# Beste Statistische Analysesoftware *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Statistische Analysesoftwareprodukte sind spezialisierte Programme, die es Benutzern ermöglichen, komplexe statistische Analysen durchzuführen. Diese Produkte bieten in der Regel Werkzeuge für die Organisation, Interpretation und Präsentation ausgewählter Datensätze. Statistische Lösungen bündeln typischerweise diese Datenmanagementfähigkeiten mit Funktionen, die speziell für die statistische Analyse entwickelt wurden. Statistische Analysefähigkeiten beziehen sich auf Fähigkeiten, die Analysemethoden wie Regressionsanalyse, prädiktive Analysen und statistische Modellierung unterstützen, unter vielen anderen. Die [beste statistische Analysesoftware](https://learn.g2.com/best-statistical-analysis-software) wird typischerweise von Datenwissenschaftlern und Mathematikern verwendet, kann jedoch branchenspezifische Funktionen bieten. Diese können Funktionen sein, die auf wissenschaftliche Forschung, Kostenmodellierung oder Gesundheitswissenschaften zugeschnitten sind; andere Werkzeuge können spezifische statistische Analysen über Branchen oder Anwendungsfälle hinweg durchführen. Einige Produkte überschneiden sich sowohl innerhalb der statistischen Analysesoftware als auch der [prädiktiven Analysesoftware](https://www.g2.com/categories/predictive-analytics) oder [Business-Intelligence-Plattformen](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-platforms). Die meisten Werkzeuge in diesen Kategorien bieten jedoch nicht das gleiche Maß an spezialisierten statistischen Analysefähigkeiten wie statistische Software. Um sich für die Aufnahme in die Kategorie der statistischen Analyse zu qualifizieren, muss ein Produkt: - Statistische Analysefähigkeiten, Gleichungen und Modelle bündeln - Den Import, die Vorbereitung und Modellierung von Daten erleichtern - Komplexe statistische Analysen durchführen ## How Many Statistische Analysesoftware Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 86 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.25/5 - **New Reviews This Quarter**: 77 - **Buyer Segments**: Unternehmen 38% │ Kleinunternehmen 32% │ Unternehmen mittlerer Größe 30% - **Top Trending Product**: SPC for Excel (+0.105) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Statistische Analysesoftware Products? **Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:** - 30 Analysten und Datenexperten - 7,800+ Authentische Bewertungen - 86+ Produkte - Unvoreingenommene Rankings Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen. ## Which Statistische Analysesoftware Is Best for Your Use Case? - **Führer:** [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews) - **Höchste Leistung:** [GraphPad Prism](https://www.g2.com/de/products/graphpad-prism/reviews) - **Am einfachsten zu bedienen:** [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews) - **Top-Trending:** [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews) - **Beste kostenlose Software:** [IBM SPSS Statistics](https://www.g2.com/de/products/ibm-spss-statistics/reviews) ## What Are the Top-Rated Statistische Analysesoftware Products in 2026? ### 1. [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews) SAS Viya ist eine cloud-native Daten- und KI-Plattform, die es Teams ermöglicht, erklärbare KI zu entwickeln, bereitzustellen und zu skalieren, die vertrauenswürdige, sichere Entscheidungen fördert. Sie vereint den gesamten Daten- und KI-Lebenszyklus und befähigt Teams, schnell zu innovieren, während sie Geschwindigkeit, Automatisierung und Governance von Anfang an in Einklang bringen. Viya vereint Datenmanagement, fortschrittliche Analytik und Entscheidungsfindung in einer einzigen Plattform, sodass Organisationen mit Zuversicht vom Experimentieren zur Produktion übergehen können und messbare Geschäftsergebnisse liefern, die sicher, erklärbar und skalierbar in jeder Umgebung sind. Wichtige Fähigkeiten, die erforderlich sind, um vertrauenswürdige Entscheidungen zu liefern, umfassen: • End-to-End-Klarheit über den Daten- und KI-Lebenszyklus, mit eingebauter Herkunft, Prüfbarkeit und kontinuierlicher Überwachung zur Unterstützung verteidigbarer Entscheidungen. • Governance von Anfang an, die eine konsistente Aufsicht über Daten, Modelle und Entscheidungen ermöglicht, um Risiken zu reduzieren und die Akzeptanz zu beschleunigen. • Erklärbare KI im großen Maßstab, sodass Einblicke und Ergebnisse von Unternehmen und Regulierungsbehörden gleichermaßen verstanden, validiert und vertraut werden können. • Operationalisierte Analytik, die sicherstellt, dass der Wert über die Bereitstellung hinaus durch Überwachung, Neutraining und Lebenszyklusmanagement erhalten bleibt. • Flexible, cloud-native Bereitstellung, die es Organisationen ermöglicht, überall zu beginnen und überall zu skalieren, während die Kontrolle beibehalten wird. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 755 **How Do G2 Users Rate SAS Viya?** - **qualitätskontrolle:** 8.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Überlebensanalyse:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10) - **Daten-Sampling:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind SAS Viya?** - **Verkäufer:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Unternehmenswebsite:** https://www.sas.com/ - **Gründungsjahr:** 1976 - **Hauptsitz:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (60,924 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,519 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Student, Statistischer Programmierer - **Top Industries:** Pharmazeutika, Bankwesen - **Company Size:** 33% Unternehmen, 33% Kleinunternehmen #### What Are SAS Viya's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (234 reviews) - Merkmale (175 reviews) - Analytik (149 reviews) - Datenanalyse (125 reviews) - Datenvisualisierung (116 reviews) **Cons:** - Lernschwierigkeit (105 reviews) - Komplexität (103 reviews) - Lernkurve (99 reviews) - Schwieriges Lernen (82 reviews) - Teuer (78 reviews) ### 2. [IBM SPSS Statistics](https://www.g2.com/de/products/ibm-spss-statistics/reviews) IBM SPSS Statistics ist eine umfassende statistische Lösung, die fortgeschrittene statistische Analysen über Branchen hinweg für Benutzer jeder statistischen Expertise vereinfacht. Es bietet umfassende Ressourcen, fachkundige Unterstützung und bewährte Zuverlässigkeit, um komplexe Daten in wirkungsvolle Entscheidungen zu verwandeln. Die neueste Version 32 von IBM SPSS Statistics bietet leistungsstarke neue Funktionen wie den AI Output Assistant, Mediation Analysis, Curated Help Designer und viele fortschrittliche Algorithmen. IBM SPSS Statistics • bietet eine benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Oberfläche zusammen mit dem AI Output Assistant, um komplexe statistische Ausgaben in einfacher Sprache zu interpretieren. • vereinfacht komplexe Datenanalysen mit fortschrittlichen statistischen Techniken, die von der Datenvorbereitung und -verwaltung bis zur Analyse und Berichterstellung reichen. • führt prädiktive Analysen mit fortschrittlichen Prognoseverfahren durch, um Muster zu erkennen und zukünftige Trends vorherzusagen. • erstellt überzeugende visuelle Darstellungen, um Trends zu identifizieren, genaue Schlussfolgerungen zu ziehen und präsentationsfertige Berichte und Grafiken zu liefern. Erkunden Sie, wie sowohl Einzelpersonen als auch Organisationen in verschiedenen Branchen komplexe statistische Tests durch eine benutzerfreundliche, genaue, zuverlässige und sichere Lösung einfach durchführen können. Anwendungsfälle 1. Marktforschung - Statistische Verfahren, die zeigen, wie man mit IBM SPSS Marktforschung betreibt 2. Kundengewinnung – Betont, wie Organisationen mehr Kunden gewinnen und das Verbraucherverhalten verstehen können 3. Prognosen – Analysieren Sie historische Verkaufsdaten, bewerten Sie wichtige Trends und sagen Sie Ergebnisse voraus, die für die Bestandsplanung relevant sind 4. Gesundheitswesen - Ermöglicht es Gesundheitsorganisationen, die Patientenergebnisse zu verbessern 5. Regierung - Befähigt Regierungsinstitutionen, intelligentere politische Entscheidungen zu treffen 6. Lieferkette - Nutzen Sie statistische Algorithmen, um datenbasierte Entscheidungen in den Bereichen Beschaffung, Bestandsverwaltung, Logistik und Bedarfsplanung zu treffen. Besuchen Sie hier, um zu sehen, was in v32 neu ist - https://www.ibm.com/products/spss-statistics/whats-new **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 893 **How Do G2 Users Rate IBM SPSS Statistics?** - **qualitätskontrolle:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Überlebensanalyse:** 8.4/10 (Category avg: 8.4/10) - **Daten-Sampling:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind IBM SPSS Statistics?** - **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm) - **Unternehmenswebsite:** https://www.ibm.com - **Gründungsjahr:** 1911 - **Hauptsitz:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (74,760 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Forschungsassistent, Assistenzprofessor - **Top Industries:** Höhere Bildung, Forschung - **Company Size:** 42% Unternehmen, 30% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are IBM SPSS Statistics's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (25 reviews) - Statistische Analyse (17 reviews) - Datenverwaltung (13 reviews) - Analysefähigkeiten (12 reviews) - Benutzeroberfläche (10 reviews) **Cons:** - Teuer (13 reviews) - Lernkurve (9 reviews) - Veraltete Schnittstelle (7 reviews) - Teure Lizenzierung (6 reviews) - Umgang mit großen Datensätzen (6 reviews) ### 3. [Minitab Statistical Software](https://www.g2.com/de/products/minitab-statistical-software/reviews) Minitab Statistical Software ist eine umfassende Datenanalyse- und Statistiklösung, die entwickelt wurde, um Benutzern bei der Erkundung von Daten, der Identifizierung von Trends und der fundierten, datengestützten Entscheidungsfindung zu helfen. Diese Software richtet sich an ein vielfältiges Publikum, von Anfängern bis hin zu erfahrenen Analysten, indem sie leistungsstarke statistische Methoden mit einer intuitiven Benutzeroberfläche kombiniert. Dieser Designansatz vereinfacht komplexe Analysen, während sichergestellt wird, dass Tiefe und Genauigkeit nicht beeinträchtigt werden. Die Fähigkeiten von Minitab sind umfangreich und umfassen eine Vielzahl statistischer Techniken wie deskriptive Statistik, Hypothesentests, Regressionsanalyse, ANOVA, Zeitreihenanalyse, Versuchsplanung (DOE), Zuverlässigkeitsanalyse und prädiktive Analytik. Die geführten Arbeitsabläufe und die Assistentenfunktion der Software sind besonders vorteilhaft, da sie Benutzern helfen, geeignete Werkzeuge auszuwählen, Ergebnisse effektiv zu interpretieren und Erkenntnisse klar zu kommunizieren. Diese Zugänglichkeit macht fortgeschrittene Analysen für Benutzer mit unterschiedlichen Fähigkeiten machbar und fördert eine Kultur der datengestützten Entscheidungsfindung innerhalb von Organisationen. Minitab ist sowohl in Desktop- als auch in Cloud-basierten Versionen verfügbar und bietet Benutzern die Flexibilität, von verschiedenen Standorten aus zu arbeiten, während ein sicherer Zugriff auf ihre Daten und Analysen gewährleistet ist. Die Cloud-Version verbessert die Zusammenarbeit in Teams, indem sie es ihnen ermöglicht, Projekte zu teilen und Analysen zu standardisieren, ohne dass eine lokale Installation erforderlich ist. Diese Funktion ist besonders vorteilhaft für Organisationen mit Remote-Teams oder solche, die ihre Analyseprozesse optimieren möchten. Die Software enthält auch integrierte Datenvorbereitungstools, die die Bereinigung und Organisation von Daten erleichtern, was für eine genaue Analyse entscheidend ist. Darüber hinaus integriert sich Minitab nahtlos mit anderen Minitab-Lösungen und unterstützt Qualitätsverbesserungsmethoden wie Six Sigma. Diese Integration hilft Organisationen, ihre Prozesse zu verbessern, Variationen zu reduzieren und messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen. Durch die Bereitstellung eines robusten Werkzeugsatzes und zahlreicher Funktionen hebt sich Minitab Statistical Software als wertvolle Ressource für Organisationen hervor, die Daten für strategische Vorteile nutzen möchten. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 219 **How Do G2 Users Rate Minitab Statistical Software?** - **qualitätskontrolle:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Überlebensanalyse:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) - **Daten-Sampling:** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Minitab Statistical Software?** - **Verkäufer:** [Minitab](https://www.g2.com/de/sellers/minitab-14ca02fe-fdeb-44c4-b0db-904058d0221b) - **Unternehmenswebsite:** https://www.minitab.com - **Gründungsjahr:** 1972 - **Hauptsitz:** State College, Pennsylvania, United States - **Twitter:** @Minitab (5,022 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/39142/ (703 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Qualitätsmanager - **Top Industries:** Automobil, Herstellung - **Company Size:** 47% Unternehmen, 32% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Minitab Statistical Software's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (63 reviews) - Datenanalyse (54 reviews) - Statistische Analyse (39 reviews) - Analyse (32 reviews) - Analysefähigkeiten (30 reviews) **Cons:** - Teuer (23 reviews) - Lernkurve (22 reviews) - Nicht benutzerfreundlich (14 reviews) - Komplexität (13 reviews) - Eingeschränkte Funktionen (11 reviews) ### 4. [Base SAS](https://www.g2.com/de/products/base-sas/reviews) Base SAS ist eine umfassende Software-Suite, die eine flexible und erweiterbare Programmiersprache der vierten Generation (4GL) bietet, die für Datenzugriff, -transformation, -analyse und -berichterstattung entwickelt wurde. Sie dient als Grundlage des SAS-Systems und ermöglicht es Benutzern, Daten effizient auf verschiedenen Plattformen zu verwalten und zu analysieren. Mit seiner intuitiven Syntax und der umfangreichen Bibliothek vorgefertigter Prozeduren vereinfacht Base SAS komplexe Datenaufgaben und ist somit ein unverzichtbares Werkzeug für Datenprofis. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Intuitive 4GL-Programmiersprache: Bietet eine leicht zu erlernende Syntax mit Hunderten von Sprachelementen und Funktionen, die Aufgaben von der Datenextraktion und -bereinigung bis hin zur Berichterstellung und Informationsbereitstellung unterstützen. - Umfangreiche Bibliothek integrierter Prozeduren: Stellt vorgefertigte Prozeduren für Datenmanipulation, -verwaltung, Informationsspeicherung, -abruf und Berichtserstellung bereit, was die Produktivität steigert, indem der Bedarf an umfangreicher Codierung reduziert wird. - Leistungsstarke Datenanalysetools: In der Lage, eine breite Palette von Analysen durchzuführen, von einfachen deskriptiven Statistiken bis hin zu fortgeschrittener Datenkorrelation und Verteilungsanalyse. - Plattformübergreifende Unterstützung: Läuft auf allen wichtigen Computerplattformen, ermöglicht nahtlose Integration in jede Computerumgebung und gewährleistet die Portabilität von Code über verschiedene Systeme hinweg. - Webbasierte Schnittstelle: Beinhaltet SAS Studio, eine webbasierte Entwickleroberfläche, die den Zugriff auf Datendateien, Bibliotheken und bestehende Programme von jedem Gerät mit einem Webbrowser ermöglicht und so Codierungs- und Datenverwaltungsaufgaben erleichtert. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Base SAS reduziert die Programmier- und Wartungszeit erheblich, indem es eine intuitive Programmiersprache und ein umfassendes Set an Tools für Datenmanagement und -analyse bietet. Es ermöglicht Organisationen, Daten über verschiedene Umgebungen hinweg zu integrieren und so eine einheitliche Sicht auf Informationen zu gewährleisten. Die Software vereinfacht die Erstellung und Verteilung optisch ansprechender Berichte in verschiedenen Formaten, einschließlich Microsoft Excel, PowerPoint, PDF und HTML, und bedient damit die bevorzugten Plattformen der Entscheidungsträger. Durch die Bereitstellung einer robusten und skalierbaren Lösung adressiert Base SAS die Herausforderungen komplexer Datenmanipulation und -berichterstattung und befähigt Benutzer, aussagekräftige Einblicke zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 144 **How Do G2 Users Rate Base SAS?** - **qualitätskontrolle:** 9.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Überlebensanalyse:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10) - **Daten-Sampling:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Base SAS?** - **Verkäufer:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Gründungsjahr:** 1976 - **Hauptsitz:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (60,924 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,519 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Telefon:** 1-800-727-0025 **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Krankenhaus & Gesundheitswesen, Bankwesen - **Company Size:** 48% Unternehmen, 28% Kleinunternehmen #### What Are Base SAS's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (16 reviews) - Kodierung vereinfachen (12 reviews) - Lernen (8 reviews) - Datenverwaltung (7 reviews) - Leistungsfähigkeit (6 reviews) **Cons:** - Komplexität (5 reviews) - Schlechte Visualisierung (5 reviews) - Langsame Leistung (5 reviews) - Lernschwierigkeit (4 reviews) - Nicht benutzerfreundlich (3 reviews) ### 5. [Posit](https://www.g2.com/de/products/posit-posit/reviews) Posit, früher bekannt als RStudio, widmet sich der Förderung von Open-Source-Software für Datenwissenschaft, wissenschaftliche Forschung und technische Kommunikation. Von Millionen von Nutzern vertraut, darunter 25 % der Fortune Global 100, befähigt Posit Organisationen, Innovationen voranzutreiben und fundierte Entscheidungen zu treffen. Wir konzentrieren uns darauf, Datenwissenschaft offener, intuitiver, zugänglicher und kollaborativer zu gestalten und bieten Werkzeuge an, die leistungsstarke Einblicke und intelligentere, datengetriebene Entscheidungen ermöglichen. Wir entwickeln beliebte Open-Source-Tools wie die RStudio IDE und Shiny sowie Unternehmenslösungen für professionelle Datenwissenschaftsteams, darunter Posit Team, Posit Connect, Posit Workbench und Posit Package Manager. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 563 **How Do G2 Users Rate Posit?** - **qualitätskontrolle:** 8.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Überlebensanalyse:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10) - **Daten-Sampling:** 9.2/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Posit?** - **Verkäufer:** [Posit](https://www.g2.com/de/sellers/posit) - **Gründungsjahr:** 2009 - **Hauptsitz:** Boston, MA - **Twitter:** @posit_pbc (121,029 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1978648/ (451 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Forschungsassistent, Graduiertenforschungsassistent - **Top Industries:** Höhere Bildung, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 49% Unternehmen, 27% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Posit's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (13 reviews) - Merkmale (9 reviews) - Open Source (7 reviews) - Kundendienst (5 reviews) - Einfache Integrationen (5 reviews) **Cons:** - Langsame Leistung (7 reviews) - Lernkurve (4 reviews) - Leistungsprobleme (4 reviews) - Steile Lernkurve (4 reviews) - Leistungseinbußen (3 reviews) ### 6. [Orange](https://www.g2.com/de/products/orange/reviews) Orange ist eine Open-Source-Software-Suite, die für Datenvisualisierung, maschinelles Lernen und Data Mining entwickelt wurde. Entwickelt vom Bioinformatik-Labor der Universität Ljubljana, bietet sie eine benutzerfreundliche, komponentenbasierte visuelle Programmieroberfläche, die es den Nutzern ermöglicht, komplexe Datenanalyse-Workflows zu erstellen, ohne programmieren zu müssen. Dies macht Orange sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Datenwissenschaftler zugänglich und erleichtert eine effiziente und interaktive Datenexploration. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Visuelle Programmieroberfläche: Benutzer können analytische Workflows erstellen, indem sie Widgets auf einer Leinwand platzieren und verbinden, was den Datenanalyseprozess vereinfacht. - Umfangreiche Widget-Bibliothek: Orange bietet über 100 Widgets für Aufgaben wie Dateneingabe, Vorverarbeitung, Visualisierung, Modellierung und Bewertung, was eine umfassende Datenanalyse ermöglicht. - Interaktive Datenvisualisierung: Die Software unterstützt verschiedene Visualisierungstechniken, einschließlich Streudiagrammen, Heatmaps, Dendrogrammen und Boxplots, die eine dynamische und Echtzeit-Datenexploration ermöglichen. - Fähigkeiten im maschinellen Lernen: Orange enthält Werkzeuge für Klassifikation, Regression, Clustering und andere Techniken des maschinellen Lernens und unterstützt sowohl überwachtes als auch unüberwachtes Lernen. - Erweiterbarkeit durch Add-ons: Spezialisierte Add-ons sind für Aufgaben wie Text Mining, Bioinformatik, Bildanalyse und Zeitreihenanalyse verfügbar, die die Funktionalität der Software erweitern. - Python-Integration: Fortgeschrittene Benutzer können die Fähigkeiten von Orange erweitern oder benutzerdefinierte Skripte innerhalb der Plattform schreiben und so visuelle Programmierung mit der Flexibilität von Python-Skripten kombinieren. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Orange demokratisiert die Datenanalyse, indem es eine intuitive, codefreie Umgebung für die Erstellung und Visualisierung von Daten-Workflows bietet. Sein modulares Design ermöglicht es den Benutzern, sich auf die Datenexploration und -interpretation zu konzentrieren, anstatt auf das Programmieren, was es besonders wertvoll für Pädagogen, Forscher und Fachleute macht, die komplexe Analysen effizient durchführen möchten. Indem es die Einstiegshürde in die Datenwissenschaft senkt, befähigt Orange die Benutzer, datengestützte Entscheidungen zu treffen und Erkenntnisse zu gewinnen, ohne umfangreiche technische Expertise zu benötigen. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 29 **How Do G2 Users Rate Orange?** - **qualitätskontrolle:** 8.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Überlebensanalyse:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) - **Daten-Sampling:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Orange?** - **Verkäufer:** [Orange](https://www.g2.com/de/sellers/orange) - **Hauptsitz:** Issy-les-Moulineaux, FR - **Twitter:** @OrangeDataMiner (2,904 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/orange/ (142,726 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Computersoftware - **Company Size:** 61% Kleinunternehmen, 21% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Orange's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) - Lernen (1 reviews) - Maschinelles Lernen (1 reviews) ### 7. [Qualtrics Strategy & Research](https://www.g2.com/de/products/qualtrics-strategy-research/reviews) Von mehr als 13.000 Marken und 75 % der Fortune 500-Unternehmen genutzt, ist Qualtrics CoreXM die vertrauenswürdigste, intelligenteste und skalierbarste All-in-One-Plattform für Experience Management. Qualtrics CoreXM ist das grundlegende Forschungstool zum Erstellen, Starten und Analysieren von Umfrageforschung. Mit CoreXM können Sie isolierte oder ausgelagerte Operationen in eine ganzheitliche End-to-End-Plattform für alle Erkenntnisse integrieren, die Sie sammeln und umsetzen möchten. Mit Funktionen und Lösungen für jede Abteilung hilft Ihnen CoreXM, Ihre Zielgruppen überall zu erreichen, sodass Sie schneller als je zuvor Erkenntnisse gewinnen. Sie können sogar Ihre eigenen Projekte erstellen oder von Qualtrics-Experten entworfene Projekte nutzen – für Marken-, Kunden-, Produktforschung oder Mitarbeitererfahrung – damit Sie dort handeln können, wo es am dringendsten benötigt wird. Mit Qualtrics CoreXM ermöglichen Sie es jedem, umsetzbare Erkenntnisse zu erfassen, zu analysieren und zu teilen und sie zu nutzen, um bestehende Produkte, Dienstleistungen und Erfahrungen zu identifizieren oder zu verbessern. Es ist an der Zeit, die Effizienz Ihrer Erfahrungsdaten mit der weltweit flexibelsten Lösung für moderne Forschung und Feedback zu steigern. 1) Konzentrieren Sie sich auf die richtigen Ergebnisse Ermöglichen Sie jede Entscheidung mit prädiktiven Erkenntnissen und KI-gestützten Empfehlungen, um die richtigen Maßnahmen zu ergreifen und Erfahrungen zu verbessern. Dazu gehören KI-gesteuerte Textanalysen, um offenes Feedback in großem Maßstab zu verstehen, Berichterstattung für jeden Stakeholder und vieles mehr. 2) Anspruchsvolle Forschung einfach gemacht Erstellen, anpassen und ändern Sie jedes Forschungsprojekt in Minuten mit einer Point-and-Click-Benutzeroberfläche, von PhD-Methoden unterstützt und einer robusten Bibliothek von mehr als 100 Fragetypen und Vorlagen, die von Umfragewissenschaftlern entworfen wurden. Alles einsatzbereit, ohne dass jemals Programmierung erforderlich ist. 3) Geschwindigkeit und Agilität vorantreiben Skalieren Sie den Zugang zu Erfahrungsinformationen in der gesamten Organisation mit speziell entwickelten Lösungen, Workflows und einfacher Zusammenarbeit. Fügen Sie dazu eine flexible Plattform mit unvergleichlichen Integrationen in die Systeme hinzu, die Ihre Organisation bereits verwendet. 4) Zeit und Geld sparen Standardisieren Sie Ihre Forschung auf einer einzigen Plattform, um ein umfassendes System zur Erfassung aller Befragungsdaten aufzubauen. Werden Sie zum Forschungsexperten mit KI, die die schwere Arbeit für Sie erledigt und Empfehlungen zur Verbesserung der Umfragequalität und -kompatibilität bietet. 5) Forschung konsolidieren und straffen Durch ein einheitliches System, das die Fähigkeit aller verbindet und zentralisiert, Feedback und Erfahrungsgelegenheiten zu hören, zu verstehen und darauf zu reagieren, tauchen Sie tiefer in Daten ein, gestalten persönliche Erfahrungen in großem Maßstab und steigern die Forschungseffizienz drastisch. 6) Risikobelastung reduzieren Mit unschlagbarer Sicherheit auf Unternehmensniveau, Compliance und Governance-Funktionalität ist Qualtrics CoreXM GDPR, HITRUST, ISO 27001 zertifiziert und FedRAMP-konform. 7) Erweitern Sie Ihre Bandbreite mit Experten auf Abruf Lassen Sie Ihre Daten härter für Sie arbeiten. Nutzen Sie unsere Forschungsdienste und unser Partnernetzwerk für Unterstützung bei Design, Analytik, Berichterstattung und Befragtenbeschaffung. Dank eines vollständig flexiblen Engagement-Modells können Sie uns so viel oder so wenig nutzen, wie Sie benötigen. \* Wichtige Produktmerkmale von Qualtrics CoreXM - Von Experten entworfene Vorlagen - Drag-and-Drop-Umfrage-Builder - Automatisierte XM-Lösungen - Anpassbare Umfragethemen - Vollständige Kollaborationstools - Erweiterte Umfragelogik - Quotenmanagement - Eingebaute, KI-gesteuerte Methodik und Fragequalitätsanalyse (ExpertReview) - KI-gestützte Analysen und Intelligenz (Stats iQ & Text iQ) - Kreuztabellen - REST-API-Zugriff für Systemintegration - SMS-Verteilung - WCAG 2.0 konform - E-Mail- und Chat-Support \_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_ - ÜBER QUALTRICS Qualtrics ist die Technologieplattform, die Organisationen nutzen, um Erfahrungsdaten, auch X-Daten genannt, zu sammeln, zu verwalten und darauf zu reagieren. Die Qualtrics XM-Plattform ist ein Aktionssystem, das von Teams, Abteilungen und ganzen Organisationen genutzt wird, um die vier Kernerfahrungen des Geschäfts – Kunde, Produkt, Mitarbeiter und Marke – auf einer Plattform zu verwalten. \_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_ - Qualtrics CustomerXM Hören Sie die Stimme jedes Kunden, beheben Sie jede defekte Erfahrung und erhöhen Sie Kundenloyalität und -ausgaben. Mit der ultimativen Hörmaschine sowie prädiktiver Intelligenz und Analytik und vollständigen Closed-Loop-Aktionsfähigkeiten ermöglicht Ihnen Qualtrics CustomerXM, über die Messung hinauszugehen und Maßnahmen in der gesamten Organisation voranzutreiben. https://www.g2.com/products/qualtrics-customer-experience/reviews \_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_ - Qualtrics ProductXM Bringen Sie Ihre Kunden in die Produktentwicklung mit Qualtrics ProductXM. Suchen Sie nach und lösen Sie defekte Produkterfahrungen, alles mit einem Aktionssystem für alles von der Marktbewertung und Konzeptprüfung bis hin zu Preisgestaltung und Verpackung. https://www.qualtrics.com/product-experience/ \_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_ - Qualtrics EmployeeXM Sammeln Sie kontinuierliches Feedback von jeder Mitarbeitererfahrung, um die richtigen Maßnahmen zu ergreifen, um Engagement, Talentplanung, Produktivität und Innovation zu beeinflussen. Mit Qualtrics EmployeeXM befähigen Sie jeden in Ihrer Organisation, Maßnahmen zu ergreifen, die Ihre Mitarbeiter in den Mittelpunkt stellen. Dazu gehören KI-gesteuerte Analysen und IO-psychologische Entscheidungstools, geführte Manager-Aktionsplanung, Echtzeit-automatisierte Workflows und vieles mehr. https://www.g2.com/products/qualtrics-employee-experience/reviews \_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_ - Qualtrics BrandXM Verfolgen Sie nicht nur die Vergangenheit Ihrer Marke – erhalten Sie die Schlüssel, um Marktanteile zu erhöhen und Kunden schneller als je zuvor zu gewinnen. Mit Qualtrics Brand Experience Management (BrandXM) befähigen Sie Ihre Organisation mit erstklassiger Technologie und bewährten Methoden und Expertenberatung, damit Sie der Konkurrenz voraus bleiben, sowohl jetzt als auch in Zukunft. Mit ganzheitlichen Markenleistungstools, Echtzeit-Markteinblicken, automatisierten Warnungen und anpassbaren Umfragen können Sie schnell datengesteuerte Markenstrategien basierend auf bewährten Ansätzen entwickeln. https://www.qualtrics.com/brand-experience/ \_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_ - Qualtrics DesignXM Entdecken Sie Markttrends, sich ändernde Verhaltensweisen und unbefriedigte Bedürfnisse und ergreifen Sie dann die richtigen Maßnahmen, um die Erfahrungen zu gestalten, die die Menschen als nächstes wollen. Qualtrics DesignXM ist eine fortschrittliche Marktforschungslösung, die Erfahrungsfeedback, anspruchsvolle Forschungsmethoden und Analysen in einer einzigen Plattform kombiniert. Mit Echtzeiteinblicken und automatisierten Aktionen, die in jeden Geschäftsworkflow eingebettet sind, gibt DesignXM jedem die Werkzeuge, um Erfahrungen zu schaffen, die bahnbrechende Produkte und Dienstleistungen antreiben. https://www.qualtrics.com/design-xm/ **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 2,911 **How Do G2 Users Rate Qualtrics Strategy & Research?** - **qualitätskontrolle:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Überlebensanalyse:** 8.5/10 (Category avg: 8.4/10) - **Daten-Sampling:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Qualtrics Strategy & Research?** - **Verkäufer:** [Qualtrics](https://www.g2.com/de/sellers/qualtrics) - **Unternehmenswebsite:** https://www.qualtrics.com - **Gründungsjahr:** 2002 - **Hauptsitz:** Provo, UT - **Twitter:** @Qualtrics (42,167 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/314350/ (6,019 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Student, Forschungsassistent - **Top Industries:** Höhere Bildung, Bildungsmanagement - **Company Size:** 45% Unternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Qualtrics Strategy & Research's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (295 reviews) - Umfrageerstellung (246 reviews) - Merkmale (109 reviews) - Intuitiv (99 reviews) - Leichtigkeit der Erstellung (82 reviews) **Cons:** - Umfrageprobleme (79 reviews) - Umfragebeschränkungen (62 reviews) - Lernkurve (53 reviews) - Begrenzte Anpassung (47 reviews) - Preisprobleme (47 reviews) ### 8. [OriginPro](https://www.g2.com/de/products/originpro/reviews) Origin ist eine benutzerfreundliche und leicht zu erlernende Softwareanwendung, die Datenanalyse- und Publikationsqualität-Grafikfähigkeiten bietet, die auf die Bedürfnisse von Wissenschaftlern und Ingenieuren zugeschnitten sind. OriginPro bietet erweiterte Analysetools für Peak-Fitting, Oberflächenanpassung, Statistik, Signalverarbeitung und Bildbearbeitung. Neben allgemeinen statistischen Werkzeugen wie deskriptive Statistik, T-Tests, ANOVA und Überlebensanalyse bietet OriginPro auch fortgeschrittene Zeitreihenanalyse und Qualitätsverbesserungswerkzeuge einschließlich DOE, SPC und MSA. Benutzer können Vorgänge wie Importieren, Grafiken und Analyse anpassen, alles über die GUI. Grafiken, Analyseergebnisse und Berichte aktualisieren sich automatisch, wenn sich Daten oder Parameter ändern. Dies ermöglicht die Stapelanalyse mehrerer Dateien oder Datensätze ohne Programmierung. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 138 **How Do G2 Users Rate OriginPro?** - **qualitätskontrolle:** 7.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Überlebensanalyse:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) - **Daten-Sampling:** 9.1/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind OriginPro?** - **Verkäufer:** [OriginLab Corp.](https://www.g2.com/de/sellers/originlab-corp) - **Unternehmenswebsite:** https://www.originlab.com - **Gründungsjahr:** 1992 - **Hauptsitz:** Northampton, MA - **Twitter:** @OriginLab (2,428 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/205815/ (34 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Forschungswissenschaftler - **Top Industries:** Forschung, Höhere Bildung - **Company Size:** 46% Unternehmen, 34% Kleinunternehmen #### What Are OriginPro's Pros and Cons? **Pros:** - Analyse (10 reviews) - Datenanalyse (10 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (10 reviews) - Visualisierung (10 reviews) - Grafische Visualisierung (9 reviews) **Cons:** - Lernkurve (5 reviews) - Nicht benutzerfreundlich (4 reviews) - Komplexität (3 reviews) - Teuer (3 reviews) - Begrenzte Flexibilität (3 reviews) ### 9. [Statista](https://www.g2.com/de/products/statista/reviews) Statista ist ein weltweit führender Anbieter von Daten und Erkenntnissen, dem 30.000 Geschäfts- und akademische Kunden weltweit vertrauen. Wenn Sie es leid sind, mehrere Quellen nach verlässlichen Informationen zu durchsuchen, ist Statista Ihre Lösung. Mit einer unvergleichlichen Breite an Daten zu Märkten, Branchen und Verbrauchern bietet Statista die wesentliche Grundlage, um Trends zu erkennen, Strategien zu validieren und Erfolg zu erzielen. Wir helfen Ihnen, schnell auf glaubwürdige Markt- und Verbraucherdaten zuzugreifen, Ihre Ideen zu untermauern und wirkungsvolle Präsentationen zu erstellen, während Sie umfassende Einblicke gewinnen, um Ihre Entscheidungen zu informieren und Wachstum zu fördern. Buchen Sie noch heute eine Demo, um zu sehen, wie Statista die Art und Weise, wie Sie auf Daten zugreifen und diese nutzen, vereinfachen kann. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 30 **How Do G2 Users Rate Statista?** - **qualitätskontrolle:** 7.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Überlebensanalyse:** 7.6/10 (Category avg: 8.4/10) - **Daten-Sampling:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Statista?** - **Verkäufer:** [Statista](https://www.g2.com/de/sellers/statista) - **Hauptsitz:** Hamburg, DE - **Twitter:** @StatistaCharts (145,707 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/statista/ (1,346 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Marketing und Werbung - **Company Size:** 40% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Statista's Pros and Cons? **Pros:** - Einblicke (5 reviews) - Statistische Analyse (5 reviews) - Kundendienst (4 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (3 reviews) - Datenvisualisierung (2 reviews) **Cons:** - Datenverwaltung (2 reviews) - Teuer (2 reviews) - Komplexität (1 reviews) - Nicht benutzerfreundlich (1 reviews) ### 10. [JMP](https://www.g2.com/de/products/jmp/reviews) JMP, eine Datenanalyse-Software für Mac und Windows, kombiniert die Stärke der interaktiven Visualisierung mit leistungsstarker Statistik. Das Importieren und Verarbeiten von Daten ist einfach. Die Drag-and-Drop-Oberfläche, dynamisch verknüpfte Grafiken, Bibliotheken mit fortschrittlichen Analysefunktionen, Skriptsprachen und Möglichkeiten, Ergebnisse mit anderen zu teilen, ermöglichen es den Benutzern, tief in ihre Daten einzutauchen, mit größerer Leichtigkeit und Geschwindigkeit. Ursprünglich in den 1980er Jahren entwickelt, um den neuen Wert der GUI für Personal Computer zu nutzen, bleibt JMP der Aufgabe verpflichtet, mit jeder Version der Software fortschrittliche statistische Methoden und spezielle Analysetechniken aus verschiedenen Branchen hinzuzufügen. Der Gründer der Organisation, John Sall, ist immer noch als Chefarchitekt tätig. Um eine vollständige Liste der Datenverbindungen zu sehen, besuchen Sie bitte https://www.jmp.com/en/software/analytic-workflow/data-connectors **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 206 **How Do G2 Users Rate JMP?** - **qualitätskontrolle:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Überlebensanalyse:** 8.7/10 (Category avg: 8.4/10) - **Daten-Sampling:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind JMP?** - **Verkäufer:** [JMP Statistical Discovery](https://www.g2.com/de/sellers/jmp-statistical-discovery) - **Unternehmenswebsite:** https://www.jmp.com - **Gründungsjahr:** 1989 - **Hauptsitz:** Cary, North Carolina - **Twitter:** @JMP_software (2,761 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/jmp/ (1,002 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Student - **Top Industries:** Höhere Bildung, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 42% Unternehmen, 33% Kleinunternehmen #### What Are JMP's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (10 reviews) - Datenvisualisierung (9 reviews) - Statistische Analyse (5 reviews) - Visualisierung (5 reviews) - Benutzeroberfläche (4 reviews) **Cons:** - Teuer (6 reviews) - Lernkurve (4 reviews) - Begrenzte Flexibilität (4 reviews) - Lernschwierigkeit (3 reviews) - Einschränkungen im Speicher (2 reviews) ### 11. [GraphPad Prism](https://www.g2.com/de/products/graphpad-prism/reviews) GraphPad Prism ist eine umfassende wissenschaftliche Software, die entwickelt wurde, um die Datenanalyse, das Erstellen von Grafiken und die Präsentation für Forscher in verschiedenen Disziplinen zu optimieren. Sie kombiniert robuste statistische Analysemöglichkeiten mit intuitiven Grafikwerkzeugen, die es den Benutzern ermöglichen, komplexe Datensätze effizient zu interpretieren und Veröffentlichungen in hoher Qualität zu erstellen. Die benutzerfreundliche Oberfläche und die geführten Arbeitsabläufe von Prism machen es sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Wissenschaftler zugänglich und erleichtern genaue und reproduzierbare Ergebnisse. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenorganisation: Prism bietet strukturierte Datentabellen, die auf verschiedene Arten von Analysen zugeschnitten sind, einschließlich quantitativer und kategorialer Daten, um eine genaue Dateneingabe und -verwaltung zu gewährleisten. - Statistische Analyse: Die Software bietet eine breite Palette statistischer Tests wie t-Tests, ANOVA (ein-, zwei- und dreifach), lineare und nichtlineare Regression, Überlebensanalyse und Hauptkomponentenanalyse, die alle in klarer Sprache präsentiert werden, um das Verständnis zu erleichtern. - Grafiken und Visualisierung: Benutzer können eine Vielzahl von Grafiktypen erstellen, einschließlich Streudiagrammen, Balkendiagrammen und Blasendiagrammen, mit umfangreichen Anpassungsoptionen zur Verbesserung der Datenvisualisierung. - Nichtlineare Regression: Prism vereinfacht die Kurvenanpassung mit über 100 integrierten Gleichungen, die robuste nichtlineare Regressionsanalysen ermöglichen, einschließlich Dosis-Wirkungs-Kurven und Wachstumsmodellen. - Automatisierung und Reproduzierbarkeit: Die Software ermöglicht die Automatisierung sich wiederholender Analysen ohne Programmierbedarf, was Konsistenz und Effizienz in der Datenverarbeitung sicherstellt. - Kollaborationstools: Prism Cloud erleichtert das Teilen von Projekten und die Zusammenarbeit, indem Teams Projekte in Echtzeit anzeigen und diskutieren können, was die kollektiven Forschungsbemühungen verbessert. Primärer Wert und Benutzerlösungen: GraphPad Prism adressiert das kritische Bedürfnis nach genauer und effizienter Datenanalyse in der wissenschaftlichen Forschung. Durch die Integration statistischer Analysen mit fortschrittlichen Grafikfähigkeiten reduziert es die Komplexität der Dateninterpretation, sodass Forscher sich auf das Ableiten bedeutungsvoller Erkenntnisse konzentrieren können. Das intuitive Design und die geführten Analysen der Software minimieren die Lernkurve und machen anspruchsvolle statistische Methoden einem breiteren Publikum zugänglich. Darüber hinaus optimieren die Kollaborationsfunktionen von Prism die Teamarbeit, indem sie sicherstellen, dass Forschungsergebnisse leicht geteilt und diskutiert werden können, was letztendlich den Forschungsprozess beschleunigt und die Qualität wissenschaftlicher Ergebnisse verbessert. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 54 **How Do G2 Users Rate GraphPad Prism?** - **qualitätskontrolle:** 9.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Überlebensanalyse:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10) - **Daten-Sampling:** 9.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind GraphPad Prism?** - **Verkäufer:** [GraphPad Software](https://www.g2.com/de/sellers/graphpad-software) - **Gründungsjahr:** 1989 - **Hauptsitz:** San Diego, California - **Twitter:** @GraphPad (1,865 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/18737349/ (11 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Forschung, Höhere Bildung - **Company Size:** 35% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen #### What Are GraphPad Prism's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (3 reviews) - Statistische Analyse (3 reviews) - Grafische Visualisierung (2 reviews) - Kundendienst (1 reviews) - Datenanalyse (1 reviews) **Cons:** - Teuer (2 reviews) - Begrenzte Ressourcen (1 reviews) - Schlechte Bildungsressourcen (1 reviews) ### 12. [SAS/STAT](https://www.g2.com/de/products/sas-stat/reviews) SAS/STAT umfasst exakte Techniken für kleine Datensätze, leistungsstarke statistische Modellierungswerkzeuge für große Datenaufgaben und moderne Methoden zur Analyse von Daten mit fehlenden Werten. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 57 **How Do G2 Users Rate SAS/STAT?** - **qualitätskontrolle:** 9.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 7.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Überlebensanalyse:** 9.1/10 (Category avg: 8.4/10) - **Daten-Sampling:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind SAS/STAT?** - **Verkäufer:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Gründungsjahr:** 1976 - **Hauptsitz:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (60,924 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,519 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Telefon:** 1-800-727-0025 **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Forschung, Höhere Bildung - **Company Size:** 50% Unternehmen, 31% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are SAS/STAT's Pros and Cons? **Cons:** - Lernkurve (1 reviews) ### 13. [XLSTAT](https://www.g2.com/de/products/xlstat/reviews) Die führende Datenanalyse- und Statistiklösung für Microsoft Excel®. XLSTAT ist ein leistungsstarkes und dennoch flexibles Excel-Datenanalyse-Add-On, das es Benutzern ermöglicht, Ergebnisse innerhalb von Microsoft Excel zu analysieren, anzupassen und zu teilen. Mit über 250 standardmäßigen bis fortgeschrittenen statistischen Funktionen ist XLSTAT das bevorzugte Werkzeug für die statistische Analyse in Unternehmen und Universitäten, groß und klein, und für über 110.000 Benutzer in mehr als 120 Ländern weltweit. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 45 **How Do G2 Users Rate XLSTAT?** - **qualitätskontrolle:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Überlebensanalyse:** 7.4/10 (Category avg: 8.4/10) - **Daten-Sampling:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind XLSTAT?** - **Verkäufer:** [Lumivero](https://www.g2.com/de/sellers/lumivero) - **Gründungsjahr:** 1995 - **Hauptsitz:** Denver, CO - **Twitter:** @LUMIVER0 (400 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/76790/ (302 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Forschung, Höhere Bildung - **Company Size:** 58% Kleinunternehmen, 28% Unternehmen #### What Are XLSTAT's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (4 reviews) - Grafische Visualisierung (2 reviews) - Statistische Analyse (2 reviews) - Kundendienst (1 reviews) - Datenanalyse (1 reviews) **Cons:** - Teuer (3 reviews) - Teure Abonnements (1 reviews) ### 14. [Spotfire Analytics](https://www.g2.com/de/products/spotfire-analytics/reviews) Spotfire® ist eine visuelle Datenwissenschaftsplattform, die entwickelt wurde, um Organisationen dabei zu helfen, komplexe, branchenspezifische Herausforderungen durch effektive Nutzung von Daten zu bewältigen. Diese Lösung bietet eine Reihe flexibler Verpackungsoptionen, die auf die unterschiedlichen Bedürfnisse von Teams in verschiedenen Phasen ihrer visuellen Datenwissenschaftsreise zugeschnitten sind. Verwandeln Sie Rohdaten in Echtzeitentscheidungen mit leistungsstarken, interaktiven visuellen Analysen mit Spotfire® Analytics. Spotfire Analytics ist für geschäftliche Agilität konzipiert und ermöglicht es jedem Benutzer, Daten visuell zu erkunden, Muster schnell zu erkennen und fundierte, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Als Self-Service-Lösung für visuelle Datenwissenschaft befähigt es Teams in verschiedenen Rollen und Abteilungen, schnell umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die Wirkung zeigen. Mit seinen No-Code-Interaktiven Dashboards und reichhaltigen visuellen Erkundungsmöglichkeiten verbindet Spotfire Analytics nativ Hunderte von Cloud-, On-Premises- und Echtzeit-Datenquellen. Eingebaute Geoanalysen erweitern die Analyseleistung mit mehrschichtiger Kartierung und nahtloser Integration räumlicher Daten, während Datenaufbereitung und -transformation direkt innerhalb der visuellen Oberfläche durchgeführt werden können, was es einfach macht, Daten zu bereinigen, zu formen und zu mischen, während Sie analysieren. KI-gestützte Empfehlungen und Anomalieerkennung helfen, verborgene Muster aufzudecken, die bedeutendsten Visualisierungen vorzuschlagen und den Weg zur Entdeckung zu beschleunigen. Anpassbare Visualisierungen, Workflows und eine intuitive Benutzeroberfläche sorgen dafür, dass Erkenntnisse nicht nur einfacher zu erstellen, sondern auch einfacher zu teilen sind. Mit nahtlosen Kollaborationsfunktionen ermöglicht Spotfire Analytics Teams, zusammenzuarbeiten, sich auf Erkenntnisse abzustimmen und entschlossen zu handeln. Ob das Ziel darin besteht, Trends zu analysieren, Anomalien zu erkennen oder ortsbezogene Intelligenz freizuschalten, Spotfire Analytics liefert die Geschwindigkeit, Flexibilität und Tiefe, die benötigt werden, um klügere Entscheidungen mit Zuversicht zu treffen. Erkunden und verstehen Sie Ihre Daten visuell, entdecken Sie verborgene Erkenntnisse und erstellen Sie leistungsstarke Analyseanwendungen - alles ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Spotfire Analytics kombiniert fortschrittliche interaktive Visualisierungen und intuitive Datenaufbereitung in einer Umgebung. Verbinden Sie sich mit Hunderten von Datenquellen, von Dateien bis hin zu Echtzeit-Streaming-Daten, und transformieren Sie unordentliche Daten direkt innerhalb Ihrer Visualisierungen. Eingebaute KI-Empfehlungen helfen Ihnen, Muster, Anomalien und Trends schneller zu finden. Mit flexiblen Visualisierungen, räumlichen Analysen und benutzerdefinierten Anwendungen kann jeder Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse in Minuten verwandeln. Entwickelt für geschäftliche Agilität, befähigt Spotfire Analytics jeden Benutzer, Ergebnisse sicher zu erkunden, zu analysieren und zu teilen - und Fragen in Entscheidungen zu verwandeln. Am besten geeignet für: Analysten, datenaffine Fachleute und Teams, die Daten visuell mit maximaler Flexibilität erkunden und teilen möchten. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 328 **How Do G2 Users Rate Spotfire Analytics?** - **qualitätskontrolle:** 6.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Überlebensanalyse:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Daten-Sampling:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Spotfire Analytics?** - **Verkäufer:** [Spotfire](https://www.g2.com/de/sellers/spotfire-2d87c926-94f3-47ce-8a5d-44d930d7c744) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/spotfire/ (103 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Student, Manager - **Top Industries:** Öl & Energie, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 52% Unternehmen, 26% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Spotfire Analytics's Pros and Cons? **Pros:** - Datenvisualisierung (14 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (14 reviews) - Einfache Integrationen (10 reviews) - Merkmale (10 reviews) - Einblicke (10 reviews) **Cons:** - Lernkurve (8 reviews) - Lernschwierigkeit (6 reviews) - Teuer (5 reviews) - Komplexität (3 reviews) - Einschränkungen (3 reviews) ### 15. [SAS Visual Statistics](https://www.g2.com/de/products/sas-visual-statistics/reviews) Mehrere Benutzer können Daten erkunden, dann interaktiv prädiktive Modelle erstellen und verfeinern. Verteilte In-Memory-Verarbeitung verkürzt die Modellentwicklungszeit erheblich und bringt schnell wertvolle Erkenntnisse ans Licht, auf die Sie reagieren können. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 24 **How Do G2 Users Rate SAS Visual Statistics?** - **qualitätskontrolle:** 7.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10) - **Überlebensanalyse:** 7.9/10 (Category avg: 8.4/10) - **Daten-Sampling:** 7.9/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind SAS Visual Statistics?** - **Verkäufer:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Gründungsjahr:** 1976 - **Hauptsitz:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (60,924 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,519 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Telefon:** 1-800-727-0025 **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 52% Unternehmen, 32% Kleinunternehmen #### What Are SAS Visual Statistics's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (3 reviews) - Analytik (2 reviews) - Kundendienst (2 reviews) - Maschinelles Lernen (2 reviews) - Berichterstattung (2 reviews) **Cons:** - Teuer (3 reviews) - Lernschwierigkeit (2 reviews) - Kosten (1 reviews) - Anpassungsschwierigkeit (1 reviews) - Datenanalyse Schwierigkeit (1 reviews) ### 16. [eviews](https://www.g2.com/de/products/eviews/reviews) EViews bietet akademischen Forschern, Unternehmen, Regierungsbehörden und Studenten Zugang zu statistischen, Prognose- und Modellierungswerkzeugen durch eine objektorientierte Schnittstelle. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 111 **How Do G2 Users Rate eviews?** - **qualitätskontrolle:** 7.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Überlebensanalyse:** 7.9/10 (Category avg: 8.4/10) - **Daten-Sampling:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind eviews?** - **Verkäufer:** [S&P Global](https://www.g2.com/de/sellers/s-p-global) - **Hauptsitz:** New York, NY - **Twitter:** @SPGlobal (47,236 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2934/ (40,714 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NYSE: SPGI **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Höhere Bildung, Finanzdienstleistungen - **Company Size:** 40% Kleinunternehmen, 40% Unternehmen mittlerer Größe ### 17. [QI Macros SPC Add-in for Excel](https://www.g2.com/de/products/qi-macros-spc-add-in-for-excel/reviews) Erschwingliches, einfach zu bedienendes Add-In für Excel, das Regelkarten, Histogramme, Pareto-Diagramme und mehr erstellt. Ihre Daten sind bereits in Excel, sollte Ihre SPC-Software nicht auch dort sein? QI Macros ist ein All-in-One-Toolkit, das seit mehr als 20 Jahren von Qualitäts- und Prozessverbesserungsprofis verwendet wird. Zusätzlich zum Erstellen von Diagrammen können Sie statistische Tests durchführen, Fischgrätendiagramme und Wertstromkarten erstellen und komplexe Analysen wie Gage R&R und DOE durchführen. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 28 **How Do G2 Users Rate QI Macros SPC Add-in for Excel?** - **qualitätskontrolle:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.1/10 (Category avg: 8.8/10) - **Überlebensanalyse:** 8.4/10 (Category avg: 8.4/10) - **Daten-Sampling:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind QI Macros SPC Add-in for Excel?** - **Verkäufer:** [KnowWare International](https://www.g2.com/de/sellers/knowware-international) - **Gründungsjahr:** 2000 - **Hauptsitz:** Denver, Colorado - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/knowware-international/ (3 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Buchhaltung - **Company Size:** 61% Kleinunternehmen, 29% Unternehmen mittlerer Größe ### 18. [Grapher](https://www.g2.com/de/products/grapher/reviews) Grapher™ ist eine voll funktionsfähige Grafik-Anwendung für Wissenschaftler, Ingenieure und Geschäftsleute. Mit über 80 einzigartigen Grafiktypen wird Daten schnell in Wissen umgewandelt. Praktisch jeder Aspekt der Grafik ist anpassbar. Verbessern Sie Ihr Diagramm mit Legenden, Titeln und Beschriftungen, Summationsdiagrammen, Grafikvergrößerern und statistischen Berichten. Grapher wird ausgiebig von denen verwendet, die großen Wert auf die visuelle Qualität ihres endgültigen Diagramms legen. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 113 **How Do G2 Users Rate Grapher?** - **qualitätskontrolle:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Überlebensanalyse:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) - **Daten-Sampling:** 7.5/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Grapher?** - **Verkäufer:** [Golden Software](https://www.g2.com/de/sellers/golden-software-617368ba-9788-4952-a993-5ff6ea2becfd) - **Gründungsjahr:** 1983 - **Hauptsitz:** Golden, CO - **Twitter:** @GoldenSoftware1 (782 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2011794/ (34 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Forschung, Umweltdienste - **Company Size:** 39% Unternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe ### 19. [Stata](https://www.g2.com/de/products/stata/reviews) Die vollständige statistische Software für Data Science. Stata bietet alles, was Sie für reproduzierbare Datenanalysen benötigen – leistungsstarke Statistiken, Visualisierung, Datenmanipulation und automatisierte Berichterstellung – alles in einer intuitiven Plattform. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 163 **How Do G2 Users Rate Stata?** - **qualitätskontrolle:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Überlebensanalyse:** 8.6/10 (Category avg: 8.4/10) - **Daten-Sampling:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Stata?** - **Verkäufer:** [StataCorp](https://www.g2.com/de/sellers/statacorp) - **Gründungsjahr:** 1985 - **Hauptsitz:** College Station, TX - **Twitter:** @Stata (32,352 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/575050/ (136 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Forschungsassistent, Analyst - **Top Industries:** Höhere Bildung, Forschung - **Company Size:** 42% Unternehmen, 31% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Stata's Pros and Cons? **Pros:** - Kodierung vereinfachen (2 reviews) - Fortschritt der Analytik (1 reviews) - Umgang mit Big Data (1 reviews) - Datenverwaltung (1 reviews) - Einfache Installation (1 reviews) **Cons:** - Speichernutzung (1 reviews) - Schlechter Kundensupport (1 reviews) - Schlechte Grafik (1 reviews) ### 20. [SAS Enterprise Miner](https://www.g2.com/de/products/sas-enterprise-miner/reviews) SAS Enterprise Miner ist eine umfassende Data-Mining- und Predictive-Analytics-Software, die entwickelt wurde, um den Prozess der Entwicklung von deskriptiven und prädiktiven Modellen zu optimieren. Sie ermöglicht es den Benutzern, große Datenmengen effizient zu analysieren und Muster sowie Beziehungen aufzudecken, die zu besseren Entscheidungen führen. Mit einer intuitiven grafischen Benutzeroberfläche erleichtert SAS Enterprise Miner den gesamten Data-Mining-Prozess, von der Datenvorbereitung bis zur Modellbewertung, und macht fortgeschrittene Analysen sowohl für technische als auch nicht-technische Benutzer zugänglich. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Benutzerfreundliche Oberfläche: Eine interaktive GUI ermöglicht es den Benutzern, Prozessflussdiagramme zu erstellen und vereinfacht den Modellierungsprozess. - Fortschrittliche Datenvorbereitung: Werkzeuge zur Handhabung fehlender Werte, zum Filtern von Ausreißern und zur Durchführung von Datentransformationen verbessern die Datenqualität. - Vielfältige Modellierungstechniken: Unterstützt eine breite Palette von Algorithmen, einschließlich Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Regressionsmodelle, um verschiedenen analytischen Anforderungen gerecht zu werden. - Open-Source-Integration: Nahtlose Integration mit R ermöglicht es den Benutzern, Datentransformationen und Modelltraining innerhalb der Plattform durchzuführen. - Hochleistungsfähigkeiten: Integriert Hochleistungs-Datenmining-Knoten, um die Verarbeitungseffizienz zu steigern. - Automatisiertes Scoring: Generiert Score-Code in mehreren Sprachen (SAS, C, Java, PMML) für den Einsatz in verschiedenen Umgebungen. - Modellvergleich und -management: Funktionen zum Vergleich mehrerer Modelle mit Lift-Kurven und statistischen Diagnosen, um die leistungsstärksten Modelle zu identifizieren. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: SAS Enterprise Miner befähigt Organisationen, das volle Potenzial ihrer Daten zu nutzen, indem es eine robuste Plattform zur Entwicklung genauer prädiktiver Modelle bietet. Es adressiert Herausforderungen wie Betrugserkennung, Risikominimierung, Ressourcenbedarfsprognose und Reduzierung der Kundenabwanderung. Durch die Automatisierung und Vereinfachung komplexer Data-Mining-Aufgaben ermöglicht es den Benutzern, fundierte, datengestützte Entscheidungen zu treffen, was letztendlich die betriebliche Effizienz und den Wettbewerbsvorteil verbessert. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 185 **How Do G2 Users Rate SAS Enterprise Miner?** - **qualitätskontrolle:** 7.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Überlebensanalyse:** 8.1/10 (Category avg: 8.4/10) - **Daten-Sampling:** 7.2/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind SAS Enterprise Miner?** - **Verkäufer:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Gründungsjahr:** 1976 - **Hauptsitz:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (60,924 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,519 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Telefon:** 1-800-727-0025 **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Höhere Bildung, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 60% Unternehmen, 28% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are SAS Enterprise Miner's Pros and Cons? **Pros:** - Einfache Installation (1 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) - Statistische Analyse (1 reviews) **Cons:** - Lernkurve (1 reviews) - Nicht benutzerfreundlich (1 reviews) - Steile Lernkurve (1 reviews) ### 21. [G*Power](https://www.g2.com/de/products/g-power/reviews) G\*Power ist ein Werkzeug zur Berechnung von statistischen Power-Analysen für viele verschiedene t-Tests, F-Tests, χ2-Tests, z-Tests und einige exakte Tests. G\*Power kann auch verwendet werden, um Effektgrößen zu berechnen und die Ergebnisse von Power-Analysen grafisch darzustellen. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 10 **How Do G2 Users Rate G*Power?** - **qualitätskontrolle:** 9.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Überlebensanalyse:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) - **Daten-Sampling:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind G*Power?** - **Verkäufer:** [University of D‚Äö√†o¬¨‚à´sseldorf](https://www.g2.com/de/sellers/university-of-d-ao-o-a-sseldorf) - **Gründungsjahr:** 1965 - **Hauptsitz:** Düsseldorf, DE - **Twitter:** @HHU_de (8,185 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/15094013/ (3,867 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 40% Unternehmen, 40% Kleinunternehmen ### 22. [BlueSky Statistics](https://www.g2.com/de/products/bluesky-statistics/reviews) Voll ausgestattete Statistik-Anwendung und Entwicklungs-Framework, basierend auf dem Open-Source-Projekt R. Bietet eine vertraute, leistungsstarke Benutzeroberfläche, die in gängigen Statistik-Anwendungen wie SPSS, SAS usw. verfügbar ist. Entfesselt die Kraft von R für die Analystengemeinschaft, indem es eine reichhaltige GUI und Ausgabe für mehrere beliebte Statistik-, Data-Mining-, Datenmanipulations- und Grafikbefehle bietet, alles direkt einsatzbereit... Bietet ein reichhaltiges Entwicklungs-Framework für die Entwicklung und Bereitstellung neuer statistischer Module, Anwendungen oder Funktionen mit reichhaltigen grafischen Benutzeroberflächen und Ausgaben, alles durch intuitive Drag-and-Drop-Benutzeroberflächen (keine Programmierung erforderlich). **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 13 **How Do G2 Users Rate BlueSky Statistics?** - **qualitätskontrolle:** 9.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Überlebensanalyse:** 9.6/10 (Category avg: 8.4/10) - **Daten-Sampling:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind BlueSky Statistics?** - **Verkäufer:** [BlueSky Statistics](https://www.g2.com/de/sellers/bluesky-statistics) - **Gründungsjahr:** 2014 - **Hauptsitz:** Chicago, Illinois - **Twitter:** @BlueSky_Stat (45 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/blueskystatistics/ (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 62% Kleinunternehmen, 31% Unternehmen mittlerer Größe ### 23. [KNIME](https://www.g2.com/de/products/knime-analytics-platform/reviews) KNIME hilft jedem, Daten zu verstehen. Die kostenlose und quelloffene KNIME Analytics Platform ermöglicht es jedem – unabhängig davon, ob er aus einem geschäftlichen, technischen oder datenbezogenen Hintergrund kommt – intuitiv mit Daten zu arbeiten, jeden Tag. KNIME Business Hub ist die kommerzielle Ergänzung zur KNIME Analytics Platform und ermöglicht es Benutzern, bei der Datenwissenschaft zusammenzuarbeiten und Erkenntnisse innerhalb der Organisation zu teilen. Zusammen unterstützen die Produkte den gesamten Lebenszyklus der Datenwissenschaft und ermöglichen es Teams auf allen Ebenen der Analysebereitschaft, die Operationalisierung von Daten zu unterstützen und eine skalierbare Datenwissenschaftspraxis aufzubauen. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 81 **How Do G2 Users Rate KNIME?** - **qualitätskontrolle:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10) - **Überlebensanalyse:** 8.4/10 (Category avg: 8.4/10) - **Daten-Sampling:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind KNIME?** - **Verkäufer:** [KNIME](https://www.g2.com/de/sellers/knime) - **Unternehmenswebsite:** https://knime.com - **Gründungsjahr:** 2008 - **Hauptsitz:** Zurich, Switzerland - **Twitter:** @knime (8,005 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/692207?trk=tyah&trkInfo=clickedVertical%3Acompany%2CclickedEntityId%3A692207%2Cidx%3A2-1-4%2CtarId%3A1454002156993%2Ctas%3Aknime (245 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Höhere Bildung - **Company Size:** 45% Unternehmen, 35% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are KNIME's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (7 reviews) - Codierung Leichtigkeit (4 reviews) - Leichtigkeit des Lernens (4 reviews) - Lernen (4 reviews) - Datenvisualisierung (3 reviews) **Cons:** - Lernschwierigkeit (3 reviews) - Speichernutzung (3 reviews) - Speicherbeschränkungen (3 reviews) - Datenverwaltungsprobleme (2 reviews) - Unzureichende Lernressourcen (2 reviews) ### 24. [nQuery](https://www.g2.com/de/products/nquery-sample-size-software/reviews) Entwerfen Sie effiziente, informative und ethische adaptive Studien mit nQuery. Verwenden Sie nQuery, um Kosten zu minimieren, Risiken zu reduzieren und die Effizienz in groß angelegten Studien zu steigern. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 11 **How Do G2 Users Rate nQuery?** - **qualitätskontrolle:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Überlebensanalyse:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Daten-Sampling:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind nQuery?** - **Verkäufer:** [StatSols](https://www.g2.com/de/sellers/statsols) - **Gründungsjahr:** 1984 - **Hauptsitz:** Cork, IE - **Twitter:** @Statsols (952 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/206909/ (12 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 45% Unternehmen mittlerer Größe, 27% Unternehmen ### 25. [ROOT](https://www.g2.com/de/products/root/reviews) ROOT ist ein modulares wissenschaftliches Software-Framework, das alle Funktionalitäten bietet, die für die Verarbeitung großer Datenmengen, statistische Analyse, Visualisierung und Speicherung benötigt werden. Es ist hauptsächlich in C++ geschrieben, aber mit anderen Sprachen wie Python und R integriert. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 18 **How Do G2 Users Rate ROOT?** - **qualitätskontrolle:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Überlebensanalyse:** 7.3/10 (Category avg: 8.4/10) - **Daten-Sampling:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind ROOT?** - **Verkäufer:** [CERN](https://www.g2.com/de/sellers/cern) - **Hauptsitz:** N/A - **Twitter:** @ROOT_Project (841 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 56% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe ## What Is Statistische Analysesoftware? [Analysetools & Software](https://www.g2.com/de/categories/analytics-tools-software) ## What Software Categories Are Similar to Statistische Analysesoftware? - [Datenvisualisierungswerkzeuge](https://www.g2.com/de/categories/data-visualization-tools) - [Predictive Analytics Software](https://www.g2.com/de/categories/predictive-analytics) - [Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) --- ## How Do You Choose the Right Statistische Analysesoftware? ### Was Sie über Statistik-Analyse-Software wissen sollten ### Was ist statistische Analysesoftware? Statistische Analysetools informieren datengetriebene Entscheidungen, sei es im Forschungs- oder Geschäftskontext. Unternehmen haben begonnen, die Bedeutung des Zugriffs auf alle geschäftskritischen Daten und deren Kombination zu erkennen, um ein besseres Verständnis dafür zu bekommen, wie ein Unternehmen funktioniert. Die Verbindung von unterschiedlichen Systemen, um Daten konsumierbar zu machen, ist ein komplexer Prozess, aber einmal abgeschlossen, sind Unternehmen in der Lage, statistische Analysetools zusammen mit anderen Datenanalysetechniken zu nutzen. Dies hilft ihnen, die Daten auf eine leicht verständliche Weise zu visualisieren und zu interpretieren. Ein Unternehmen kann sich nicht in ein digital natives Unternehmen verwandeln, bis es seine Daten nutzt, um intelligente Entscheidungen zu treffen. Diese datengetriebenen Entscheidungen bieten einen wichtigen Vorteil und helfen, ein Unternehmen von seinen Wettbewerbern zu unterscheiden. Mittelgroße und große Unternehmen stehen vor beispiellosen Herausforderungen bei der Verwaltung und Analyse von Daten. Einige dieser Herausforderungen sind das exponentielle Wachstum des Volumens von Unternehmensdaten und deren zunehmende Komplexität, verursacht durch neue Technologien wie soziale Medien und das Internet der Dinge (IoT). Um diese Herausforderungen zu bewältigen, müssen Unternehmen große Datenmengen, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte, aus verschiedenen Quellen sammeln und analysieren. Unternehmen müssen Trends und Muster in historischen Daten finden, während sie zukünftige Chancen und Risiken identifizieren. Sie können es sich auch nicht leisten, viel Zeit mit der Analyse von Daten zu verbringen, die schnell an Relevanz verlieren. Fortschrittliche statistische Verfahren und Visualisierungen bieten eine robuste, benutzerfreundliche und integrierte Plattform, um Geschäftsdaten zu verstehen und komplexe Geschäfts- und Forschungsprobleme zu lösen. #### Welche Arten von statistischer Analysesoftware gibt es? Statistische Analyse gibt es in vielen verschiedenen Ausprägungen, wobei jede Art für unterschiedliche Anwendungsfälle geeignet oder vorteilhaft ist. Obwohl es viele Methoden gibt, wird das ultimative Ziel der Analyse in drei Typen unterteilt: deskriptiv, präskriptiv und prädiktiv. Deskriptive Analyse betrachtet einfach die Daten, wie sie sind, ohne sich auf ein zukünftiges Ergebnis zu beziehen oder es zu empfehlen. Präskriptive Analyse verwendet historische Daten, um ein bestimmtes Ergebnis zu empfehlen. Schließlich verwendet prädiktive Analyse historische Daten, um zukünftige Daten oder Ergebnisse vorherzusagen. Abgesehen von diesen breiten Methoden kann statistische Analysesoftware die folgenden Arten von Analysen durchführen: **Regressionsanalyse** Diese Art der Analyse ermöglicht die Durchführung verschiedener Regressionsmethoden wie der Methode der kleinsten Quadrate (OLS), der gewichteten kleinsten Quadrate (WLS) oder des verallgemeinerten linearen Modells (GLM). **Prädiktive Analytik** Prädiktive Analytik durchsucht und analysiert historische Datenmuster, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, indem Informationen aus Datensätzen extrahiert werden, um Muster und Trends zu bestimmen. Mithilfe einer Reihe von statistischen Analysen und Algorithmen verwenden Analysten prädiktive Analyseprodukte, um Entscheidungsmodelle zu erstellen, die Geschäftsmanager nutzen, um das bestmögliche Ergebnis zu planen. **Überlebenszeitanalyse** Diese Art der Analyse ermöglicht die Bewertung von Dauern, Ereignissen und Zuverlässigkeit im Zusammenhang mit statistischer Analyse. **Zeitreihenanalyse** Zeitreihenanalyse ermöglicht es Benutzern, Muster innerhalb massiver, kontinuierlicher Zeitreihendatensätze zu identifizieren, um Berichte, Prognosen und prädiktive Analysen durchzuführen. **Bayessche Analyse** Diese Methode der statistischen Inferenz ermöglicht es, frühere Informationen über einen statistischen Parameter mit Beweisen aus Informationen in einer Stichprobe zu kombinieren, um den Prozess der statistischen Inferenz zu leiten. **Entscheidungsbäume** Ein häufiges Klassifikationsmodell ist ein Entscheidungsbaum. Diese Modelle sagen eine Reihe möglicher Ergebnisse basierend auf einer Vielzahl von Eingaben voraus. Zum Beispiel, wenn ein Verkaufsteam 1 Million Dollar im Pipeline aufbaut, können sie 100.000 Dollar Umsatz abschließen, aber wenn sie 10 Millionen Dollar im Pipeline aufbauen, sollten sie in der Lage sein, 1 Million Dollar Umsatz abzuschließen. ### Was sind die häufigsten Merkmale von statistischer Analysesoftware? Statistische Analysetools ermöglichen es Benutzern, strukturierte oder unstrukturierte Daten zu durchsuchen und zu analysieren. Durch den Analyseprozess werden Datensätze und Visualisierungen aus den zusammengestellten Daten erstellt. **Datenvorbereitung:** Um die Daten zu analysieren, müssen sie ordnungsgemäß bereinigt und von hoher Qualität sein. Diese Vorbereitung besteht aus der Duplikatentfernung, Bereinigung und Ergänzung der Daten für die statistische Analyse. Nicht alle Analysen werden an der Oberfläche durchgeführt. Stattdessen durchsuchen robuste statistische Analysetools Daten aus Datenbanken und bereiten sie für die Analyse vor. **Datenstichproben:** Datenstichproben ermöglichen es Benutzern, Datenproben für definierte Verfahren auszuwählen. **Statistische Modellierung:** Statistische Modellierung beinhaltet die Erstellung eines mathematischen Modells, das eine Reihe von statistischen Annahmen über die Erstellung von Stichprobendaten verkörpert, die verwendet werden können, um eine bessere Vorstellung über die Zusammensetzung und Verteilung der Daten zu bekommen. **Hypothesentests:** Statistische Analysetools bieten oft Hypothesentestfunktionen, um sicherzustellen, dass die Analyse mit den Daten konsistent und basierend auf vorbestimmten Faktoren korrekt ist. Dies hilft dem Forscher, Datenwissenschaftler oder Statistiker, das Ergebnis basierend auf ihrer ursprünglichen Hypothese zu bewerten. **Datenvisualisierung:** Zusätzlich zu numerischen Eingaben und Ausgaben ermöglicht statistische Analysesoftware häufig dem Benutzer, Ergebnisse durch Diagramme, Grafiken und Berichte zu visualisieren. Dies hilft nicht nur dem Endbenutzer, sie besser zu verstehen, sondern unterstützt auch die Kommunikation dieser Ergebnisse mit dem breiteren Unternehmen. ### Was sind die Vorteile von statistischer Analysesoftware? Unabhängig von der Art der komplexen Datenmanipulation oder Analyse, die durchgeführt wird, ermöglichen statistische Analysetools Statistikern oder Geschäftsleuten, Korrelationen, Regressionen, Varianzanalysen und mehr mit Leichtigkeit zu finden. Mit diesen Erkenntnissen in der Hand können Unternehmen ihre Daten verstehen und fundierte Entscheidungen darauf basierend treffen. Diese Tools helfen, Duplikate und ungewöhnliche Fälle zu identifizieren, die während der Datenbereinigung und Datenkurierung auftreten können, und detaillierte Datenanalyseberichte zu erhalten. **Verwalten großer Datenmengen:** Statistische Analysesoftware gibt einem die Möglichkeit, Unternehmensdaten einfach vorzubereiten, zu mischen und zu analysieren, indem ein wiederholbarer Workflow verwendet wird, dann Analysen in großem Maßstab bereitzustellen und zu teilen, um tiefere Einblicke zu gewinnen. **Einblicke in Unternehmensdaten gewinnen:** Durch Datenmining und statistische Analyse, insbesondere in Verbindung mit anderen Technologien wie maschinellem Lernen, können Datenprofis Einblicke in Daten gewinnen. **Bessere Verständnis potenzieller Ergebnisse und Szenarien:** Mit statistischer Analyse, insbesondere der prädiktiven Art, verstehen Unternehmen besser, wie sich verschiedene Variablen auf sie auswirken werden, und können entsprechend planen. ### Wer nutzt statistische Analysesoftware? **Datenanalysten:** Je nach Komplexität der Software ist es wahrscheinlich, dass Analysten benötigt werden. Sie können helfen, die erforderlichen Abfragen, Dashboards und Notebooks für andere Mitarbeiter und Teams einzurichten. Sie können komplexe Abfragen innerhalb der Plattformen erstellen, um ein tieferes Verständnis für geschäftskritische Daten zu gewinnen. **Berater:** Unternehmen haben nicht immer den Luxus, ihre eigenen Analyselösungen zu entwickeln, zu optimieren und zu implementieren. Einige Unternehmen entscheiden sich dafür, externe Berater zu beschäftigen, wie z.B. [Business Intelligence (BI) Beratungsanbieter](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-bi-consulting). Diese Anbieter versuchen, ein Unternehmen und seine Ziele zu verstehen, Daten zu interpretieren und Ratschläge zu geben, um sicherzustellen, dass die Ziele erreicht werden. BI-Berater verfügen häufig über branchenspezifisches Wissen neben ihrem technischen Hintergrund, mit Erfahrung im Gesundheitswesen, im Geschäft und in anderen Bereichen. ### Was sind die Alternativen zu statistischer Analysesoftware? Alternativen zu statistischer Analysesoftware können diese Art von Software entweder teilweise oder vollständig ersetzen: [Analyseplattformen](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms) **:** Analyseplattformen können statistische Analysen umfassen, sind jedoch breiter fokussierte Tools, die die folgenden fünf Elemente erleichtern: Datenvorbereitung, Datenmodellierung, Datenmischung, Datenvisualisierung und Einsichtslieferung. [Big Data Analysesoftware](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics) **:** Big Data Analysesoftware verbindet sich mit Hadoop oder proprietären Hadoop-Distributionen, um strukturierte und unstrukturierte Daten besser zu verstehen. Diese gleichen Datenquellen können wichtig für Datenwissenschaftler sein, die mit dem Aufbau prädiktiver Modelle beauftragt sind. [Log-Analysesoftware](https://www.g2.com/categories/log-analysis): Unternehmen, die sich auf Log-Daten konzentrieren, könnten von der Bereitstellung von Log-Analysesoftware profitieren, die zur Analyse von Log-Daten aus Anwendungen und Systemen verwendet wird. Es sollte beachtet werden, dass diese Software in Bezug auf Datentypen und Datenquellen, mit denen sie verbunden werden kann, viel eingeschränkter ist. Da Log-Analysesoftware jedoch auf Logs fokussiert ist, bietet sie häufig detailliertere Informationen zu logbezogenen Daten. [Stream-Analysesoftware](https://www.g2.com/categories/stream-analytics) **:** Wenn man nach Tools sucht, die speziell auf die Analyse von Daten in Echtzeit ausgerichtet sind, ist Stream-Analysesoftware eine bevorzugte Lösung. Diese Tools helfen Benutzern, Daten im Transfer über APIs, zwischen Anwendungen und mehr zu analysieren. Diese Software kann bei IoT-Daten hilfreich sein, die man häufig in Echtzeit analysieren möchte. [Prädiktive Analysesoftware](https://www.g2.com/categories/predictive-analytics): Breitzweckstatistische Analysesoftware ermöglicht es Unternehmen, verschiedene Formen der Analyse durchzuführen, wie präskriptive, deskriptive und prädiktive. Unternehmen, die sich darauf konzentrieren, ihre vergangenen und gegenwärtigen Daten zu betrachten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, können prädiktive Analysesoftware für eine fein abgestimmte Lösung verwenden. [Textanalysesoftware](https://www.g2.com/categories/text-analysis): Statistische Analysesoftware konzentriert sich auf strukturierte oder numerische Daten und ermöglicht es Benutzern, in Zahlen einzutauchen, um Geschäftsentscheidungen zu informieren. Wenn der Benutzer sich auf unstrukturierte oder Textdaten konzentrieren möchte, sind Textanalysetools die beste Wahl. Diese Tools helfen Benutzern, schnell Sentimentanalysen, Schlüsselphrasen, Themen und andere Einblicke aus unstrukturierten Textdaten zu ziehen. #### Software im Zusammenhang mit statistischer Analysesoftware Verwandte Lösungen, die zusammen mit statistischer Analysesoftware verwendet werden können, umfassen: [Data-Warehouse-Software](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** Die meisten Unternehmen haben eine große Anzahl unterschiedlicher Datenquellen, daher implementieren sie ein Data-Warehouse, um alle ihre Daten am besten zu integrieren. Data-Warehouses können Daten aus mehreren Datenbanken und Geschäftsanwendungen speichern, was es BI- und Analysetools ermöglicht, alle Unternehmensdaten aus einem einzigen Repository abzurufen. Diese Organisation ist entscheidend für die Qualität der Daten, die von Analysetools aufgenommen werden. [Datenvorbereitungssoftware](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** Eine wichtige Lösung, die für eine einfache Datenanalyse erforderlich ist, ist ein Datenvorbereitungstool und andere verwandte Datenmanagement-Tools. Diese Lösungen ermöglichen es Benutzern, Daten zu entdecken, zu kombinieren, zu bereinigen und anzureichern, um eine einfache Analyse zu ermöglichen. Datenvorbereitungstools werden häufig von IT-Teams oder Datenanalysten verwendet, die mit der Nutzung von BI-Tools beauftragt sind. Einige BI-Plattformen bieten Datenvorbereitungsfunktionen, aber Unternehmen mit einer Vielzahl von Datenquellen entscheiden sich oft für ein dediziertes Vorbereitungstool. [Maschinelles Lernen Software](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** Maschinelle Lernalgorithmen sind ein wesentlicher Bestandteil beim Aufbau effektiver statistischer Modelle. Viele maschinelle Lernalgorithmen sind darauf ausgelegt, Empfehlungen oder Vorschläge zu geben, was besonders relevant für prädiktive Analysen ist. ### Herausforderungen mit statistischer Analysesoftware Softwarelösungen können ihre eigenen Herausforderungen mit sich bringen. **Bedarf an qualifizierten Mitarbeitern:** Statistische Analysesoftware ist nicht unbedingt einfach. Oft erfordern diese Tools einen dedizierten Administrator, um die Lösung zu implementieren und anderen bei der Einführung zu helfen. Es gibt jedoch einen Mangel an qualifizierten Datenwissenschaftlern und Analysten, die in der Lage sind, solche Lösungen einzurichten. Darüber hinaus werden dieselben Datenwissenschaftler damit beauftragt, umsetzbare Erkenntnisse aus den Daten abzuleiten. Ohne in diesen Bereichen qualifizierte Personen können Unternehmen die Tools oder ihre Daten nicht effektiv nutzen. Selbst die Self-Service-Tools, die von durchschnittlichen Geschäftsanwendern verwendet werden sollen, erfordern jemanden, der bei der Bereitstellung hilft. Unternehmen können sich an Support-Teams von Anbietern oder externe Berater wenden, wenn sie nicht in der Lage sind, jemanden intern einzustellen. **Datenorganisation:** Um das Beste aus Analysetools herauszuholen, müssen die Daten organisiert sein. Das bedeutet, dass Datenbanken korrekt eingerichtet und ordnungsgemäß integriert werden sollten. Dies kann den Aufbau eines Data-Warehouses erfordern, das Daten aus verschiedenen Anwendungen und Datenbanken an einem zentralen Ort speichern kann. Unternehmen müssen möglicherweise eine dedizierte [Datenvorbereitungssoftware](https://www.g2.com/categories/data-preparation) erwerben, um sicherzustellen, dass die Daten verbunden und für die Analysetools in der richtigen Weise bereinigt sind. Im Kontext von Big Data könnte ein Unternehmen speziell Big-Data-Verarbeitungs- und Verteilungssoftware in Betracht ziehen. Dies erfordert oft einen qualifizierten Datenanalysten, IT-Mitarbeiter oder einen externen Berater, um sicherzustellen, dass die Datenqualität für eine einfache Analyse optimal ist. **Benutzerakzeptanz:** Es ist nicht immer einfach, ein Unternehmen in ein datengetriebenes Unternehmen zu verwandeln. Besonders in etablierten Unternehmen, die seit Jahren auf die gleiche Weise arbeiten, ist es nicht einfach, Analysetools den Mitarbeitern aufzuzwingen, insbesondere wenn es Möglichkeiten gibt, dies zu vermeiden. Wenn es andere Optionen gibt, wie Tabellenkalkulationen oder bestehende Tools, die Mitarbeiter anstelle von Analysetools verwenden können, werden sie höchstwahrscheinlich diesen Weg gehen. Wenn Manager und Führungskräfte jedoch sicherstellen, dass Analysetools im Alltag eines Mitarbeiters notwendig sind, werden die Akzeptanzraten steigen. ### Welche Unternehmen sollten statistische Analysesoftware kaufen? Im digitalen Zeitalter sind Daten allgegenwärtig. Ob es sich um Hochschulbildung oder die Gesundheitsbranche handelt, es ist wahrscheinlich, dass viele Daten involviert sind. Statistische Analysesoftwaretools werden typischerweise von Datenwissenschaftlern und Mathematikern verwendet, bieten jedoch branchenspezifische Funktionen. Diese können Funktionen sein, die auf wissenschaftliche Forschung, Kostenmodellierung oder Gesundheitswissenschaften zugeschnitten sind. **Hochschulbildung:** Benutzer aus der Hochschulbildung nutzen statistische Analysetools, um Daten zu analysieren, schnell Einblicke zu gewinnen und relevante Trends in Daten zu finden. **Marktforschungsunternehmen:** Forscher wenden sich an statistische Analysen, um schwierige Forschungsprobleme zu lösen. Sie können diese Tools verwenden, um in ihre Forschungsergebnisse einzutauchen und historische Trends zu finden. Mit statistischer Analysesoftware können Marktforscher große Datenmengen in mehreren Formaten verarbeiten. **Gesundheitswesen** : Für Fachleute im Gesundheitswesen bedeutet Zeit nicht nur Geld, sondern auch den Unterschied zwischen Leben und Tod. Diese Mitarbeiter nutzen statistische Analysetools, um gesundheitsbezogene Daten besser zu verstehen und Effizienzen in Krankenhäusern zu verbessern, Krankheiten zu verwalten und einzudämmen und vieles mehr. ### Wie kauft man statistische Analysesoftware? #### Anforderungserfassung (RFI/RFP) für statistische Analysesoftware Wenn ein Unternehmen gerade erst mit seiner Analyse-Reise beginnt, kann g2.com bei der Auswahl der besten Software für das jeweilige Unternehmen und den Anwendungsfall helfen. Da die jeweilige Lösung je nach Unternehmensgröße und Branche variieren kann, ist G2 ein großartiger Ort, um Bewertungen basierend auf diesen Kriterien sowie vielen weiteren zu sortieren und zu filtern. Die Vielfalt, das Volumen und die Geschwindigkeit der Daten sind enorm. Daher sollten Benutzer darüber nachdenken, wie die jeweilige Lösung zu ihren spezifischen Bedürfnissen passt, sowie zu ihren zukünftigen Bedürfnissen, wenn sie mehr Daten ansammeln. Um die richtige Lösung zu finden, sollten Käufer Schmerzpunkte bestimmen und sie notieren. Diese sollten verwendet werden, um eine Checkliste von Kriterien zu erstellen. Darüber hinaus muss der Käufer die Anzahl der Mitarbeiter bestimmen, die diese Software nutzen müssen, da dies die Anzahl der Lizenzen bestimmt, die sie wahrscheinlich kaufen werden. Ein ganzheitlicher Überblick über das Unternehmen und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, in die Erstellung einer Checkliste von Kriterien einzusteigen. Die Checkliste dient als detaillierter Leitfaden, der sowohl notwendige als auch wünschenswerte Funktionen umfasst, einschließlich Budget, Funktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Lösungen und mehr. Je nach Umfang der Bereitstellung kann es hilfreich sein, eine Anfrage nach Informationen (RFI) zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Aufzählungspunkten, die beschreiben, was von einer statistischen Analysesoftware benötigt wird. #### Vergleich von statistischen Analysesoftware-Produkten **Erstellen Sie eine Longlist** Von der Erfüllung der Geschäftsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Softwarekaufprozesses. Um den Vergleich nach Abschluss aller Demos zu erleichtern, hilft es, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken vorzubereiten, die jedem Anbieter gestellt werden sollen. **Erstellen Sie eine Shortlist** Aus der Longlist der Anbieter ist es hilfreich, die Liste der Anbieter einzugrenzen und eine kürzere Liste von Kandidaten zu erstellen, vorzugsweise nicht mehr als drei bis fünf. Mit dieser Liste in der Hand können Unternehmen eine Matrix erstellen, um die Funktionen und Preise der verschiedenen Lösungen zu vergleichen. **Führen Sie Demos durch** Um sicherzustellen, dass der Vergleich gründlich ist, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit dem gleichen Anwendungsfall und den gleichen Datensätzen vorführen. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie sich jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz schlägt. #### Auswahl von statistischer Analysesoftware **Wählen Sie ein Auswahlteam** Da es bei statistischer Analysesoftware um Daten geht, muss der Benutzer sicherstellen, dass der Auswahlprozess datengesteuert ist. Das Auswahlteam sollte Notizen und Fakten und Zahlen vergleichen, die sie während des Prozesses notiert haben, wie Zeit bis zur Einsicht, Anzahl der Visualisierungen und Verfügbarkeit von erweiterten Analysefunktionen. **Verhandlung** Nur weil etwas auf der Preisseite eines Unternehmens steht, bedeutet das nicht, dass es nicht verhandelbar ist (obwohl einige Unternehmen nicht nachgeben werden). Es ist wichtig, ein Gespräch über Preise und Lizenzen zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, einen Rabatt für mehrjährige Verträge oder für die Empfehlung des Produkts an andere zu gewähren. **Endgültige Entscheidung** Nach dieser Phase und bevor man sich vollständig engagiert, wird empfohlen, einen Testlauf oder ein Pilotprogramm durchzuführen, um die Akzeptanz mit einer kleinen Stichprobengröße von Benutzern zu testen. Wenn das Tool gut genutzt und gut angenommen wird, kann der Käufer sicher sein, dass die Auswahl korrekt war. Wenn nicht, könnte es an der Zeit sein, zurück ans Reißbrett zu gehen. ### Was kostet statistische Analysesoftware? Unternehmen entscheiden sich für die Bereitstellung von statistischer Analysesoftware mit dem Ziel, einen gewissen Grad an Return on Investment (ROI) zu erzielen. #### Return on Investment (ROI) Da sie versuchen, ihre Verluste, die sie für die Software ausgegeben haben, wieder hereinzuholen, ist es wichtig, die damit verbundenen Kosten zu verstehen. Diese Software wird typischerweise pro Benutzer abgerechnet, was manchmal je nach Unternehmensgröße gestaffelt ist. Mehr Benutzer bedeuten in der Regel mehr Lizenzen, was mehr Geld bedeutet. Benutzer müssen berücksichtigen, wie viel ausgegeben wird und dies mit dem vergleichen, was gewonnen wird, sowohl in Bezug auf Effizienz als auch auf Umsatz. Daher können Unternehmen Prozesse vor und nach der Bereitstellung der Software vergleichen, um besser zu verstehen, wie Prozesse verbessert wurden und wie viel Zeit gespart wurde. Sie können sogar eine Fallstudie (entweder für interne oder externe Zwecke) erstellen, um die Gewinne zu demonstrieren, die sie durch die Nutzung des statistischen Analysetools erzielt haben. ### Implementierung von statistischer Analysesoftware **Wie wird statistische Analysesoftware implementiert?** Die Implementierung unterscheidet sich drastisch je nach Komplexität und Umfang der Daten. In Organisationen mit großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen (z.B. Anwendungen, Datenbanken usw.) ist es oft ratsam, eine externe Partei zu nutzen, sei es ein Implementierungsspezialist des Anbieters oder eine Drittanbieterberatung. Mit umfangreicher Erfahrung können sie Unternehmen helfen zu verstehen, wie sie ihre Datenquellen verbinden und konsolidieren und wie sie die Software effizient und effektiv nutzen können. **Wer ist für die Implementierung von statistischer Analysesoftware verantwortlich?** Es kann viele Menschen oder viele Teams erfordern, um eine Analyseplattform ordnungsgemäß bereitzustellen. Dies liegt daran, dass Daten über Teams und Funktionen hinweg geschnitten werden können. Daher ist es selten, dass eine Person oder sogar ein Team ein vollständiges Verständnis aller Datenressourcen eines Unternehmens hat. Mit einem funktionsübergreifenden Team an Ort und Stelle kann ein Unternehmen seine Daten zusammenfügen und die Reise der Analyse beginnen, beginnend mit ordnungsgemäßer Datenvorbereitung und -verwaltung. ### Trends in der statistischen Analysesoftware **Self-Service** Wie bei anderen Arten von Analysetools (wie Analyseplattformen) gibt es einen zunehmenden Trend, dass Software von der Self-Service-Natur ist. Das bedeutet, dass Nicht-Profis das Tool einfach mit wenig bis keiner IT-Unterstützung für die Einrichtung nutzen können sollten. Mit Drag-and-Drop-Oberflächen oder hochgradig anpassbaren Setups werden durchschnittliche Geschäftsanwender durch statistische Analysefähigkeiten befähigt. **Erweiterte Analytik** Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen machen in den meisten Branchen und Geschäftsanwendungsfällen Fortschritte, wobei die Statistik keine Ausnahme bildet. Mit maschinellem Lernen, das die statistische Analyse antreibt, können Benutzer Daten entdecken, die beste Art der Analyse für einen bestimmten Datensatz oder ein Problem bestimmen und mehr. Mit erweiterter Analytik können Analysten ein besseres Verständnis ihrer Daten erlangen, sodass sie in Trends und Muster eintauchen und tiefer eintauchen können. Zum Beispiel könnte die Software den Benutzer auf eine Anomalie in den Daten aufmerksam machen, die sie untersuchen können, um das Problem zu beheben oder relevante Personen darüber zu informieren.