Alles, was Sie über deskriptive Statistik wissen müssen

Beschreibende Statistiken sind das GPS der Datenanalyse. Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Menge Zahlen, Datenpunkte oder Beobachtungen. Bei der deskriptiven Statistik geht es darum, diesen Haufen in etwas Verdauliches und Aufschlussreiches zusammenzufassen.

Was sind deskriptive Statistiken?

Deskriptive Statistiken sind die Kunst, Rohdaten in aussagekräftige Informationen umzuwandeln. Es ist der erste Schritt in der Datenanalyse und legt den Grundstein für all diese ausgefallenen Dinge wie Inferenzstatistiken.

Aber hey, unterschätze es nicht!

Deskriptive Statistiken geben Ihnen die Möglichkeit, die grundlegenden Merkmale von Daten in einer Studie zu beschreiben. Es ist, als würde man eine Menge Puzzleteile (Ihre Daten) nehmen und anfangen, sie zusammenzusetzen, um einen Teil des Bildes zu sehen.

Warum sollte man sich nun damit beschäftigen?

Ohne deskriptive Statistiken würden wir uns in einem Meer von Zahlen verlieren. Es ist, als würde man versuchen, ein Buch zu lesen, ohne das Alphabet zu kennen. Durch den Einsatz von Techniken wie statistischer Zusammenfassung und Datenvisualisierungsmethoden verstehen wir das Chaos.

Wir sprechen über Häufigkeitsverteilung , zentrale Tendenzmaße (wie Mittelwert, Median und Modus Ihrer guten Freunde) und Variabilität in der Statistik (denken Sie an Bereich und Standardabweichung). Es geht darum, den Kern dessen zu verstehen, was Ihre Daten aussagen wollen.

Bedeutung in der quantitativen Forschung

Im Bereich der quantitativen Forschung ist die deskriptive Statistik Ihr treuer Begleiter. Dies ist der erste Schritt, um zu verstehen, worum es bei Ihren Daten geht.

Ganz gleich, ob es sich um etwas so Komplexes wie die quantitative Datenauswertung oder um etwas Einfacheres wie statistische Grafiken und Diagramme handelt, es geht immer darum, Daten verständlich und, das darf ich sagen, interessant zu machen.

Von Datenvisualisierungsmethoden bis hin zur Zusammenfassung riesiger Datensätze ist die deskriptive Statistik allgegenwärtig. In Unternehmen analysieren Sie Verkaufsdaten, im Gesundheitswesen überwachen Sie die Genesungsraten von Patienten und sogar in Ihrer Fitness-App verfolgen Sie Ihre wöchentlichen Laufzeiten.

Es ist der unbesungene Held der Datenwelt, der sicherstellt, dass alles einen Sinn ergibt, bevor er voreilige Schlussfolgerungen zieht.

Inhaltsverzeichnis

• Arten der deskriptiven Statistik
• Maßnahmen in der deskriptiven Statistik
• Univariate, bivariate und multivariate Analyse
• Grafische Darstellung von Daten
• Beschreibende vs. inferenzielle Statistik
• Praktische Anwendungen und Beispiele

Arten der deskriptiven Statistik

Okay, lassen Sie uns die Arten deskriptiver Statistiken aufschlüsseln. Es ist, als hätten Sie unterschiedliche Objektive, um Ihre Daten anzuzeigen.

Jeder Typ bietet Ihnen eine einzigartige Perspektive und hilft Ihnen, die ganze Geschichte hinter diesen Zahlen zu verstehen.

Verteilung

Zuerst die Verteilung. Hier geht es darum zu verstehen, wie Ihre Daten verteilt sind. Haben Sie schon einmal eine Reihe von Zahlen gesehen und sich gefragt, wie oft jede einzelne auftaucht?

Hier kommt die Häufigkeitsverteilung ins Spiel. Es ist, als ob Sie die Anwesenheit Ihrer Datenpunkte überwachen und notieren, wer wie oft anwesend ist.

Und wie zeigen wir das? Durch Tabellen und Grafiken zur Zusammenfassung , wie Histogramme oder Kreisdiagramme. Es ist ein bisschen wie verschiedene Instagram-Filter für Ihre Daten – jeder hebt unterschiedliche Aspekte hervor.

Zentrale Tendenz

Als nächstes haben wir die coole Crew von Central Tendency. Diese Typen sind die beliebtesten in der Datenpartei – Mittelwert, Median und Modus. Sie sind wie Trendsetter und zeigen, was in Ihrem Datensatz gemeinsam ist.

Wenn wir gemein reden, mitteln wir die Dinge aus. Addieren Sie alle Zahlen, teilen Sie sie durch die Anzahl, und schon haben Sie Ihren Mittelwert.

Der Median?

Das ist der mittlere Typ, wenn man alle in einer Reihe aufstellt. Und der Modus? Er ist derjenige, der am häufigsten auf der Party auftaucht.

Variabilität

Zu guter Letzt: Variabilität. Hier geht es darum, die Verbreitung Ihrer Daten zu messen. Stellen Sie sich vor, Sie blicken auf die Höhen einer Basketballmannschaft.

Die Variabilität sagt Ihnen, wie stark sich die Körpergrößen der Spieler unterscheiden.

Wir haben den Bereich (vom kürzesten zum höchsten Wert), die Varianz (wie die Höhen verteilt sind) und die Standardabweichung (eine ausgefallene Möglichkeit, Unterschiede vom Durchschnitt zu messen). Es ist, als würde man die Vielfalt im Team verstehen.

Maßnahmen in der deskriptiven Statistik

Schauen wir uns nun die Tools an, die wir an Bord haben.

Maße der zentralen Tendenz

Okay, stellen Sie sich vor, Sie sind auf einer Party und möchten wissen, was angesagt ist.

In der Welt der Daten kommen hier Maßnahmen zur zentralen Tendenz ins Spiel. Sie sind so etwas wie die Social-Media-Influencer der Datenwelt.

Berechnung und Beispiele

• Gemeint : Stellen Sie sich das vor – Sie haben eine Pizza, die in gleich große Scheiben geschnitten ist. Der Mittelwert ist so, als ob jeder ein gleiches Stück bekommt. Sie addieren alle Werte und dividieren durch die Anzahl der Werte. Es ist Ihr Durchschnitt, der Typ, zu dem Sie gehen.
• Median : Nehmen wir an, Sie stehen für ein Konzert an. Der Median ist die Person, die genau in der Mitte der Linie liegt. Es ist der Mittelpunkt Ihres Datensatzes, der ihn in zwei Hälften teilt. Wenn es sich bei den Daten um Körpergrößen von Personen handeln würde, wäre der Median die Größe der Person, die genau in der Mitte einer sortierten Aufstellung steht.
• Modus : Stellen Sie sich den Modus als das beliebteste Lied auf der Party vor. Es ist der Wert, der am meisten zum Vorschein kommt. Wenn alle zur gleichen Melodie tanzen, ist diese Melodie Ihr Modus.

Variabilitätsmaße

Variabilität ist wie die Würze Ihres Datengerichts. Hier erfahren Sie, wie stark Ihre Daten variieren.

Berechnen von Bereich, Varianz und Standardabweichung

• Reichweite : Einfach, aber effektiv. Es ist, als würde man die kleinste und größte Person in einem Raum betrachten. Man nimmt den größten Wert und subtrahiert den kleinsten. Dadurch erhalten Sie die Verbreitung Ihrer Daten.
• Varianz : Machen Sie sich das klar – es ist so, als würde man messen, wie weit jede Person in einem Raum von der durchschnittlichen Körpergröße entfernt ist. Varianz ist etwas komplexer. Es ist der Durchschnitt der quadrierten Differenzen vom Mittelwert. Klingt wie ein Bissen, ist aber super nützlich.
• Standardabweichung : Das hier ist ein Rockstar. Es ist die Quadratwurzel der Varianz und gibt Ihnen eine solide Vorstellung davon, wie verteilt Ihre Daten sind. Wenn es niedrig ist, sind sich alle irgendwie ähnlich. Wenn es hoch ist, haben Sie ein vielfältiges Publikum.

Interpretation und Anwendung

Die Interpretation dieser Maße ist wie das Lesen einer Geschichte, in der die Charaktere Zahlen sind.

• Mit „mean“ erhalten Sie den Gesamtinhalt der Geschichte.
• Der Median zeigt Ihnen den Mittelweg.
• Der Modus informiert Sie über das wiederkehrende Thema.
• Range führt Sie in die Extreme ein.
• Varianz und Standardabweichung bringen die Dramatik der Geschichte zum Ausdruck und zeigen, wie stark sich die Charaktere (Datenpunkte) voneinander unterscheiden.

Univariate, bivariate und multivariate Analyse

Wenn Sie in die Welt der deskriptiven Statistik eintauchen, ist es, als würden Sie verschiedene Ebenen eines Spiels erkunden. Jede Ebene – univariat, bivariat und multivariat – bietet eine einzigartige Herausforderung und Perspektive auf Ihre Daten.

Univariate Analyse

Analyse einer einzelnen Variablen

Sie beginnen also mit der univariaten Analyse.

Wenn Sie zum Beispiel Ihre tägliche Schrittzahl in einer Fitness-App überprüfen – das ist eine univariate Analyse in Aktion. Es ist unkompliziert, als würde man einem einzelnen Instrument in einem Lied zuhören.

Anwendung und Beispiele

Univariate Analyse sieht man überall. Von der Analyse von Häufigkeitsverteilungen in Umfragen bis hin zur Messung zentraler Tendenzen (wie Mittelwert, Median und Modus) in Testergebnissen.

Hier erhalten Sie einen schnellen und übersichtlichen Einblick in einen Aspekt Ihrer Daten. Einfach und doch kraftvoll, wie eine eingängige Melodie, die im Gedächtnis bleibt.

Bivariate Analyse

Gleichzeitige Untersuchung zweier Variablen

Als nächstes folgt die bivariate Analyse. Jetzt reden wir über Duette. Hier koppeln Sie zwei Variablen, um zu sehen, wie sie zusammenspielen.

Es ist, als würde man beobachten, wie Ihr Kaffeekonsum mit Ihrem Energieniveau korreliert. Sind sie beste Freunde oder kennen sie sich kaum?

Verwendung von Kontingenztabellen und Streudiagrammen

Die bivariate Analyse glänzt mit Tools wie Kontingenztabellen und Streudiagrammen .

Sie schauen nicht mehr nur auf Zahlen; Sie sehen Zusammenhänge und Muster, etwa ein Diagramm, das den Zusammenhang zwischen Lernzeit und Prüfungsergebnissen zeigt.

Multivariate Analyse

Analyse mit mehr als zwei Variablen

Willkommen auf der Party – Multivariate Analyse. Dies ist die Ensemblebesetzung, bei der Sie mehr als zwei Variablen einbringen.

Es ist, als würde man ein Orchester dirigieren, bei dem jedes Instrument (Variable) eine Rolle in der Symphonie (Ihrer Datenanalyse) spielt.

Komplexe Dateninterpretation und -anwendung

Hier wird es kompliziert. Sie könnten untersuchen, welchen Einfluss Alter, Einkommen und Bildungsniveau auf die Kaufpräferenzen haben.

Multivariate Analyse ist wie ein Kriminalroman, bei dem mehrere Charaktere die Handlung beeinflussen.

Es ist wichtig für die Interpretation komplexer Daten und das Auffinden versteckter Muster in der statistischen Datendarstellung .

Grafische Darstellung von Daten

Bedeutung visueller Zusammenfassungen

Rolle bei der Verbesserung des Datenverständnisses

Visuals sind kraftvoll. Sie können aus einem Zahlenschlummerfest etwas machen, das Sie auf einen Blick erfassen können. Schauen Sie sich einfach diese schöne Tabelle und Grafik an, die mit wpDataTables erstellt wurde:

Stellen Sie sich vor, Sie würden versuchen, nur mit Zahlen zu erklären, wie verschiedene Altersgruppen soziale Medien nutzen. Stellen Sie sich nun ein buntes Balkendiagramm vor, das dasselbe zeigt.

Dieses Diagramm ist nicht nur leichter zu verdauen; Es ist wie eine Abkürzung zum Verständnis.

Arten grafischer Darstellungen

Von Kreisdiagrammen bis hin zu Liniendiagrammen hat jede Art der grafischen Darstellung ihre eigene Ausstrahlung. Sie sind wie verschiedene Filmgenres – jedes erzählt eine Geschichte auf einzigartige Weise.

Sie verfügen über Histogramme , die Häufigkeitsverteilungen zeigen, Streudiagramme zum Erkennen von Trends und Beziehungen und vieles mehr.

Ihre schönen Daten verdienen es, online zu sein

wpDataTables kann es so machen. Es gibt einen guten Grund, warum es das WordPress-Plugin Nr. 1 zum Erstellen responsiver Tabellen und Diagramme ist.

Und es ist wirklich einfach, so etwas zu tun:

1. Sie stellen die Tabellendaten bereit
2. Konfigurieren und anpassen Sie es
3. Veröffentlichen Sie es in einem Beitrag oder auf einer Seite

Und es ist nicht nur hübsch, sondern auch praktisch. Sie können große Tabellen mit bis zu Millionen Zeilen erstellen, erweiterte Filter und Suchfunktionen verwenden oder die Tabellen bearbeitbar machen.

„Ja, aber ich mag Excel einfach zu sehr und auf Websites gibt es nichts Vergleichbares.“ Ja, das gibt es. Sie können bedingte Formatierung wie in Excel oder Google Sheets verwenden.

Habe ich Ihnen gesagt, dass Sie mit Ihren Daten auch Diagramme erstellen können? Und das ist nur ein kleiner Teil. Es stehen Ihnen noch viele weitere Funktionen zur Verfügung.

Beispiele für grafische Methoden

Häufigkeitsverteilungen, Histogramme und Streudiagramme

Lassen Sie es uns aufschlüsseln:

• Häufigkeitsverteilungen : Dies sind wie die Wiedergabelisten Ihrer Daten. Sie zeigen an, wie oft jeder Wert auftritt. Es ist, als würde man zählen, wie oft Ihr Lieblingslied auf einer Party gespielt wurde.
• Histogramme : Betrachten Sie diese als Blockbuster der Datenvisualisierung. Sie nehmen Ihre Häufigkeitsverteilungen auf und verwandeln sie in visuelle Meisterwerke. Es geht darum, die Ausbreitung und Form Ihrer Daten sofort klar darzustellen.
• Streudiagramme : Hier wird es interessant. Streudiagramme sind wie Detektivgeschichten der Datenvisualisierung. Sie helfen Ihnen, Korrelationen und Muster zwischen zwei Variablen zu erkennen. Es ist, als würde man zwei Charaktere in eine Szene einfügen und beobachten, wie ihre Interaktion die Geschichte erzählt.

Beschreibende vs. inferenzielle Statistik

Beschreibende und inferenzielle Statistiken sind wie zwei verschiedene Arten von Zaubertricks in der Welt der Daten.

Einer zeigt Ihnen, was gerade los ist, und der andere sagt voraus, was als nächstes passieren könnte. Lassen Sie uns einsteigen und den Unterschied sehen.

Hauptunterschiede

Zweck und Anwendung in der Forschung

Beschreibende Statistiken sind wie das Hier und Jetzt. Sie sagen Ihnen, was gerade mit Ihren Daten passiert.

Es geht um Methoden zur Datenvisualisierung , statistische Zusammenfassung und darum, sich einen Überblick über die Lage zu verschaffen. Wenn Sie beispielsweise die Größe von Personen in einem Raum betrachten würden, würden Ihnen deskriptive Statistiken die durchschnittliche Größe, die Größte, die Kleinste – die Werke – liefern.

Inferenzstatistiken hingegen sind wie ein Blick in eine Kristallkugel. Es nutzt die Daten, die Sie haben, und trifft Vorhersagen oder Schlussfolgerungen über eine größere Gruppe.

Es geht darum, eine Probe zu nehmen und zu sagen: „Hey, auf dieser Grundlage gehen wir davon aus, dass die gesamte Bevölkerung so aussehen könnte.“ Dabei geht es weniger um die Darstellung statistischer Daten als vielmehr darum, fundierte Vermutungen anzustellen.

Beispiele, die die Unterschiede veranschaulichen

Stellen Sie sich vor, Sie betreiben eine Bäckerei. Bei der beschreibenden Statistik zählen Sie die heutigen Verkäufe zusammen – wie viele Cupcakes, Kekse und Kuchen Sie verkauft haben. Es geht um die quantitative Datenauswertung des Tages.

Inferenzstatistik? Dann beginnen Sie, die Umsätze des nächsten Monats auf der Grundlage der beobachteten Trends vorherzusagen. Es ist, als würde man das Wetter von heute nutzen, um das Wetter von morgen zu erraten – nicht immer genau, aber normalerweise ziemlich nah.

Komplementäre Rollen

Wie beide Typen zu einer umfassenden Datenanalyse beitragen

Nun, diese beiden sind keine Rivalen. Sie sind eher wie Tanzpartner. Beschreibende Statistiken bereiten die Bühne. Es gibt Ihnen die Grundlagen, das Fundament. Ohne sie würde die Inferenzstatistik im Dunkeln tappen.

Die Inferenzstatistik geht noch einen Schritt weiter. Es nutzt diese Grundlage und baut darauf auf, macht Vorhersagen, testet Theorien und führt oft zu „Aha!“ Momente. Es ist, als würde man die Noten eines Notenblatts (beschreibend) verwenden, um ein vollständiges Lied zu spielen (inferentiell).

Praktische Anwendungen und Beispiele

Reden wir über reale Dinge. Beschreibende Statistik ist nicht nur irgendein ausgefallener Begriff, den man im Mathematikunterricht herumwirft. Es ist da draußen, in der Wildnis, und gibt der Welt auf eine Weise einen Sinn, die Sie vielleicht nicht einmal bemerken.

Anwendungen aus dem wirklichen Leben

Stellen Sie sich vor, Sie leiten ein Unternehmen. Beschreibende Statistiken sind wie Ihr Finanz-Dashboard. Es geht darum, Verkaufszahlen, Kundendemografien und Produktleistung zu ermitteln, ähnlich wie dieses Dashboard von Amelia, unserem WordPress-Buchungs-Plugin:

Es geht um die quantitative Datenauswertung , die Ihnen hilft, intelligentere Entscheidungen zu treffen, ohne sich in der Zahlensuppe zu verlieren.

Oder stellen Sie sich ein Krankenhaus vor. Dabei spielt die deskriptive Statistik eine entscheidende Rolle in der Patientenversorgung. Es verfolgt die Genesungsraten, die Wirksamkeit der Behandlung und Krankheitsausbrüche. Es ist das Rückgrat der statistischen Datendarstellung und verwandelt Patientenakten in lebensrettende Erkenntnisse.

FAQ zur deskriptiven Statistik

Wie unterscheiden sich die deskriptive Statistik von der Inferenzstatistik?

Deskriptive und inferenzielle Statistik sind wie zwei Seiten derselben Medaille. Bei der Beschreibung geht es darum, das, was vor Ihnen liegt, zusammenzufassen – etwa den Durchschnitt oder den Bereich Ihrer Daten.

Inferential hingegen nimmt diese Informationen und trifft Vorhersagen. Es ist wie der Unterschied zwischen der Beschreibung, welche Art von Kleidung die Menschen heute tragen (beschreibend) und der Vorhersage von Modetrends für das nächste Jahr (inferentiell).

Welche Rolle spielen Diagramme in der deskriptiven Statistik?

Diagramme in der deskriptiven Statistik? Sie sind super wichtig. Sie verwandeln Zahlen in Bilder. Anstatt also nur eine Reihe von Zahlen zu sehen, erhalten Sie visuelle Darstellungen wie Balkendiagramme oder Kreisdiagramme.

Dies macht es viel einfacher, Muster zu erkennen und Ihre Daten zu verstehen. Es ist wie der Unterschied zwischen dem Lesen eines Rezepts und dem Betrachten eines Fotos des fertigen Gerichts – das Bild macht es nur klarer.

Können Sie Mittelwert, Median und Modus erklären?

Sichere Sache! Diese sind wie die drei Musketiere der deskriptiven Statistik. Der Mittelwert ist Ihr Durchschnitt – addieren Sie alle Zahlen und dividieren Sie durch die Anzahl.

Der Median ist der Mittelwert, wenn Sie alle Ihre Zahlen aneinanderreihen. Und der Modus? Das ist die Zahl, die am häufigsten angezeigt wird. Sie bieten Ihnen jeweils einen anderen Blickwinkel auf Ihre Daten.

Warum sind Bereich und Standardabweichung wichtig?

Bereich und Standardabweichung spielen in der deskriptiven Statistik eine Schlüsselrolle. Der Bereich gibt Ihnen die Streuung Ihrer Daten an – etwa wie weit die höchsten und niedrigsten Werte voneinander entfernt sind.

Die Standardabweichung geht tiefer und zeigt, wie stark Ihre Daten vom Durchschnitt abweichen. Es ist, als würde man Ihnen sagen, wie konsistent oder verteilt Ihre Datenpunkte sind, was für das Verständnis des Gesamtbildes von entscheidender Bedeutung ist.

Was ist Häufigkeitsverteilung in der deskriptiven Statistik?

Bei der Häufigkeitsverteilung geht es darum, zu zählen, wie oft jeder Wert in Ihrem Datensatz vorkommt. Es ist, als würde man eine Umfrage zu den beliebtesten Eissorten der Leute durchführen und herausfinden, welche Geschmacksrichtungen am beliebtesten und welche am wenigsten beliebt sind.

Dies hilft Ihnen, die Muster in Ihren Daten zu verstehen – was häufig vorkommt und was selten. Dies ist ein grundlegender Aspekt bei der Organisation und Interpretation Ihrer Daten.

Wie lassen sich deskriptive Statistiken im wirklichen Leben anwenden?

Beschreibende Statistiken tauchen im Alltag häufiger auf, als man denkt.

Unternehmen nutzen es, um Verkaufsdaten zu analysieren, Schulen nutzen es, um Testergebnisse auszuwerten, und medizinisches Fachpersonal nutzt es, um Patiententrends zu verstehen.

Es geht darum, eine Reihe von Daten zu erfassen und verständlich zu machen, damit Sie fundierte Entscheidungen treffen können, beispielsweise um herauszufinden, welches Produkt sich am besten verkauft oder welche Behandlung am effektivsten ist.

Was sind die Grenzen der deskriptiven Statistik?

Deskriptive Statistik hat ihre Grenzen. Es eignet sich hervorragend, um Ihnen einen Überblick über Ihre Daten zu geben, aber es geht nicht darauf ein, warum die Dinge so sind, wie sie sind.

Es wird Ihnen nichts über Ursache und Wirkung sagen oder zukünftige Trends vorhersagen. Obwohl dies ein fantastischer Ausgangspunkt für das Verständnis Ihrer Daten ist, ist es nur ein Teil des Gesamtbildes.

Wie wird Varianz in der deskriptiven Statistik verwendet?

Varianz spielt in der deskriptiven Statistik eine große Rolle. Es misst, wie stark Ihre Datenpunkte vom Durchschnitt abweichen.

Stellen Sie sich das so vor, als würden Sie die Größenunterschiede einer Gruppe von Freunden messen. Wenn alle etwa gleich groß sind, ist die Varianz gering. Wenn die Höhen jedoch überall verteilt sind, ist die Varianz groß. Es gibt Ihnen einen Eindruck von der Vielfalt Ihrer Daten.

Welche Fähigkeiten sind erforderlich, um deskriptive Statistik zu verstehen?

Um die deskriptive Statistik zu beherrschen, müssen Sie kein Mathe-Experte sein, aber einige Grundkenntnisse helfen.

Es ist von entscheidender Bedeutung, Durchschnittswerte und Prozentsätze zu verstehen und zu verstehen, wie man Grafiken und Diagramme liest. Es geht auch darum, kritisch darüber nachzudenken, was Ihnen die Daten sagen.

Ein bisschen Neugier und Liebe zum Detail tragen viel dazu bei, die Zahlen und Muster zu verstehen.

Abschluss

Okay, lasst uns das abschließen. Deskriptive Statistik ist mehr als nur das Rechnen mit Zahlen. Es geht darum, mit Daten Geschichten zu erzählen, Muster aufzudecken und Erkenntnisse zu beleuchten, von denen Sie nie wussten, dass sie da sind.

Von Unternehmen über das Gesundheitswesen und die Bildung bis hin zur persönlichen Fitness ist es ein Werkzeug, das dabei hilft, die Welt zu verstehen. Es ist die Grundlage der Datenanalyse, der erste Schritt, um zu verstehen, was Ihre Daten aussagen wollen.

Denken Sie daran: Im riesigen Datenmeer ist die deskriptive Statistik Ihr Kompass. Es führt Sie durch die Informationsflut und hilft Ihnen dabei, klarere und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Wenn Sie also das nächste Mal mit einer Menge Daten konfrontiert werden, stellen Sie sich diese wie eine Schatztruhe vor, deren Geheimnisse mithilfe beschreibender Statistiken aufgedeckt werden können.

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