Data Analysis an der Hochschule Bremerhaven

Karteikarten und Zusammenfassungen für Data Analysis an der Hochschule Bremerhaven

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Was ist Datenanalyse?

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Skalentypen - Verhältnisskalierte Daten

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Grundlegenden Regeln der Visualisierung
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Parameter/Kenngrößen - Streuungsparameter allgemein

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Wozu braucht man Deskriptive Statistik bei der Datenanalyse?

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Repräsentative Daten - Zusammenfassung

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Vorschriften für ein Zufallsexperiment (repräsentative Daten)
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Repräsentative Daten - Identsich verteilt

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Skalentypen - Nominalskalierte Merkmale

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Merkmalstypen - Stetige Daten

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Skalentypen - Ordinalskalierte Daten
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Repräsentative Daten - Wie erhalte ich diese (2 Wege)

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Data Analysis

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

Data Analysis

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

Data Analysis

Grundlegenden Regeln der Visualisierung
  1. Einen Plan verfolgen
  2. Grafik so einfach wie möglich halten
  3. Publikum berücksichtigen
  4. Geeigneten Grafiktyp wählen
    • Grundlegende Typen
      • Vergleiche
      • Zusammensetzungen
      • Verteilungen
      • Beziehungen
    • Wichtige Grafikarten
      • Histogramme
      • Boxplots
      • QQ-Plots
      • Streudiagramme/ Punktediagramme
      • Balkendiagramme
  5. Chart smart
  6. Label smart
  7. geeignete Farben & visuelle Elemente wählen
  8. Feedback holen

Data Analysis

Parameter/Kenngrößen - Streuungsparameter allgemein
  • Erfassung der Ausbreitung eines Datensatzes
  • basiert auf Abstandsmessungen, d.h. Streuungsparameter können nur für metrisch skalierte Variablen berechnet werden

Data Analysis

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

Data Analysis

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

Data Analysis

Vorschriften für ein Zufallsexperiment (repräsentative Daten)
  1. Unter gleichen Bedingungen beliebig oft wiederholbar
  2. alle möglichen Ergebnisse sind vor der Durchführung bekannt
  3. Das Ergebnis lässt sich nicht mit Sicherheit vorhersagen

Data Analysis

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

Data Analysis

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

Data Analysis

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

Data Analysis

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)

Data Analysis

Repräsentative Daten - Wie erhalte ich diese (2 Wege)
  1. Unabhängige Wiederholung identischer Zufallsexperimente
  2. Zufällige & faire Auswahl einer Stichprobe aus einer Grundgesamtheit

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