Statistik ist eine zentrale Grundlage für Data-Science- und KI-Anwendungsentwicklungen und ermöglicht das strukturierte Verständnis von Verteilungen, Korrelationen, Kennzahlen und Datenvariabilität, bevor Modelle trainiert oder bewertet werden. SQL liefert strukturierte Datenschnitte, Power BI unterstützt die Visualisierung statistischer Muster, und DSC-Module vermitteln die Verbindung zu Data-Science-Workflows. Ergänzend liefern KIF- und DAN-Inhalte wichtige Kontextfaktoren für Datenqualität und analytische Auswertung. Ziel ist ein belastbares statistisches Fundament für weiterführende KI-Methoden.
Datenbasis und Statistik- Statistik zur Analyse von Verteilungen, Lage- und Streuungsmaßen
- SQL-Abfragen für strukturierte Datenselektion
- Erkennen fehlender oder inkonsistenter Werte für statistische Berechnungen
- Power-BI-Visualisierungen zur Darstellung statistischer Kennzahlen
Statistik Methoden
- Berechnung zentraler statistischer Größen wie Mittelwert und Varianz
- Korrelationen zur Identifikation potenzieller Einflussfaktoren
- Zeitliche Trendanalyse mithilfe standardisierter Verfahren
- Unterscheidung einfacher statistischer Verteilungsformen
Statistik in Data-Science-Kontexten
- Vorbereitung statistischer Kennzahlen für Feature Processes
- Datenvalidierung im Rahmen von Machine-Learning-Workflows
- Strukturierung statistischer Prüfungen in DSC-Pipelines
- Stützung von Modellannahmen durch statistische Grundtests
Qualität und Dokumentation
- Dokumentation statistischer Entscheidungen im KI-Prozess
- Nutzung von Power BI zur stetigen Kontrolle statistischer Werte
- Versionierung von Datenständen zur Nachvollziehbarkeit
- KIF-orientierte Einordnung statistischer Ergebnisse im KI-Kontext