Was ist ein "Scatterplot" und wie wird er in der Datenanalyse verwendet?

Was ist ein Scatterplot und wie wird er in der Datenanalyse verwendet?

Ein Scatterplot, auch Streudiagramm genannt, ist ein unverzichtbares Werkzeug in der Datenanalyse. Es ermöglicht die Visualisierung und Analyse von Beziehungen zwischen zwei Variablen. Aber wie funktioniert ein Scatterplot genau, und wie setzt man ihn sinnvoll ein? Lassen Sie uns diese Frage Schritt für Schritt beantworten!

Scatterplot

1. Was ist ein Scatterplot?

Ein Scatterplot ist eine grafische Darstellung von Datenpunkten in einem zweidimensionalen Koordinatensystem.

• X-Achse: Repräsentiert die unabhängige Variable (z. B. Zeit, Menge).

• Y-Achse: Zeigt die abhängige Variable (z. B. Umsatz, Kosten).

  
  

  Jeder Punkt im Diagramm stellt eine Kombination aus X- und Y-Wert dar.

Scatterplots sind besonders nützlich, um Zusammenhänge oder Muster in Daten zu erkennen, wie:

• Positive Korrelation: Wenn eine Variable steigt, steigt auch die andere.

• Negative Korrelation: Wenn eine Variable steigt, sinkt die andere.

• Keine Korrelation: Die Variablen zeigen keine erkennbare Beziehung.

2. Wie wird ein Scatterplot erstellt?

Das Erstellen eines Scatterplots ist einfach und erfolgt in wenigen Schritten:

Schritt 1: Daten sammeln

Bereiten Sie einen Datensatz mit mindestens zwei numerischen Variablen vor.

Schritt 2: Diagramm erstellen

• Verwenden Sie Tools wie Excel, Python (Matplotlib/Seaborn) oder spezialisierte Statistiksoftware.

• Tragen Sie die Werte der unabhängigen Variablen (X) auf der horizontalen Achse und die abhängigen Variablen (Y) auf der vertikalen Achse ein.

Schritt 3: Datenpunkte plotten

Jeder Datenpunkt repräsentiert ein Wertepaar (X, Y).

Schritt 4: Zusätzliche Elemente einfügen

• Trendlinie: Zeigt die Richtung der Beziehung.

• Outlier-Markierung: Hebt ungewöhnliche Werte hervor.

3. Wie wird ein Scatterplot in der Datenanalyse verwendet?

Scatterplots sind vielseitig einsetzbar:

1. Korrelationen erkennen: Sie helfen, den Grad und die Richtung einer Beziehung zwischen Variablen zu beurteilen.

2. Hypothesen testen: Zeigt, ob eine Vermutung über einen Zusammenhang plausibel ist.

3. Ausreißer identifizieren: Ungewöhnliche Datenpunkte, die die Analyse verzerren könnten, werden sichtbar.

4. Vorhersagemodelle entwickeln: Scatterplots liefern die Grundlage für Regressionsanalysen und Prognosemodelle.

Ein Beispiel aus der Praxis

In einem Six Sigma-Projekt kann ein Scatterplot genutzt werden, um zu analysieren, wie sich die Produktionszeit (X) auf die Fehlerquote (Y) auswirkt. Eine negative Korrelation könnte darauf hindeuten, dass längere Produktionszeiten die Qualität verbessern.