Datenanalyse – Untersuchung von Daten – Statistik

Datenanalyse

Datenanalyse ist der strukturierte Prozess des Untersuchens, Transformierens und Interpretierens von Daten, um nützliche Informationen zu extrahieren, Schlussfolgerungen zu ziehen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Im Kern beinhaltet die Datenanalyse eine Abfolge logischer Schritte, um Rohinformationen in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Dieser Prozess ist in nahezu jedem Bereich essenziell – von der Flugsicherheit über das Gesundheitswesen bis hin zu Business Intelligence und wissenschaftlicher Forschung.

Die Praxis der Datenanalyse umfasst mehrere Phasen: Datenerhebung, Bereinigung, Transformation, Anwendung statistischer oder rechnerischer Modelle sowie Interpretation und Kommunikation der Ergebnisse. In der Luftfahrt kann Datenanalyse beispielsweise die Auswertung von Flugdatenschreiber-Informationen beinhalten, um Trends im Pilotenverhalten zu erkennen oder systemische Probleme zu identifizieren, die die operative Sicherheit beeinflussen.

Ein kritischer Aspekt der Datenanalyse ist die Wahl geeigneter Techniken. Dazu zählen deskriptive Statistik (die Merkmale der Daten zusammenfasst), inferenzielle Statistik (die Erkenntnisse von einer Stichprobe auf eine Grundgesamtheit überträgt), prädiktive Modellierung oder maschinelles Lernen (bei dem Algorithmen aus Datenmustern lernen). Häufig werden Datenvisualisierungstools – wie Histogramme, Streudiagramme oder Heatmaps – eingesetzt, um komplexe Datensätze schnell und anschaulich zu interpretieren.

Datenanalyse beschränkt sich nicht auf quantitative Daten; qualitative Methoden werden für unstrukturierte Informationen wie Wartungsprotokolle oder Interviewtranskripte genutzt, etwa durch thematische Codierung oder Sentiment-Analyse.

Laut dem ICAO Doc 9859 (Safety Management Manual) ist Datenanalyse in der Luftfahrt ein integraler Bestandteil von Safety Management Systemen. Sie steuert die Gefahrenidentifikation, Risikobewertung und Entwicklung von Minderungsstrategien durch die Nutzung von Daten aus verschiedenen Quellen: Flugbetrieb, Wartungsaufzeichnungen, Vorfallberichte und mehr.

Zusammengefasst ist Datenanalyse eine multidisziplinäre Aufgabe, die statistisches Know-how, Fachwissen und den sicheren Umgang mit Analysewerkzeugen erfordert. Ihr Ziel ist es, Organisationen zu befähigen, fundierte, evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu verbessern und Risiken zu reduzieren.

Statistik

Statistik ist die mathematische Disziplin, die sich mit der Erhebung, Analyse, Interpretation und Präsentation von Daten beschäftigt. Sowohl in der Wissenschaft als auch in der Praxis liefert Statistik die grundlegenden Methoden, um Bedeutung aus numerischen und kategorialen Informationen zu ziehen.

Es gibt zwei Hauptzweige: deskriptive Statistik und inferenzielle Statistik. Die deskriptive Statistik organisiert und fasst Daten zusammen, wodurch zentrale Tendenzen (Mittelwert, Median, Modus), Streuung (Spannweite, Varianz, Standardabweichung) und Verteilung (Häufigkeit, Schiefe, Kurtosis) schnell erfasst werden können. Inferenzielle Statistik hingegen zielt darauf ab, auf Basis von Stichprobendaten Vorhersagen oder Rückschlüsse über Grundgesamtheiten zu ziehen. Dies geschieht durch Hypothesentests, Schätzungen und das Erstellen von Konfidenzintervallen.

Statistische Analysen sind grundlegend für Qualitätskontrolle und Risikomanagement in der Luftfahrt. ICAO Doc 9859 und Doc 10004 (Global Aviation Safety Plan) betonen die Bedeutung robuster statistischer Prozesse zur Analyse von Sicherheitsleistungsindikatoren, Bewertung der Wirksamkeit von Sicherheitsmaßnahmen und zum Benchmarking mit globalen Standards.

Wichtige statistische Konzepte umfassen:

• Grundgesamtheit: Die Gesamtheit aller untersuchten Einheiten (z. B. alle Flüge eines Jahres).
• Stichprobe: Eine Teilmenge der Grundgesamtheit, die für Analysen verwendet wird.
• Parameter: Ein Zahlenwert, der eine Eigenschaft der Grundgesamtheit zusammenfasst (z. B. durchschnittliche Landungsrate).
• Statistik: Der entsprechende Wert, berechnet aus einer Stichprobe.

In der Luftfahrt werden Statistiken eingesetzt, um Trends bei Vorfallraten zu überwachen, Einflussfaktoren von Unfällen zu analysieren und die Zuverlässigkeit von Systemen und Prozessen zu bewerten. Fortgeschrittene Methoden wie Regressionsanalyse, Zeitreihenanalyse und Überlebenszeitanalyse helfen, komplexe Zusammenhänge zwischen Variablen zu entschlüsseln – etwa den Einfluss von Wetterbedingungen auf Verspätungen oder den Zusammenhang zwischen Wartungspraktiken und Geräteausfällen.

Statistik ist auch für die regulatorische Einhaltung unerlässlich und unterstützt die evidenzbasierten Empfehlungen in den ICAO-Standards und -Empfehlungen (SARPs). Zusammengefasst ist Statistik das Rückgrat datenbasierter Entscheidungsfindung und ermöglicht es Organisationen, Unsicherheiten zu quantifizieren, Hypothesen zu überprüfen und ihre Leistung zu optimieren.

Variable

Eine Variable ist jede Eigenschaft, Zahl oder Größe, die gemessen oder kategorisiert werden kann und verschiedene Werte annehmen kann. In der Datenanalyse und Statistik sind Variablen die Bausteine der Datenerhebung und -interpretation.

Variablentypen:

• Quantitative (numerische) Variablen: Stellen messbare Größen dar (z. B. Flughöhe, Geschwindigkeit, Temperatur).
• Qualitative (kategoriale) Variablen: Stehen für Kategorien oder Bezeichnungen (z. B. Flugzeugtyp, Flugphase, Wetterlage).
• Diskrete Variablen: Nehmen bestimmte, voneinander getrennte Werte an (z. B. Anzahl Flüge pro Tag).
• Stetige Variablen: Können jeden Wert innerhalb eines Bereichs annehmen (z. B. Flugdauer in Minuten).

In der Luftfahrt werden Variablen für jeden operationellen Kontext präzise definiert. Ein Flugdatenschreiber etwa erfasst pro Sekunde Hunderte von Variablen wie Motordrehzahl, Klappenstellung und Vertikalgeschwindigkeit. In der statistischen Modellierung werden Variablen genutzt, um Zusammenhänge herzustellen (z. B.: Erhöht höhere Windgeschwindigkeit die Wahrscheinlichkeit von Durchstartmanövern?).

Unabhängige Variablen (Prädiktoren) und abhängige Variablen (Ergebnisse) sind grundlegende Konzepte in der Statistik. Beispielsweise ist bei einer Studie zum Einfluss der Crew-Erfahrung auf Vorfallraten die Crew-Erfahrung die unabhängige Variable, die Vorfallrate die abhängige.

ICAO-Dokumente (z. B. Doc 9859) verlangen eine präzise Definition und konsistente Verwendung von Variablen im Sicherheitsberichtswesen und in Analysen, um die Datenintegrität in der gesamten Luftfahrtindustrie zu gewährleisten.

Die sorgfältige Auswahl und Definition von Variablen ist entscheidend für eine verlässliche Datenanalyse. Unklarheiten oder Fehlklassifikationen können zu fehlerhaften Schlussfolgerungen führen, was in sicherheitskritischen Bereichen wie der Luftfahrt schwerwiegende Folgen haben kann. Daher sind strenge Protokolle für das Variablenmanagement – wie Datenwörterbücher und Metadatenstandards – im professionellen Datenanalyse-Workflow unerlässlich.

Deskriptive Statistik

Deskriptive Statistik ist eine Methodensammlung zur Zusammenfassung und Beschreibung der wesentlichen Merkmale eines Datensatzes, ohne darüber hinausgehende Schlussfolgerungen zu ziehen. Ihr Hauptzweck ist es, einfache, verständliche quantitative Zusammenfassungen zu liefern, die große, komplexe Datensätze zugänglich und interpretierbar machen.

Zentrale Maße in der deskriptiven Statistik:

• Maße der zentralen Tendenz: Mittelwert (Durchschnitt), Median (Zentralwert), Modus (häufigster Wert).
• Maße der Streuung: Spannweite (Differenz zwischen höchstem und niedrigstem Wert), Varianz und Standardabweichung (Maß für die Abweichung der Werte vom Mittelwert).
• Häufigkeitsverteilungen: Zählungen oder Prozentsätze für jeden Wert oder jede Gruppe, oft visualisiert durch Balkendiagramme, Histogramme oder Tortendiagramme.
• Perzentile und Quartile: Zeigen die relative Position von Werten innerhalb eines Datensatzes an.

In der Flugsicherheitsanalyse werden deskriptive Statistiken genutzt, um beispielsweise Vorkommen von Runway Incursions pro Flughafen zusammenzufassen, die Verteilung von Vorfalltypen zu analysieren oder die durchschnittliche Anzahl an Wartungsvorgängen pro Flugzeugtyp zu berechnen. Die monatliche Darstellung der Häufigkeit von Vogelschlägen kann etwa saisonale Muster aufzeigen und ein proaktives Risikomanagement ermöglichen.

ICAO empfiehlt, deskriptive Statistiken als ersten Schritt bei der Analyse von Sicherheitsdaten einzusetzen, um Ausreißer, Trends und Bereiche mit Untersuchungsbedarf hervorzuheben. Der effektive Einsatz dieser Techniken ermöglicht es Entscheidungsträgern, operative Realitäten schnell zu erfassen und unterstützt die Kommunikation mit nicht-spezialisierten Zielgruppen.

Deskriptive Statistik stellt keine Zusammenhänge her und prüft keine Hypothesen, bildet aber die Grundlage für weiterführende Analysen. Eine korrekte Anwendung erfordert Aufmerksamkeit für die Datenqualität und Kontextkenntnis; Durchschnittswerte können beispielsweise in Gegenwart von Ausreißern oder schiefen Verteilungen irreführend sein.

Inferenzielle Statistik

Inferenzielle Statistik erlaubt es Analysten, aus Stichprobendaten Rückschlüsse auf eine Grundgesamtheit zu ziehen. Dieser Zweig der Statistik ist unverzichtbar, wenn es praktisch oder logistisch unmöglich ist, Daten von jedem Mitglied einer Grundgesamtheit zu erheben – was in groß angelegten Luftfahrtsystemen häufig der Fall ist.

Inferenzielle Techniken umfassen:

• Hypothesentests: Verfahren zur Bewertung von Annahmen oder Behauptungen über einen Populationsparameter. Beispiele sind t-Tests (Vergleich von Mittelwerten), Chi-Quadrat-Tests (Überprüfung von Zusammenhängen zwischen kategorialen Variablen) und ANOVA (Vergleich von Mittelwerten über mehrere Gruppen).
• Konfidenzintervalle: Aus Stichprobendaten berechnete Bereiche, die mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit (z. B. 95 %) den wahren Populationsparameter enthalten.
• Regressionsanalyse: Modellierung von Zusammenhängen zwischen einer oder mehreren unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen, beispielsweise zur Untersuchung, wie Wetter und Crew-Erfahrung Verspätungen vorhersagen.
• Schätzung: Verwendung von Stichprobenstatistiken zur Schätzung von Populationsparametern.

ICAO-Dokumentationen betonen den Einsatz inferenzieller Statistik im Sicherheitsmanagement, besonders bei Risikobewertungen und Trendanalysen. Beispielsweise kann eine Stichprobe von Vorfällen in der Flugsicherung herangezogen werden, um die Sicherheitsleistung einer Region insgesamt zu bewerten oder signifikante Veränderungen in der Ereignishäufigkeit zu erkennen.

Wichtige Aspekte der inferenziellen Statistik sind Stichprobenverfahren (zufällig, geschichtet, Cluster), Stichprobengröße (sie beeinflusst die Zuverlässigkeit der Rückschlüsse) und das Potenzial für Verzerrungen (systematische Fehler bei Datenerhebung oder Analyse). Eine fehlerhafte Anwendung kann zu falschen Schlussfolgerungen führen, etwa die Überschätzung der Wirksamkeit einer Sicherheitsmaßnahme aufgrund nicht repräsentativer Stichproben.

In der Luftfahrt nutzt man inferenzielle Statistik häufig, um die Auswirkungen neuer Technologien, Trainingsprogramme oder regulatorischer Änderungen zu bewerten. Nach Einführung eines neuen Pilotentrainingsmoduls kann beispielsweise überprüft werden, ob beobachtete Rückgänge der Vorfallraten statistisch signifikant sind oder dem Zufall zuzuschreiben sind.

Datenbereinigung

Datenbereinigung ist der Prozess des Erkennens, Korrigierens oder Entfernens von fehlerhaften, unvollständigen, inkonsistenten oder irrelevanten Daten aus Datensätzen vor der Analyse. Hochwertige Daten sind entscheidend für zuverlässige statistische Analysen, Modellierung und Entscheidungsfindung.

Die Hauptschritte der Datenbereinigung umfassen:

• Identifikation fehlender Werte und Entscheidung, wie mit ihnen umgegangen wird (auffüllen, ignorieren oder entfernen).
• Erkennung und Korrektur von Dateneingabefehlern, wie Tippfehlern oder Fehlklassifikationen.
• Konsistenzprüfungen zur Gewährleistung standardisierter Daten (z. B. alle Datumsangaben im Format JJJJ-MM-TT).
• Entfernung von Duplikaten, die Analysen verfälschen können.
• Ausreißererkennung und -behandlung, da Extremwerte auf Eingabefehler hindeuten oder als seltene Ereignisse besondere Beachtung verdienen können.
• Aussortieren irrelevanter Daten, sodass nur notwendige Felder erhalten bleiben.

In der Luftfahrt ist Datenbereinigung besonders wichtig. Beispielsweise können Flugdatenschreiber aufgrund von Sensordefekten fehlerhafte Werte liefern, und in Wartungsprotokollen herrscht manchmal uneinheitliche Terminologie. ICAO Doc 9859 unterstreicht, dass Sicherheitsdaten korrekt, aktuell und vollständig sein müssen, um ein effektives Sicherheitsmanagement zu unterstützen.

Automatisierte Tools, etwa Skripte in Python (mit Pandas oder NumPy) oder R, können diese Prozesse beschleunigen. Dennoch bleibt menschliche Kontrolle unerlässlich – insbesondere für kontextspezifische Entscheidungen, etwa ob ein Ausreißer ein Fehler oder ein bemerkenswertes Ereignis ist.

Eine umfassende Dokumentation aller Bereinigungsschritte sichert Transparenz und Nachvollziehbarkeit – zentrale Prinzipien in der Wissenschaft und für die Einhaltung regulatorischer Vorgaben. Saubere Daten sind das Fundament vertrauenswürdiger Analysen und ermöglichen es Organisationen, den Wert ihrer Informationsressourcen voll auszuschöpfen.

Datenumwandlung

Datenumwandlung bezeichnet den Prozess, Daten aus ihrem ursprünglichen Format in eine für die Analyse geeignete Struktur zu überführen. Dies kann Normalisierung, Kodierung, Skalierung, Aggregation oder Umstrukturierung der Daten umfassen.

Typische Aufgaben der Datenumwandlung:

• Normalisierung/Standardisierung: Skalierung numerischer Werte auf einen gemeinsamen Bereich, wichtig für Algorithmen, die empfindlich auf Größenordnungen reagieren.
• Kodierung kategorialer Variablen: Umwandlung nicht-numerischer Kategorien in numerische Codes (z. B. ‘Tag’ = 1, ‘Nacht’ = 2) für die statistische Analyse.
• Aggregation: Zusammenfassung von Detaildaten zu übergeordneten Kennzahlen (z. B. Gesamtanzahl von Vorfällen pro Monat).
• Pivotierung/Umstrukturierung: Änderung der Datenanordnung für Analysen (z. B. Pivot-Tabellen).
• Feature Engineering: Entwicklung neuer Variablen (Features) aus bestehenden Daten zur Verbesserung der Modellleistung.

In der Luftfahrt wird Datenumwandlung intensiv genutzt. Beispielsweise ermöglicht die Transformation von Rohsensordaten aus unterschiedlichen Flugzeugsystemen in standardisierte Kennzahlen eine Analyse und einen Vergleich über verschiedene Flotten hinweg. ICAO-Leitlinien betonen die Notwendigkeit harmonisierter Datenformate, um Datenaustausch und gemeinsame Sicherheitsanalysen zu erleichtern.

Datenumwandlung ist die Voraussetzung für fortschrittliche Analysen und stellt Kompatibilität mit Machine-Learning-Algorithmen, statistischen Modellen und Visualisierungstools sicher. Fehlerhafte oder inkonsistente Transformationen können jedoch Artefakte oder Verzerrungen einführen und die Analyse untergraben.

Regressionsanalyse

Regressionsanalyse ist eine leistungsstarke statistische Methode zur Untersuchung des Zusammenhangs zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen. Sie wird breit für Vorhersagen, Trendanalysen und die Quantifizierung von Einflussfaktoren genutzt.

Regressionsarten umfassen:

• Lineare Regression: Modelliert die Beziehung zwischen zwei Variablen durch Anpassung einer Geraden.
• Multiple Regression: Untersucht den Einfluss mehrerer Variablen auf ein Ergebnis.
• Logistische Regression: Wird eingesetzt, wenn die abhängige Variable kategorial ist (z. B. Vorfall/kein Vorfall).
• Nichtlineare Regression: Für Zusammenhänge, die keinem linearen Muster folgen.

In der Luftfahrt wird Regressionsanalyse genutzt, um den Einfluss betrieblicher und umweltbezogener Faktoren auf Ergebnisse wie Verspätungsminuten, Kraftstoffverbrauch oder Sicherheitsereignisse zu modellieren. Lineare Regression kann zum Beispiel den Zusatzverbrauch durch Gegenwind quantifizieren, während logistische Regression den Einfluss von Crew-Erfahrung und Wetter auf die Wahrscheinlichkeit eines Durchstartens bewertet.

Wichtige Aspekte der Regression sind:

• Annahmen: Linearität, Normalverteilung, Unabhängigkeit und Homoskedastizität (konstante Varianz).
• Modellvalidierung: Bewertung der Anpassungsgüte, Residuenanalyse und Kontrolle von Überanpassung.
• Interpretation der Koeffizienten: Quantifizierung des Einflusses jedes Prädiktors auf das Ergebnis.

Regressionsanalysen können auch Störvariablen und Interaktionseffekte berücksichtigen und ermöglichen so ein differenziertes Verständnis komplexer Betriebsumgebungen.

Standardabweichung

Die Standardabweichung ist ein grundlegendes Maß für die Streuung oder Variabilität in einem Datensatz. Sie quantifiziert, wie stark einzelne Werte vom Mittelwert (Durchschnitt) abweichen, und gibt Aufschluss über die Konsistenz und Streubreite der Daten.

Mathematisch ist die Standardabweichung (σ für Population, s für Stichprobe) die Quadratwurzel der Varianz, also des Durchschnitts der quadrierten Abweichungen vom Mittelwert. Eine niedrige Standardabweichung zeigt, dass Werte eng um den Mittelwert gruppiert sind, eine hohe weist auf eine große Streuung hin.

In der Luftfahrt dient die Standardabweichung zur Überwachung der Betriebskonstanz:

• Flugzeiten: Analyse der Pünktlichkeitsabweichungen bei Ankunft/Abflug.
• Wartungsintervalle: Erkennung ungewöhnlicher Muster, die auf Zuverlässigkeitsprobleme hinweisen können.
• Sensorwerte: Auffinden von Anomalien bei Triebwerks- oder Umweltmessungen.

Auch in Kontrollkarten, Prozessfähigkeitsindizes und Risikoquantifizierungen in Sicherheitsmanagementsystemen spielt die Standardabweichung eine Rolle.

Ein wichtiger Punkt ist die Empfindlichkeit der Standardabweichung gegenüber Ausreißern; ein einzelner Extremwert kann das Maß stark beeinflussen. Deshalb wird sie häufig zusammen mit Median und Interquartilsabstand für eine robuste Analyse verwendet.

Hypothesentests

Hypothesentests sind statistische Verfahren zur Überprüfung von Annahmen oder Behauptungen über einen Populationsparameter anhand von Stichprobendaten. Sie sind ein Grundpfeiler der inferenziellen Statistik und bilden die Basis für evidenzbasierte Entscheidungen in Forschung, Technik und Sicherheitsmanagement.

Der Prozess umfasst:

• Formulierung von Nullhypothese (H0) und Alternativhypothese (H1): Die Nullhypothese stellt meist den Status quo oder keinen Effekt dar, die Alternative einen Unterschied oder Effekt.
• Festlegung des Signifikanzniveaus (α): Meist 0,05, was einem 5 %-Risiko entspricht, die Nullhypothese fälschlicherweise abzulehnen.
• Berechnung einer Prüfgröße: Mit den Beobachtungsdaten (z. B. t-Wert, z-Wert, Chi-Quadrat).
• Bestimmung des p-Werts: Die Wahrscheinlichkeit, die beobachteten (oder extremere) Daten zu erhalten, wenn die Nullhypothese gilt.
• Entscheidung: Ist der p-Wert < α, wird die Nullhypothese abgelehnt.

Gängige Tests sind:

• t-Test: Vergleich von Mittelwerten zwischen zwei Gruppen (z. B. vor und nach einer Sicherheitsmaßnahme).
• ANOVA: Vergleich von Mittelwerten über mehr als zwei Gruppen.
• Chi-Quadrat-Test: Überprüfung von Zusammenhängen zwischen kategorialen Variablen.

Für eine korrekte Anwendung müssen Annahmen (Normalverteilung, Unabhängigkeit), angemessene Stichprobengrößen und das Bewusstsein für Fehler 1. Art (falsch positiv) und 2. Art (falsch negativ) beachtet werden.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) umfasst Algorithmen und rechnerische Methoden, die es Computern ermöglichen, Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu sein. ML ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI) und wird zunehmend in Datenanalyse-Workflows integriert – auch in der Luftfahrt.

ML-Modelle werden unterteilt in:

• Überwachtes Lernen: Algorithmen lernen aus gelabelten Daten (Eingaben mit bekannten Ausgaben), z. B. für Klassifikation (Vorhersage des Vorfalltyps) oder Regression (Schätzung der Verspätungsdauer).
• Unüberwachtes Lernen: Algorithmen entdecken Muster in ungelabelten Daten, etwa durch Clustering ähnlicher Flüge…