Data Analysis an der Hochschule Bremerhaven

Karteikarten und Zusammenfassungen für Data Analysis an der Hochschule Bremerhaven

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Was ist Datenanalyse?

verwenden von statistischen Methoden zur Gewinnung von Informationen aus Daten
ist ein Prozess der Überprüfung, Bereinigung, Transformation & Modellierung von Daten -> Ziel: entdecken nützlicher Informationen, Schlussfolgerungen ziehen, Entscheidungsfindung unterstützen

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Skalentypen - Verhältnisskalierte Daten

wie intervallskalierte Daten
besitzen jedoch einen Nullpunkt
man kann Verhältnisse bilden (da Nullpunkt vorhanden)
Bsp.: Geschwindigkeit, Einkommen

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Grundlegenden Regeln der Visualisierung

Einen Plan verfolgen
Grafik so einfach wie möglich halten
Publikum berücksichtigen
Geeigneten Grafiktyp wählen
- Grundlegende Typen
  - Vergleiche
  - Zusammensetzungen
  - Verteilungen
  - Beziehungen
- Wichtige Grafikarten
  - Histogramme
  - Boxplots
  - QQ-Plots
  - Streudiagramme/ Punktediagramme
  - Balkendiagramme
Chart smart
Label smart
geeignete Farben & visuelle Elemente wählen
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Parameter/Kenngrößen - Streuungsparameter allgemein

Erfassung der Ausbreitung eines Datensatzes
basiert auf Abstandsmessungen, d.h. Streuungsparameter können nur für metrisch skalierte Variablen berechnet werden

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Wozu braucht man Deskriptive Statistik bei der Datenanalyse?

beschreiben & übersichtliches Darstellen von Daten durch Tabellen, Graphen & Kennzahlen
rein beschreibend, d.h. Hypothesen lassen sich nicht überprüfen oder Aussagen über die Grundgesamtheit treffen (im Gegensatz zur math. Statistik)
kann für Explorative Statistik genutzt werden & zum Erkennen von unbekannten Strukturen & Zusammenhängen beitragen

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Repräsentative Daten - Zusammenfassung

Allgemein
- identisch verteilt
- stochastisch unabhängig
Zufallsexperimente (Experiment mit zufälligem Ausgang)
- nach gleicher Vorschrift durchgeführt
- unabhängig voneinander
Stichproben (zufällige Auswahl)
- mit der gleichen Wahrscheinlichkeit
- unabhängig voneinander

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Vorschriften für ein Zufallsexperiment (repräsentative Daten)

Unter gleichen Bedingungen beliebig oft wiederholbar
alle möglichen Ergebnisse sind vor der Durchführung bekannt
Das Ergebnis lässt sich nicht mit Sicherheit vorhersagen

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Repräsentative Daten - Identsich verteilt

alle Beobachtungen folgen dem gleichen (uns interessierenden) Zufallsgesetz
besitzen alle dieselbe Verteilung -> nehmen mit gleicher Wahrscheinlichkeit gleiche Werte an

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Skalentypen - Nominalskalierte Merkmale

charakterisiert durch eine endliche Menge von Ausprägungen
können nicht nach irgendeiner Rangfolge geordnet werden
Bsp.: Geschlecht, Religionszugehörigkeit)

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Merkmalstypen - Stetige Daten

theoretisch können unendlich viele verschiedene Werte innerhalb eines Intervalls als Ausprägung vorkommen (Bsp.: Körpergröße, Nettoeinkommen)

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Skalentypen - Ordinalskalierte Daten

besitzen eine endliche Zahl von möglichen Ausprägungen
können in eine natürliche Rangfolge gebracht werden
Abstände zw. den einzelnen Ausprägungen lassen sich nicht interpretieren
Bsp.: letzte Englischnote, Testantwort auf einer Skala gut-mittel-schlecht)

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Repräsentative Daten - Wie erhalte ich diese (2 Wege)

Unabhängige Wiederholung identischer Zufallsexperimente
Zufällige & faire Auswahl einer Stichprobe aus einer Grundgesamtheit

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