Statistiker vs Data Scientists: Wichtige Unterschiede bei Regressionsmodellen

Verstehen der Unterschiede zwischen Statistikern und Data Scientists bei Regressionsmodellen
In der heutigen datengesteuerten Welt spielen sowohl Statistiker als auch Data Scientists eine entscheidende Rolle bei der Analyse von Daten und der Gewinnung wertvoller Erkenntnisse. Obwohl sie oft ähnliche Werkzeuge wie Regressionsmodelle verwenden, können ihre Ansätze, Ziele und Anwendungen erheblich voneinander abweichen. Das Verständnis dieser Unterschiede ist für Organisationen, die Daten effektiv nutzen wollen, ebenso wichtig wie für Fachleute, die sich in der Branche positionieren möchten.
 

Statistiker: Meister der Inferenz und des Verständnisses

Fokus auf Zusammenhänge, Inferenz und statistische Grundlagen

Statistiker verwenden Regressionsmodelle hauptsächlich, um die Beziehungen zwischen Variablen zu verstehen und zu quantifizieren. Ihr Ziel ist es oft, zu ermitteln, wie Veränderungen einer oder mehrerer unabhängiger Variablen eine abhängige Variable in einer Population beeinflussen.

• Hypothesentests und A/B-Tests: Statistiker formulieren Hypothesen und nutzen Regressionsmodelle sowie andere statistische Tests, um die statistische Signifikanz von Zusammenhängen zu bestimmen. Sie sind erfahren in der Gestaltung von Experimenten und der Durchführung von A/B-Tests zum Vergleich von Gruppen.
• Starke Grundlagen in der Statistik: Statistiker verfügen über tiefes Wissen zu statistischen Konzepten, einschließlich Wahrscheinlichkeitsverteilungen, statistischer Inferenz und den Eigenschaften von Schätzern. Diese Expertise ermöglicht es ihnen, Daten gründlich zu analysieren und gültige Schlussfolgerungen zu ziehen.
• Modellannahmen: Statistiker achten sorgfältig auf die Annahmen, die den statistischen Modellen zugrunde liegen, wie Linearität, Normalität, Unabhängigkeit und Homoskedastizität, um die Gültigkeit ihrer Schlussfolgerungen sicherzustellen.
• Interpretierbarkeit: Eine klare Interpretation der Modelle ist von entscheidender Bedeutung. Statistiker streben danach, die Effektgröße, Richtung und Signifikanz von Prädiktoren so zu erklären, dass diese verständlich und umsetzbar sind.

 

Anwendungsbereiche

• Wissenschaftliche Forschung: In Bereichen wie Medizin, Psychologie und Sozialwissenschaften helfen Statistiker Forschern, kausale Zusammenhänge zu verstehen und Schlussfolgerungen aus experimentellen oder beobachtenden Daten zu ziehen.
• Politikgestaltung: Regierungen und Organisationen verlassen sich auf Statistiker, um Daten zu analysieren, die politische Entscheidungen beeinflussen. Dabei wird sichergestellt, dass die Schlussfolgerungen statistisch fundiert sind.
• Vorhersagemodellierung mit Regression: Obwohl Statistiker möglicherweise nicht tief in Machine Learning (ML) oder Deep Learning (DL) eintauchen, beherrschen sie die Anwendung von Regressionsmodellen und anderen statistischen Methoden zur Vorhersage in ihren jeweiligen Bereichen.

 

Data Scientists: Pioniere der Vorhersage und Automatisierung

Fokus auf Vorhersage, Leistung und angewandte Statistik

Data Scientists verwenden Regressionsmodelle und andere statistische Werkzeuge hauptsächlich für die prädiktive Analyse. Ihr Ziel ist es, Modelle zu entwickeln, die Ergebnisse auf neuen, unbekannten Daten genau vorhersagen können.

• Angewandtes statistisches Wissen: Für Data Scientists ist ein solides Verständnis grundlegender statistischer Konzepte unerlässlich. Dazu gehören Kenntnisse über Verteilungen, Wahrscheinlichkeiten, Hypothesentests und A/B-Tests. Diese grundlegenden Konzepte ermöglichen es Data Scientists, ihre Modelle zu validieren und robuste Ergebnisse zu erzielen.
• Expertise in Machine Learning und Deep Learning: Data Scientists nutzen häufig fortgeschrittene Machine-Learning-Algorithmen, einschliesslich nichtlinearer Modelle, Ensemble-Methoden und Deep-Learning-Techniken, um komplexe Muster in grossen Datensätzen zu erkennen.
• Umgang mit Big Data: Sie sind darin geübt, mit grossen und unstrukturierten Datensätzen zu arbeiten und nutzen Werkzeuge und Plattformen, die in der Lage sind, Daten in grossem Massstab zu verarbeiten und zu analysieren.
• Modellbereitstellung: Über die Modellentwicklung hinaus sind Data Scientists in die Bereitstellung von Modellen in Produktionsumgebungen involviert, wo sie in Anwendungen und Systeme integriert werden.

Anwendungsbereiche

• Business Intelligence: Unternehmen nutzen Data Scientists, um das Verhalten von Kunden vorherzusagen, Marketingstrategien zu optimieren und die betriebliche Effizienz zu verbessern.
• Technologie und Innovation: In Bereichen wie Künstliche Intelligenz, Natural Language Processing und Computer Vision entwickeln Data Scientists Modelle, die innovative Produkte und Dienstleistungen antreiben.

 

Hauptunterschiede bei der Verwendung von Regressionsmodellen

Wann sollte man einen Statistiker oder einen Data Scientist hinzuziehen?

 

Einen Statistiker hinzuziehen, wenn:

• Das Ziel darin besteht, kausale Zusammenhänge zu verstehen und Inferenz über eine Population zu ziehen.
• Hypothesentests und statistische Signifikanz entscheidend für das Projekt sind.
• Die Daten gut strukturiert sind und die Annahmen traditioneller statistischer Modelle erfüllt werden.
• Die Einhaltung von Vorschriften und eine rigorose statistische Validierung erforderlich sind.
• Expertenwissen in statistischen Methoden gefragt ist, ohne dass fortgeschrittene ML- oder DL-Techniken benötigt werden.

Einen Data Scientist hinzuziehen, wenn:

• Die Vorhersagegenauigkeit von höchster Bedeutung ist, wie etwa bei der Prognose von Verkäufen oder der Betrugserkennung.
• Mit grossen oder unstrukturierten Daten, wie etwa Social-Media-Feeds oder Sensordaten, gearbeitet wird.
• Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle implementiert werden, die aus Daten lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern können.
• Modelle in Produktionssysteme integriert werden müssen, wo eine Integration mit Softwareanwendungen erforderlich ist.
• Angewandtes statistisches Wissen in Kombination mit ML/DL-Kompetenzen notwendig ist, um komplexe Probleme zu lösen.

Fazit    

Das Verständnis der Unterschiede zwischen Statistikern und Data Scientists in der Anwendung von Regressionsmodellen ist entscheidend, um den richtigen Ansatz für die Datenanalyse auszuwählen. Ob der Fokus auf Inferenz und Verständnis oder auf Vorhersage und Bereitstellung liegt – beide Rollen bringen wertvolle Perspektiven und Werkzeuge mit.

Für Data Scientists ist ein grundlegendes Wissen in Statistik, Verteilungen, Wahrscheinlichkeiten, A/B-Tests und Hypothesentests unerlässlich. Diese statistischen Grundlagen verbessern die Fähigkeit, robuste prädiktive Modelle zu entwickeln und Ergebnisse zu validieren.

Für Statistiker ist tiefes Wissen in Machine Learning und Deep Learning zwar nicht zwingend erforderlich, aber die Beherrschung von Regression und anderen statistischen Methoden ermöglicht effektive Vorhersagen in ihrem Fachbereich.