Statistik

Der Werkzeugkasten für datengestützte Entscheidungen.
Der Werkzeugkasten für datengestützte Entscheidungen.

 Auf diesen Seiten informieren wir über unser Statistik-Framework. Es besteht aus einigen Demoapps und Anwendungen, die für jeden erdenklichen Einsatzzweck angepasst werden können.

Wir haben verschiedene „beispielhafte“ Anwendungsfälle geschaffen, bei dem verschiedene statistische Verfahren zum Einsatz kommen und somit demonstriert werden.

Vom Prinzip her geht es immer um das Gleiche: Es werden Daten gesammelt und auf diesen Daten werden verschiedene Analysen durchgeführt, um Eindrücke zu gewinnen, wie sich die Zukunft gestalten wird bzgl. verschiedener Anforderungen. Hier handelt es sich im Prinzip um Kennzahlen oder Wahrscheinlichkeiten, wie wir sie z.B. aus der Betriebswirtschaft kennen.

Ein großes Anwendungsbeispiel ist unsere Demoplattform DiabStat. Hier werden Daten gesammelt, die die Lebensart von Diabetikern dokumentieren. Auf Basis dieser Daten werden verschiedene Analysen durchgeführt, um zu erkennen wie sich die Lebensart auf die zukünftige Gesundheit auswirken wird. Dieses Beispiel soll demonstrieren, welche Möglichkeiten unser Framework bietet.

Unten erfahren Sie etwas über die Bereiche unseres Frameworks.

Datensammlung

Eine App für das Handy, die verschiedene Daten sammelt. Wir haben verschiedene Apps, die Daten sammeln. Es existieren Apps die bereits lokal auf dem jeweiligen Gerät in der App Analysen vornehmen, teils dienen die Apps auch nur zum Daten sammeln, wobei die Analysen dann auf Servern ausgeführt werden und in speziellen PC-Tools angezeigt werden. Beispiele sind Apps für die Lebensweise der Diabetiker und für die Dokumentation der Ernährung von beliebigen Menschen. Eine weitere App sammelt Daten über die Ernährung von Tieren und bietet verschiedene Analysen.

Statistische Tiefenverfahren

Es existiert ein Framework, dass verschiedene statistische Verfahren durchführt, wie beispielsweise die Regressionsanalyse, Faktorenanalyse oder ähnliche Verfahren. Es werden anhand von Normalverteilten Variablen Wahrscheinlichkeiten errechnet. Dieses Framework wird entweder bzgl. seiner Funktionalitäten in lokalen Apps eingebunden, oder auf speziellen Servern genutzt um die Komplexität dieser Funktionalitäten entsprechend bzgl. der Rechnenzeit auszulagern.

Statistische Visualisierung (Desktop)

Es besteht ein spezielles PC-Tool, dass Serverbasierte Analysen visualisiert. Dieses wurde beispielhaft für den Bereich der Diabetiker realisiert und kann für jede erdenkliche Art von Daten wiederverwendet werden. So können z.B. betriebswirtschaftliche Kennzahlen durch den Bereich 2 berechnet und hiermit visualisiert werden. Dieses Tool ist für Windows und Linux nutzbar.

Statistische Visualisierung (Web)

Ähnlich wie oben, jedoch für den Browser konzipiert. Wir sind in der Lage, jederzeit sämtliche Inhalte auch in einer modernen Weboberfläche zu nutzen. Auch hier haben wir das Beispiel der Diabetiker-Daten gewählt, um die Möglichkeiten dieses Frameworks zu demonstrieren.

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