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Zuverlässige Analysen – für alle Arten statistischer Auswertungen!
SPSS, Studio R, Stata, SAS, MATLAB, uvm.
Sprechen Sie uns an!
Professionelle Unterstützung bei statistischen Auswertungen für deine Studienarbeit
Du stehst vor der Herausforderung, eine statistische Auswertung für deine Bachelorarbeit oder Masterarbeit durchzuführen? Wir bieten dir professionelle Beratung und Begleitung, damit du dich auf das Wesentliche konzentrieren kannst – den erfolgreichen Abschluss deiner Arbeit!
Unsere Leistungen im Überblick:
Statistische Unterstützung für Studenten
Egal ob Bachelorarbeit, Masterarbeit oder Dissertation – wir begleiten dich bei der Planung, Durchführung und Interpretation deiner statistischen Datenanalyse und erledigen diese selbstverständlich für dich.
Datenanalyse und Hypothesentests
Unsere Experten helfen dir bei der Durchführung von Hypothesentests, der Analyse deiner Daten und der richtigen Interpretation der Ergebnisse – verständlich, nachvollziehbar und wissenschaftlich fundiert.
Individuelle Beratung zur statistischen Methodik
Wir bieten dir gezielte Unterstützung bei der Auswahl geeigneter statistischer Methoden und helfen dir dabei, deine eigene Datenanalyse sicher und korrekt durchzuführen.
Software-Unterstützung & Schulung
Du benötigst Hilfe bei der Anwendung von SPSS, R, STATA, SAS, MATLAB, Python oder anderen Statistik-Tools? Wir erklären dir die Nutzung dieser Programme und begleiten dich bei der korrekten Anwendung.
Persönliche Beratung & Betreuung
Unsere Experten stehen dir mit individueller Beratung zur Seite und unterstützen dich bei allen statistischen Fragestellungen – damit du deine Analyse eigenständig und erfolgreich durchführen kannst.
Keine Zeit? Kein Problem! Wir übernehmen deine Analyse professionell!
Professionelle Hilfe bei Deiner statistischen Auswertung
Warum solltest du uns wählen?
Schnelle und professionelle Unterstützung: Zeitdruck? Kein Problem! Unsere Experten helfen dir schnell und zuverlässig bei der statistischen Analyse, die du benötigst.
Maßgeschneiderte Lösungen: Jede wissenschaftliche Arbeit ist einzigartig. Wir passen unsere Beratung genau an deine spezifischen Anforderungen an.
Erfahrene Statistik-Experten: Unser Team besteht aus erfahrenen Statistikern, die wissen, worauf es bei wissenschaftlichen Arbeiten ankommt. Wir begleiten dich in jedem Schritt des Analyseprozesses.
Vertrauen und Diskretion: Deine Daten sind bei uns sicher. Wir gewährleisten absolute Vertraulichkeit und Diskretion.
So einfach funktioniert es:
Kontakt aufnehmen:
Beschreibe uns kurz deine Anforderungen und erhalte eine unverbindliche Beratung.
Individuelles Angebot erhalten:
Wir erstellen dir ein maßgeschneidertes Angebot für die Unterstützung bei deiner statistischen Analyse.
Analyse erstellen lassen:
Unsere Experten erstellen deine Datenanalyse und geben dir wertvolle Tipps zur Auswertung.
Ergebnisse verstehen und einarbeiten:
Du erhältst klare Anleitungen und Unterstützung, um die Auswertung eigenständig in deine Arbeit zu integrieren, oder der Statistiker erstellt für dich deine Auswertung.
Vertraulichkeit und Qualität stehen bei uns an erster Stelle!
Keine Zeit? Kein Problem! Wir übernehmen deine Statistik professionell!
In vier Schritten erklären wir Ihnen unseren Ablauf
1. Stellen Sie Ihre Anfrage
Die Kontaktaufnahme erfolgt über E-Mail, WhatsApp oder Telefon. Ihr Projektmanager meldet sich innerhalb der nächsten Stunden mit dem passenden Angebot bei Ihnen!
2. Wir beraten Sie jederzeit
Sie haben bereits Daten für Ihre statistische Auswertung gesammelt? Sie wissen nicht mehr weiter? Unsere Statistiker beraten Sie gerne! Vereinbaren Sie einen Termin für alle weiteren Informationen.
3. Sie erhalten Ihr Angebot
Wir befassen uns mit Ihrem Daten und ihrem Anforderungen und suchen nach einem passenden Statistiker. Das auf Sie ausgerichtete Angebot wird kalkuliert und per E-Mail an Sie übersandt.
4. Kontakt mit dem Statistiker und Auftragserteilung
Sie erhalten vor der Auftragsbestätigung den Kontakt zu ihrem Statistiker. Sie stimmen sich mit ihm ab und besprechen ihr Projekt inwieweit die Unterstützung erfolgen wird.
Unsere Gewährleistungen
Datenschutz
Verschlüsselte Kommunikation & absolute Diskretion – Ihr Vertrauen zählt!
Statistiker
Statistik, der Sie vertrauen können – geprüft, präzise und von Experten erstellt!
Effizientes Zeitmanagement
Verlässliche Planung, pünktliche Lieferung – wir halten, was wir versprechen!
Preistransparenz
Langjährige Erfahrung & über 300 Experten – transparente Preise, faire Angebote, Ratenzahlung möglich!
Gewährleistung
Perfekte Ergebnisse – mit Korrekturservice während und nach dem Projekt! Qualitätskontrolle!
Autorenkontakt
Direkter Kontakt, volle Diskretion – sprechen Sie anonym mit Ihrem Experten! Vor ihrer Auftragsbestätigung!
Vertrauen & Erfahrung – Ihr Projekt in den besten Händen!
Wir analysieren ihre Daten zu fairen Preisen! Statistik-Experten für jedes Budget!
Analyse mit MATLAB
Numerische Berechnungen (z. B. lineare Algebra, Differenzialgleichungen)
Statistische Analysen und Datenverarbeitung
Maschinelles Lernen und KI
Simulationen und Modellierung (z. B. in der Physik oder Ingenieurwissenschaft)
Signal- und Bildverarbeitung (z. B. für medizinische Bildanalyse)
Finanzmathematik und Wirtschaftsanalyse
Automatisierung und Steuerungstechnik
MATLAB ist ein leistungsfähiges Werkzeug für numerische Berechnungen, Datenanalyse und Simulationen, das in Wissenschaft, Technik und Wirtschaft weit verbreitet ist. Es ist besonders stark in der Visualisierung und mathematischen Modellierung, wird aber oft durch Python als Open-Source-Alternative ergänzt.
Analyse mit Python
Wofür wird Python verwendet?
Statistik & Datenanalyse – Datenaufbereitung, Regressionsanalysen, Machine Learning
Wissenschaftliche Berechnungen – Mathematik, Simulationen, Optimierung
Künstliche Intelligenz & Machine Learning – Deep Learning, neuronale Netze
Automatisierung & Web-Scraping – Bots, Prozessautomatisierung, Datenextraktion
Webentwicklung – Django & Flask für Web-Apps
Finanzmathematik & Ökonometrie – Algorithmischer Handel, Finanzmodelle
Python vs. MATLAB
| Kriterium | Python | MATLAB |
|---|---|---|
| Kosten | Kostenlos & Open-Source | Kostenpflichtig |
| Flexibilität | Sehr flexibel, große Bibliotheksauswahl | Stärker auf Mathematik & Simulationen fokussiert |
| Datenanalyse | Pandas, NumPy, SciPy – sehr leistungsfähig | Gute eingebaute Funktionen, aber weniger Open-Source-Tools |
| Maschinelles Lernen | TensorFlow, PyTorch, scikit-learn | MATLAB hat Machine Learning Toolbox, aber weniger verbreitet |
| Visualisierung | Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh | Starke Plotting-Funktionen, aber weniger interaktiv |
| Community | Große Open-Source-Community | Stärkere Nutzung in Ingenieurwissenschaften |
| Einsatzgebiet | KI, Webentwicklung, Automatisierung, Data Science | Wissenschaft, Ingenieurwesen, Simulationen |
Zusammenfassung
Python ist eine der leistungsfähigsten und beliebtesten Programmiersprachen für Datenanalyse, Statistik und maschinelles Lernen. Es bietet eine riesige Auswahl an Bibliotheken, ist kostenlos und vielseitig. Besonders in Data Science, KI und Automatisierung wird Python immer häufiger MATLAB als Standardwerkzeug ersetzen.
Analyse mit Maple
Maple ist eine symbolische und numerische Mathematik-Software, die speziell für wissenschaftliche Berechnungen, algebraische Manipulationen, Differentialgleichungen, Statistik und Datenanalyse entwickelt wurde. Sie wird häufig in den Bereichen Mathematik, Ingenieurwesen, Physik, Wirtschaft und Forschung eingesetzt.
Mathematische Berechnungen & Algebra – Lösen von Gleichungen, Faktorisierung, Symbolrechnung
Ingenieurwissenschaft & Physik – Mechanik, Elektrotechnik, Thermodynamik-Simulationen
Statistik & Datenanalyse – Wahrscheinlichkeitsrechnung, Regression, Hypothesentests
Differential- & Integralrechnung – Automatische Berechnung von Ableitungen & Integralen
Dynamische Visualisierung – Interaktive Diagramme & 3D-Grafiken
Lehre & Forschung – Häufig in Universitäten für mathematische Modellierung
Maple vs. MATLAB vs. Mathematica vs. Python
| Kriterium | Maple | MATLAB | Mathematica | Python |
|---|
| Symbolische Mathematik | Sehr stark | Eingeschränkt | Sehr stark | Möglich mit SymPy |
| Numerische Mathematik | Stark | Sehr stark | Stark | Sehr stark mit NumPy |
| Visualisierung | 2D/3D-Plots | Gut, aber MATLAB ist besser | Sehr gute interaktive Grafiken | Gut mit Matplotlib |
| Differentialgleichungen | Sehr leistungsfähig | Gut mit Simulink | Sehr leistungsfähig | Möglich mit SciPy |
| Programmierung | Skriptbasiert | Skriptbasiert | Eigene Sprache | Allgemein einsetzbar |
| Community & Kosten | Proprietär, kostenpflichtig | Teuer | Teuer | Open-Source & kostenlos |
Analyse mit SPSS
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) ist eine leistungsstarke Software für statistische Analysen, Datenmanagement und Datenvisualisierung. Sie wird besonders häufig in den Sozialwissenschaften, Wirtschaft, Psychologie, Medizin und Marktforschung eingesetzt.
SPSS ist bekannt für seine benutzerfreundliche Oberfläche und ermöglicht sowohl einfache deskriptive Statistiken als auch komplexe multivariate Analysen – ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind.
SPSS vs. MATLAB vs. R vs. Python
| Kriterium | SPSS | MATLAB | R | Python |
|---|---|---|---|---|
| Benutzerfreundlichkeit | Sehr einfach (GUI-basiert) | Mittel (Skriptbasiert) | Komplexer (Codebasiert) | Flexibel, aber benötigt Code |
| Statistik & Datenanalyse | Sehr leistungsfähig für Standardanalysen | Starke Mathematik- & Datenverarbeitung | Sehr leistungsfähig & kostenlos | Sehr leistungsfähig, aber mehr Setup erforderlich |
| Maschinelles Lernen | Begrenzt | Gut mit Toolboxes | Sehr stark | Sehr stark mit scikit-learn, TensorFlow |
| Visualisierung | Gut, aber eingeschränkt | Gut mit plot-Funktionen |
Sehr stark (ggplot2) |
Sehr stark (Matplotlib, Seaborn) |
| Automatisierung | Über SPSS-Syntax oder Python möglich | Möglich mit Skripten | Ja, über R-Skripte | Ja, sehr gut über Skripte |
| Kosten | Kostenpflichtig (IBM) | Teuer | Open-Source (kostenlos) | Open-Source (kostenlos) |
Analyse mit Studio R
R ist eine leistungsfähige Open-Source-Programmiersprache für Statistik, Datenanalyse und maschinelles Lernen. Sie wird besonders in den Bereichen Statistik, Wissenschaft, Data Science, Finanzanalysen und Epidemiologie genutzt.
RStudio ist eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) für R, die eine benutzerfreundliche Oberfläche mit Skript-Editor, Datenansicht und Visualisierungsfunktionen bietet. Es erleichtert die Arbeit mit R erheblich.
Wofür wird R verwendet?
Statistik & Datenanalyse – Deskriptive & inferenzstatistische Verfahren
Machine Learning & KI – Clustering, Klassifikation, neuronale Netze
Datenvisualisierung & Reporting – ggplot2, Shiny für interaktive Dashboards
R vs. MATLAB vs. Python vs. SPSS
| Kriterium | R (RStudio) | MATLAB | Python | SPSS |
|---|---|---|---|---|
| Kosten | Open-Source (kostenlos) | Teuer | Open-Source (kostenlos) | Kostenpflichtig |
| Benutzerfreundlichkeit | Mittelschwer | Leicht (Menü + Skripte) | Mittelschwer | Sehr einfach (GUI) |
| Statistik & Datenanalyse | Sehr stark (speziell für Statistik) | Gut | Gut mit pandas, SciPy |
Sehr stark für klassische Statistik |
| Maschinelles Lernen | Gut mit caret, mlr3 |
Möglich mit Toolboxes | Sehr stark (scikit-learn, TensorFlow) |
Eingeschränkt |
| Datenvisualisierung | Sehr stark (ggplot2, Shiny) |
Gut | Sehr stark (Matplotlib, Seaborn) |
Gut, aber begrenzt |
| Community & Erweiterbarkeit | Sehr groß | Kleinere wissenschaftliche Community | Sehr groß | Eher geschlossenes Ökosystem |
| Automatisierung & Skripting | Sehr gut mit tidyverse |
Gut mit Skripten | Sehr gut mit pandas, SQL |
Eingeschränkt über SPSS-Syntax |
Ökonometrie & Finanzanalysen – Zeitreihenmodelle & Prognosen (forecast-Paket)
Medizin & Epidemiologie – Biostatistische Analysen, klinische Studien
Analyse mit SAS
Was ist SAS?
SAS (Statistical Analysis System) ist eine leistungsstarke Software für Datenanalyse, Statistik und Business Intelligence, die besonders in den Bereichen Wirtschaft, Gesundheitswesen, Finanzwesen und Marktforschung genutzt wird.
SAS wird häufig in großen Unternehmen eingesetzt, da es umfangreiche Funktionen für Datenmanagement, fortgeschrittene Analysen und maschinelles Lernen bietet.
Wofür wird SAS verwendet?
Datenanalyse & Statistik – Hypothesentests, Regressionen, Varianzanalyse
Wirtschaft & Finanzwesen – Marktanalysen, Betrugserkennung, Risikomodellierung
Gesundheitswesen & Pharma – Epidemiologische Studien, klinische Forschung
Marketing & Kundenanalyse – Kundensegmentierung, Vorhersagemodelle
Regierungsbehörden & Forschung – Bevölkerungsstatistiken, Sozialwissenschaftliche Analysen
SAS vs. MATLAB vs. R vs. Python
| Kriterium | SAS | MATLAB | R | Python |
|---|---|---|---|---|
| Kosten | Kostenpflichtig (teuer) | Kostenpflichtig | Open-Source (kostenlos) | Open-Source (kostenlos) |
| Benutzerfreundlichkeit | Mittel (Code-basiert & GUI) | Einfacher für technische Berechnungen | Komplexer (Code-basiert) | Komplexer, aber flexibel |
| Datenverarbeitung | Sehr stark für große Datensätze | Gut, aber nicht für Big Data optimiert | Gut mit dplyr, tidyverse |
Sehr gut mit pandas, Dask |
| Maschinelles Lernen | Starke integrierte ML-Tools | Möglich mit Toolboxes | Gut mit caret, mlr3 |
Sehr stark (scikit-learn, TensorFlow) |
| Datenvisualisierung | Gut, aber eingeschränkt | Gut | Sehr stark (ggplot2, Shiny) |
Sehr stark (Matplotlib, Seaborn) |
| Automatisierung | Sehr gut (Makros, SAS-Skripte) | Gut mit Skripten | Gut mit R-Skripten | Sehr gut mit pandas, SQL, Airflow |
Finanzstatistik, Business Analytics, Data Science, Financial Analytics, Healthcare Analytics
Erklärungen der Begriffe
Finanzstatistik (Financial Statistics)
Die Finanzstatistik befasst sich mit der Analyse von Finanzdaten, Märkten und Investitionen. Dazu gehören:
Risikomanagement – Identifikation & Minimierung finanzieller Risiken
Portfolio-Optimierung – Entwicklung von Anlagestrategien für maximale Rendite
Marktprognosen – Vorhersage von Aktienkursen & Markttrends mit statistischen Modellen
Zeitreihenanalyse – Untersuchung historischer Daten zur Identifikation von Mustern
Business Analytics
Business Analytics nutzt Daten und statistische Methoden, um Geschäftsentscheidungen zu optimieren. Dazu gehören:
Kundenanalyse – Erkennen von Kaufverhalten & Marktsegmentierung
Betriebsoptimierung – Effizienzsteigerung in Produktion & Logistik
Sales Forecasting – Umsatzprognosen & Identifikation von Wachstumschancen
Betrugserkennung – Erkennen von Unregelmäßigkeiten in Finanztransaktionen
Data Science
Data Science kombiniert Statistik, maschinelles Lernen und Programmierung, um wertvolle Erkenntnisse aus großen Datenmengen (Big Data) zu gewinnen. Anwendungsbereiche:
Maschinelles Lernen & KI – Automatisierte Mustererkennung & Prognosemodelle
Datenvisualisierung – Komplexe Daten leicht verständlich darstellen
Datenverarbeitung – Extraktion & Transformation großer Datenmengen
Automatisierung – Optimierung von Geschäftsprozessen durch intelligente Algorithmen
Financial Analytics
Financial Analytics ist ein Spezialgebiet der Business Analytics und befasst sich mit der Analyse und Optimierung finanzieller Kennzahlen. Beispiele:
Cashflow-Analysen – Optimierung der Kapitalströme
Investitionsanalysen – Bewertung von Unternehmen & Projekten
Finanzrisikomanagement – Erkennung & Steuerung von Marktrisiken
Kreditwürdigkeitsanalysen – Scoring-Modelle für Banken & Versicherungen
Healthcare Analytics
Healthcare Analytics nutzt statistische Analysen zur Optimierung von Gesundheitsversorgung und medizinischer Forschung. Wichtige Anwendungsbereiche:
Klinische Studien – Analyse von Medikamentenwirksamkeit & Patientendaten
Patientenmanagement – Effizienzsteigerung in Krankenhäusern
Epidemiologie & Krankheitsvorhersage – Identifikation von Mustern in Gesundheitsdaten
KI in der Medizin – Automatisierte Diagnosen & personalisierte Behandlungen
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Weitere Analysetools etc.
1. Programmiersprachen für Statistik & Datenanalyse
Python – Open-Source, leistungsfähig mit Bibliotheken wie NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib, scikit-learn
R – Speziell für Statistik und Data Science, mit umfangreichen Paketen (ggplot2, dplyr, tidyr)
Julia – Schnellere Alternative zu R und Python für numerische Berechnungen
2. Software für Statistik & Machine Learning
SPSS – Benutzerfreundlich, ideal für Umfragen, Sozialwissenschaften & Marktforschung
Stata – Beliebt in Wirtschaftswissenschaften, Soziologie & Epidemiologie
SAS – Fortgeschrittene Statistik- und Datenanalyse-Software für Unternehmen
JMP – Interaktive Datenanalyse-Software von SAS, gut für Visualisierungen
Minitab – Einfach zu bedienen, ideal für Qualitätskontrolle & industrielle Statistik
3. Software für mathematische Berechnungen & Simulationen
MATLAB – Perfekt für Ingenieure, technische Berechnungen & Simulationen
Wolfram Mathematica – Starke Symbolik- & numerische Mathematik für komplexe Modelle
Maple – Ähnlich wie Mathematica, aber mit Fokus auf symbolische Berechnungen
4. Open-Source-Alternativen zu Statistik-Software
GNU Octave – Open-Source-Alternative zu MATLAB
Scilab – Ähnlich wie MATLAB, aber kostenlos
JASP – Open-Source-Alternative zu SPSS mit moderner Benutzeroberfläche
PSPP – Open-Source-Alternative zu SPSS
5. Software für Datenvisualisierung & BI (Business Intelligence)
Tableau – Beliebtes BI-Tool für interaktive Dashboards
Power BI – Microsofts Lösung für interaktive Datenanalyse & Reporting
Google Data Studio – Kostenloses Tool für Web- und Geschäftsanalysen
QlikView / Qlik Sense – Starke Datenvisualisierung & Business Intelligence
6. Programme für spezielle Statistik-Anwendungen
EViews – Speziell für ökonometrische Analysen & Zeitreihenmodelle
Gretl – Kostenlose Software für ökonometrische Analysen
RATS – Fortgeschrittene Zeitreihenanalyse
AMOS (von SPSS) – Strukturgleichungsmodellierung (SEM)
LISREL – Strukturgleichungsmodellierung für Sozialwissenschaften
In der Statistik – Alle Fachgebiete
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Projektmanagerin
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Projektmanagerin
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Projektmanager
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Projektleiterin
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Frau Anna Liebig
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