiche Analyseprojekte durchzuführen
  • Integration mit R, um statistischer Funktionen und Programmierbarkeit zu nutzen
  • Statistische Prozeduren wie GLM, GLMM, HLM, GENLIN und GEE zur Identifizierung und Analyse komplexer Beziehungen 
  • Nicht lineare Regression, einschließlich MLR, binäre logistische Regression, NLR, CNLR und Probit-Analyse zur Steigerung der Präzision der Vorhersagen
  • Anpassbare Tabellen zur Analyse von und Berichterstellung zu numerischen und kategorischen Daten

IBM SPSS Statistics Professional / Premium Edition

Die beiden umfangreicheren Pakete bieten dann u.a. auch Analysemöglichkeiten für fortgeschrittene statistische Analyse-Techniken. IBM SPSS Statistics Professional Edition sowie IBM SPSS Statistics Premium Edition ergänzen diesen Funktionsumfang um einige fortgeschrittene Techniken:

  • Analyse fehlender Werte
  • Komplexe Datenaufbereitung, um Unregelmäßigkeiten zu identifizieren
  • Entscheidungsbäume, um Gruppen zu klassifizieren, Beziehungen zwischen Gruppen zu entdecken und um zukünftige Ereignisse vorherzusagen
  • Zeitreihenanalyse und ihre Prognose

IBM SPSS Statistics Premium Edition

IBM SPSS Statistics Premium Edition enthält dann weitere große Module:

  • Strukturelle Gleichungsmodellierung, um Hypothesen zu testen sowie Beziehungen zwischen beobachteten und latenten Variablen zu bestätigen
  • Bootstrapping, um die Stabilität und Verlässlichkeit von Vorhersagemodellen zu testen
  • Direkt-Marketing und Prozeduren zur Entscheidungsfindung für Produkte, um Kunden und der für sie geeigneten Produktattribute zu identifizieren

Statistik mit R

Statistik Data Mining RR als Programmiersprache hat bereits eine lange und erfolgreiche Geschichte hinter sich und weiß auch durch seinen Funktionsumfang sowie weitere Aspekte zu beeindrucken.

Statistische Analysen mit R

Mit dem Core-Paket von R und den Paketen, die schon bei einer Standardinstallation von R vorhanden sind, kann man die gängigen Analysen aus deskriptiver Statistik und induktiver Statistik durchführen. Weitere der über 5000 vorhandenen Pakete erlauben es, auch seltene und  für einzelne Anwendungsbereiche hin optimierte Analysen durchzuführen. Multivariate Verfahren mit gängigen Fragestellungen oder sehr branchenbezogenen Techniken sind dann genauso möglich wie Data Mining.

R als Programmiersprache

Es sind zwar für R einige wenige Softwarepakete verfügbar, welche Standardanalysen über eine grafische Oberfläche ermöglichen, aber der Standard ist das R-Skript. Es ist gleichzeitig der technische Grund, warum in R so viele Analysen möglich sind, und warum die erstmalige Verwendung von R eine große Hürde darstellt. Auf der einen Seite kann man beliebige Aufgaben für den Import und Export sowie die Integration und Bereinigung von Daten bis hin zu ihrer Analyse und der Ausgabe komplexer Diagramme automatisieren. Auf der anderen Seite hat man hier auch keine andere Wahl. Man ist gezwungen, Datenintegration und die statistische Datenanalyse in einem R-Skript durchzuführen. Hierbei müssen sich Anwender/innen zunächst mit allgemeiner Programmierlogik und speziell mit der R-Syntax beschäftigen und diese erlernen.

Open Source

Neben der Vielzahl an verfügbaren Analysepaketen in R ist wohl die Tatsache, dass R als Open Source-Technologie veröffentlicht wird und damit kostenlos ist, ein zentraler Grund für die Beliebtheit von R. Andere Systeme und Lösungen stellen eine finanzielle Hürde dar, wenn beim erstmaligen intensiven Einsatz von Statistik und Data Mining sofort hohe Anfangsinvestitionen zu tätigen sind. Diese entfallen bei R und auch bei den über 5000 Paketen für statistische Analysen oder für allgemeine Datenverarbeitung.

Minitab für SPC, DOE und RSM

Minitab Statistical Process Control SPC DOEMinitab kann als Desktop-Software für statistische Qualitäts- und Prozesskontrolle (SPC) oder Design and Analysis of Experiments (DOE) nutzen. So lässt sich mit Minitab statistische Prozessoptimierung, Robust Design und Response Surface Methodology (RSM) in Produktionsunternehmen einführen.

Statistische Analyse

Minitab gibt Ihnen Zugriff auf die gängigen Statistikwerkzeuge wie deskriptive Statistik, Hypothesentests, Konfidenzintervalle und Tests auf Normalverteilung.

Regression und ANOVA

Minitab lässt Sie die Beziehungen zwischen Variablen identifizieren und wichtige Faktoren ermitteln, welche die Qualität Ihrer Produkte und Dienstleistungen beeinflussen.

Qualitätswerkzeuge

Minitab misst, wie gut Ihre Messsysteme sind, wie gut die Prozesse ihre Spezifikationsgrenzen erfüllen. , und Stichprobenpläne erstellen.

Versuchsplanung (DOE)

Minitab führt sie mit faktoriellen Versuchsplänen sowie Versuchsplänen für Wirkungsflächen (RSM), Mischungsversuchen und Taguchi-Versuchen zu den richtigen Einstellungen, um Ihre Prozesse zu optimieren.

Regelkarten

Minitab hat Funktionen, mit denen Sie über längere Zeiträume Ihre Prozesse überwachen können, um so ihre Stabilität auszuwerten.

Zuverlässigkeit und Lebensdauer

Minitab lässt Sie mit diversen Werkzeugen wie der Verteilungsanalyse und der beschleunigten Lebensdauerprüfung bestimmen, welche Lebensdauermerkmale ein Produkt hat.

Datenbanken und Statistik

Statistik Oracle MS SQL Server IBM DB2Wir bieten eine 360-Grad-Unterstützung bei der Datenanalyse an. Hier schließen wir auch Datenbanken wie MS SQL Server, Oracle und IBM DB2 ein. Diese Systeme bieten eingebaute Statistik- und Datenanalysefunktionen oder lassen sich durch geeignete Produkte ergänzen. Wir helfen Ihnen, Ihre Daten und Ihre Analysen mit den großen Datenbanken zu integrieren.

Oracle

In der Oracle Datenbank gibt es eine von Version zur Version zunehmende Anzahl von statistischen Funktionen. Über diese direkt in der DB implementierten Funktionen kann man dann Berechnungen der deskriptiven Statistik, Korrelationsanalyse, Kreuztabellen mit Chi-Quadrat-Statistik, Hypothesentests oder Anpassungstests durchführen und auch anspruchsvollere Techniken wie lineare Regression und Varianzanalyse (ANOVA) verwenden. 

MS SQL Server

In MS SQL Server sind nur wenige statistische Funktionen fest eingebaut, sodass man nur sehr einfache deskriptive Kennwerte erhält. Verwendet man aber ein Paket wie „XLeratorDB - Statistics Package“, dann kann man tatsächlich deskriptive und induktive Statistik wie auch Korrelation und Kontingenz sowie Regressionsanalyse direkt in T-SQL durchführen und daher Funktionen, Prozeduren oder Sichten programmieren, welche statistische Analysen durchführen.