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Statistik Blog

Im NOVUSTAT Statistik Blog finden Sie regelmässig interessante Informationen rund um Themen der Statistik, Data Science und statistischen Datenanalyse. Verständlich erklärt, praxisnah aufbereitet und mit fundiertem Fachwissen unserer Statistiker.

Aktuelle Beiträge


Fachwissen, Methoden und praktische Einblicke

Positionierungsanalyse – Marktpositionierung durch Nischenfindung


Positionierungsanalyse: So setzen Sie sich mit Produktpositionierung von der Konkurrenz ab!

„Was wollen Kunden haben?“ Diese Frage steht im Zentrum der Positionierungsanalyse. Dabei gilt es im Wesentlichen herauszufinden, welche Eigenschaften ein Idealprodukt aus Kundensicht ausmachen und wodurch sich dieses auszeichnet. Im Vergleich mit Konkurrenzprodukten wird versucht, das Produkt abzugrenzen und Nischen zu finden. Wir zeigen und erklären Ihnen die wesentlichen Schritte zu einem authentischen und einzigartigen Produkt


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Warenkorbanalyse in der Praxis: Wie Data Mining mit der Warenkorbanalyse zur Umsatzsteigerung beitragen kann

Data Mining beschreibt verschiedene Verfahren zur automatisierten Erkennung von statistischen Zusammenhängen, Mustern, Ähnlichkeiten oder Trends in sehr grossen Datenbeständen. Für alle, die sich mit Verkaufstechniken und Methoden zur Umsatzsteigerung befassen, ist Data Mining ein sehr wertvolles Werkzeug. In diesem Artikel zeigen wir, wie Data Mining in der Warenkorbanalyse dabei helfen kann, Gewinne zu steigern und die Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern.


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Hazard Ratio und Kaplan-Meier Kurve: Survivalanalyse mit unserem Shiny Dashboard!

In vielen Fällen ist die Frage für eine Analyse nicht nur ob ein Ereignis, (z.B. eine Komplikation beim Patienten, ein Ausfall der Maschine), sondern auch wann. In diesem Fall bietet ist eine Überlebenszeitanalyse die erste Wahl. Wir erklären nicht nur die Grundlagen von Hazard Ration und Kaplan-Meier-Kurven, sondern bieten in diesem Artikel auch ein Shiny Dashboard, welches die Analyse für eine einfache Überlebenszeitanalyse vollautomatisch durchführt!


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SPSS Amos vs. SmartPLS: Für jedes Strukturgleichungsmodell die optimale Lösung

Strukturgleichungsmodelle werden verwendet, um Ursache-Wirkungs-Beziehungen in sozialwissenschaftlichen, psychologischen und wirtschaftswissenschaftlichen Anwendungen zu untersuchen. Dabei haben sich zwei Verfahren etabliert: der kovarianzbasierte Ansatz sowie die Partial Least Squares (PLS) Modellierung. Für beide Ansätze gibt es Softwarelösungen: SPSS Amos, Lisrel, SmartPLS, u. a. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen eine anwendungsorientierte Einführung in die unterschiedlichen Modellierungen und erläutern Ihnen, welche Software ihre Fragestellung am besten lösen kann.


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Conjoint-Analyse für Unternehmensentscheidungen: Der ultimative Überblick über die Verfahren

Die Conjoint-Analyse ist der optimale Marktforschungsansatz zur Messung des Werts, den Verbraucher den Merkmalen eines Produkts oder einer Dienstleistung beimessen. Dieser Ansatz kombiniert reale Unternehmensszenarien und statistische Verfahren mit der Gestaltung realer Marktentscheidungen.  Wir erläutern die verschiedenen Optionen und die jeweiligen Vor- und Nachteile.


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Case Study Churn Management: Mit predictive Analytics die Abwanderungen von Kunden vorhersagen

Im Zentrum von Custom Relationship Management steht nicht nur die Gewinnung nur Kunden – Bestandskunden müssen gehalten werden und die Abwanderung relevanter Kunden verhindert werden. Aber wie identifiziert ein Unternehmen abwanderungsbereite Kunden? Dieses Aufgabenfeld wird mit Churn Management bezeichnet. Wir zeigen in diesem Artikel exemplarisch, wie Churn Prediction bei Novustat effektiv durchgeführt werden kann.


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Aus Fachwissen wird die passende statistische Lösung

Sie möchten Ihre statistische Fragestellung
direkt mit einem Experten besprechen?

Unsere erfahrenen Statistiker unterstützen Sie persönlich bei statistischen Analysen, methodischen Fragestellungen und anspruchsvollen Datenprojekten. Gemeinsam klären wir, welche statistische Beratung für Ihre konkrete Fragestellung sinnvoll ist.

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