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Statistik Blog

Wie man eine effektive Datenstrategie für das eigene Unternehmen entwickelt

Egal ob ein Unternehmen Big Data Analytics, predictive Analytics oder Customer Analytics einsetzen möchte: Der erste Schritt auf dem Weg zu datenbasierten Entscheidungen im Unternehmen sollte eine solide Datenstrategie sein. Wir erklären, was eine gute Datenstrategie ausmacht und welche Faktoren für Umsetzung entscheidend sind.

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

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.

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!

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.

4 Great Alternatives to Standard Graphs Using ggplot

Tired of using always the same old graphs to visualize your data? There are more and often also more efficient ways to visualize your data than just line or bar charts! We show 4 great alternatives to standard graphs for data visualization with ggplot in R.

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