ASCVIT · Automatic Statistical Calculation, Visualization, and Interpretation Tool
Statistische Analysen automatisch berechnen, visualisieren und interpretieren.
ASCVIT ist eine webbasierte Anwendung für die automatisierte statistische Auswertung. Datensätze werden hochgeladen, Kontexte bei Bedarf ergänzt und passende Verfahren auf Grundlage der KI-Empfehlung ausgewählt. Anschließend werden die Ergebnisse visualisiert und verständlich interpretiert ausgegeben.
- Statistik
- Interpretation
- Visualisierung
- KI-gestützt
Produktidee
Vom Datensatz zur nachvollziehbaren statistischen Interpretation.
Was ist ASCVIT?
ASCVIT [AUTOMATIC STATISTICAL CALCULATION, VISUALIZATION AND INTERPRETATION TOOL] ist eine webbasierte Anwendung zur automatisierten statistischen Analyse und Interpretation von Datensätzen. Nutzerinnen und Nutzer laden CSV- oder Excel-Dateien hoch, ergänzen den Kontext zur Fragestellung und erhalten darauf aufbauend passende Empfehlungen für statistische Verfahren. Die Anwendung verbindet automatische Berechnung, Visualisierung und sprachliche Einordnung. Dadurch werden statistische Analysen zugänglicher, ohne den Analyseprozess auf die reine Ausgabe von Kennzahlen zu reduzieren.
Daten prüfen
ASCVIT erkennt Datenstrukturen, Variablentypen und bereitet Datensätze für weitere Analyseschritte vor.
Verfahren empfehlen
Datenbasierte Heuristiken und KI-gestützte Einordnungen schlagen passende Startmethoden und Variablen vor.
Ergebnisse visualisieren
Histogramme, Korrelationsmatrizen, Streudiagramme, Konfusionsmatrizen und Zeitverläufe machen Muster sichtbar.
Interpretation sichern
Automatisch erzeugte Interpretationen und Exporte unterstützen dokumentierte Analyseprozesse in Forschung, Lehre und Praxis.
Workflow
Ein strukturierter Prozess für statistische Auswertungen.
Die vorhandenen Screenshots werden im Layout der Produktseite als erklärende Impressionen eingebunden.
ASCVIT IMPRESSION: DATASET CHECK AND RECOMMENDATION
Datensatz analysieren und Empfehlungen erhalten
Zu Beginn können CSV- oder Excel-Dateien mit einem kurzen Kontext zur Fragestellung, zum Datentyp oder zum Analyseziel kombiniert werden. Nach dem Upload prüft ASCVIT die Struktur des Datensatzes, erkennt numerische, kategoriale, binäre und datumsbezogene Variablen und bereitet die Daten für die weitere Auswertung auf. Anschließend schlägt die Anwendung sinnvolle Startmethoden und passende Variablen vor.
ASCVIT IMPRESSION: STATISTICAL METHODS
Analyseformen flexibel anwenden
ASCVIT schlägt geeignete Verfahren vor. Nutzende können Empfehlungen übernehmen, mehrere Verfahren ausführen oder eine Methode selbst auswählen. Die Anwendung unterstützt deskriptive Statistik, Korrelationsanalysen, lineare Regression, logistische Regression, Zeitreihenanalysen, Clustering und den Chi-Quadrat-Test. Empfohlene Verfahren können direkt ausgeführt, kombiniert oder manuell ausgewählt werden.
ASCVIT IMPRESSION: VISUALIZATION AND INTERPRETATION
Ergebnisse verständlich einordnen
ASCVIT stellt Kennzahlen, tabellarische Übersichten und interaktive Visualisierungen bereit. Ergänzt werden diese Ausgaben durch automatisch erzeugte Interpretationen in klarer Sprache, damit statistische Ergebnisse praktisch nachvollziehbar werden. Die Ergebnisse werden mit Kennzahlen, Tabellen, Visualisierungen und Interpretationen ausgegeben und können als JSON- oder HTML-Datei exportiert werden.
Code und Lizenz
Offene Codebasis und individuelle Nutzungsszenarien.
Die letzte öffentliche Version von ASCVIT ist weiterhin nutzbar. Für Lizenzfragen und Weiterentwicklungsideen steht das Kontaktformular bereit.
Open-Source-Code
Der Open-Source-Code der letzten öffentlichen Version von ASCVIT kann über das GitHub-Repository eingesehen werden.
Datenformate
Nutzende können Datensätze im CSV- oder Excel-Format hochladen und mit einem kurzen Kontext zum Analyseziel ergänzen.
KI-gestützte Einordnung
ASCVIT kombiniert datenbasierte Heuristiken mit KI-Unterstützung, um geeignete Verfahren und verständliche Interpretationen vorzuschlagen.
Dokumentation
Analysen werden in Prozessen organisiert. Daten, Kontexte, Empfehlungen und Ergebnisse können später erneut aufgerufen und exportiert werden.
