Die deskriptive Statistik dient dazu, Daten zu sammeln, zu ordnen und visuell darzustellen, beispielsweise durch Tabellen, Diagramme und Kennzahlen wie Mittelwert oder Standardabweichung. Sie findet Anwendung in Marktanalysen, Unternehmensberichten und Umsatzvergleichen. Die Wahrscheinlichkeitsrechnung modelliert Unsicherheiten und Zufallsprozesse und wird in der Risikobewertung, Versicherungs- und Finanzmathematik sowie bei Prognosen genutzt. Die induktive (schließende) Statistik ermöglicht es, von Stichproben auf die Grundgesamtheit zu schließen und Hypothesentests durchzuführen, was in der Meinungsforschung, bei der Analyse von Kundenverhalten und wirtschaftlichen Trends Anwendung findet. Die Regressions- und Korrelationsanalyse untersucht Zusammenhänge zwischen Variablen und ermöglicht Modellbildungen, die für Nachfrageprognosen, Preisgestaltungen und Effizienzanalysen genutzt werden. Die Zeitreihenanalyse hilft, Daten über die Zeit hinweg zu analysieren, Trends und saisonale Muster zu erkennen, was für Konjunkturprognosen, Börsenanalysen und die Entwicklung von Umsätzen entscheidend ist. Schließlich unterstützt die statistische Entscheidungsfindung Unternehmen durch fundierte Methoden bei Kosten-Nutzen-Analysen, Produktionsplanungen und der Entwicklung von Marketingstrategien. All diese Bereiche ermöglichen eine fundierte Datenauswertung und helfen, wirtschaftliche Prozesse effizient zu steuern.