Was ist Datenanalyse? Forschung, Typen und Beispiele

Was ist Datenanalyse?

Datenanalyse ist definiert als ein Prozess der Bereinigung, Transformation und Modellierung von Daten, um nützliche Informationen für die Geschäftsentscheidung zu ermitteln. Der Zweck der Datenanalyse besteht darin, nützliche Informationen aus Daten zu extrahieren und auf der Grundlage der Datenanalyse eine Entscheidung zu treffen.

Ein einfaches Beispiel für die Datenanalyse ist, dass wir bei jeder Entscheidung in unserem täglichen Leben darüber nachdenken, was beim letzten Mal passiert ist oder was passieren wird, wenn wir diese bestimmte Entscheidung treffen. Dabei geht es um nichts anderes, als unsere Vergangenheit oder Zukunft zu analysieren und darauf basierend Entscheidungen zu treffen. Dafür sammeln wir Erinnerungen an unsere Vergangenheit oder Träume von unserer Zukunft. Das ist also nichts anderes als Datenanalyse. Dasselbe, was ein Analyst für geschäftliche Zwecke tut, wird Datenanalyse genannt.

In diesem Daten Wissenschaft Im Tutorial lernen Sie:

Warum Datenanalyse?

Um Ihr Geschäft wachsen zu lassen und sogar in Ihrem Leben zu wachsen, brauchen Sie manchmal nur eine Analyse!

Wenn Ihr Unternehmen nicht wächst, müssen Sie zurückblicken, Ihre Fehler eingestehen und erneut einen Plan erstellen, ohne diese Fehler zu wiederholen. Und selbst wenn Ihr Unternehmen wächst, müssen Sie sich darauf freuen, das Unternehmen weiter wachsen zu lassen. Alles, was Sie tun müssen, ist, Ihre Geschäftsdaten und Geschäftsprozesse zu analysieren.

Datenanalyse-Tools

Datenanalysetools erleichtern Benutzern die Verarbeitung und Manipulation von Daten, analysieren die Beziehungen und Korrelationen zwischen Datensätzen und helfen außerdem dabei, Muster und Trends für die Interpretation zu erkennen. Hier ist eine vollständige Liste von Werkzeuge Wird zur Datenanalyse in der Forschung verwendet.

Arten der Datenanalyse: Techniken und Methoden

Es gibt mehrere Arten der Datenanalyse Techniken, die auf Geschäfts- und Technologiebasis existieren. Die wichtigsten Datenanalysemethoden sind jedoch:

• Textanalyse
• Statistische Analyse
• Diagnostische Analyse
• Prädiktive Analyse
• Präskriptive Analyse

Textanalyse

Textanalyse wird auch als Data Mining bezeichnet. Es ist eine der Methoden der Datenanalyse, mithilfe von Datenbanken ein Muster in großen Datenmengen zu entdecken Data Mining-Tools. Früher wurden Rohdaten in Geschäftsinformationen umgewandelt. Auf dem Markt gibt es Business-Intelligence-Tools, mit denen strategische Geschäftsentscheidungen getroffen werden. Insgesamt bietet es eine Möglichkeit, Daten zu extrahieren und zu untersuchen, Muster abzuleiten und schließlich die Daten zu interpretieren.

Statistische Analyse

Die statistische Analyse zeigt „Was ist passiert?“, indem sie vergangene Daten in Form von Dashboards verwendet. Die statistische Analyse umfasst die Sammlung, Analyse, Interpretation, Präsentation und Modellierung von Daten. Sie analysiert einen Datensatz oder eine Stichprobe von Daten. Es gibt zwei Kategorien dieser Art von Analyse – Descriptive Analyse und Inferenzanalyse.

DescriptLive-Analyse

analysiert vollständige Daten oder eine Stichprobe zusammengefasster numerischer Daten. Es zeigt Mittelwert und Abweichung für kontinuierliche Daten, während Prozentsatz und Häufigkeit für kategorische Daten angezeigt werden.

Inferenzanalyse

analysiert Stichproben aus vollständigen Daten. Bei dieser Art der Analyse können Sie aus denselben Daten unterschiedliche Schlussfolgerungen ziehen, indem Sie verschiedene Stichproben auswählen.

Diagnostische Analyse

Die Diagnoseanalyse zeigt: „Warum ist es passiert?“ indem Sie die Ursache anhand der Erkenntnisse der statistischen Analyse ermitteln. Diese Analyse ist nützlich, um Verhaltensmuster von Daten zu identifizieren. Wenn in Ihrem Geschäftsprozess ein neues Problem auftritt, können Sie in dieser Analyse nach ähnlichen Mustern für dieses Problem suchen. Und es besteht möglicherweise die Chance, ähnliche Rezepte für die neuen Probleme zu verwenden.

Prädiktive Analyse

Prädiktive Analysen zeigen anhand früherer Daten, „was wahrscheinlich passieren wird“. Das einfachste Beispiel für eine Datenanalyse ist: Wenn ich letztes Jahr aufgrund meiner Ersparnisse zwei Kleider gekauft habe und mein Gehalt sich dieses Jahr verdoppelt, kann ich vier Kleider kaufen. Aber natürlich ist das nicht so einfach, weil man auch andere Umstände berücksichtigen muss, wie z. B. die Wahrscheinlichkeit, dass die Kleiderpreise dieses Jahr steigen, oder vielleicht möchten Sie statt Kleidern ein neues Fahrrad oder ein Haus kaufen!

Hier macht diese Analyse Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage aktueller oder vergangener Daten. Prognosen sind lediglich Schätzungen. Die Genauigkeit hängt davon ab, wie viele detaillierte Informationen Sie haben und wie viel Sie darin vertiefen.

Präskriptive Analyse

Die präskriptive Analyse kombiniert die Erkenntnisse aller vorherigen Analysen, um zu bestimmen, welche Maßnahmen bei einem aktuellen Problem oder einer aktuellen Entscheidung zu ergreifen sind. Die meisten datengesteuerten Unternehmen nutzen präskriptive Analysen, da prädiktive und deskriptive Analysen nicht ausreichen, um die Datenleistung zu verbessern. Basierend auf aktuellen Situationen und Problemen analysieren sie die Daten und treffen Entscheidungen.

Datenanalyseprozess

Der Datenanalyseprozess ist nichts anderes als das Sammeln von Informationen mithilfe einer geeigneten Anwendung oder eines geeigneten Tools, mit dem Sie die Daten untersuchen und ein Muster darin finden können. Auf der Grundlage dieser Informationen und Daten können Sie Entscheidungen treffen oder endgültige Schlussfolgerungen ziehen.

Die Datenanalyse besteht aus den folgenden Phasen:

• Erfassung von Datenanforderungen
• Datensammlung
• Datenreinigung
• Datenanalyse
• Dateninterpretation
• Datenvisualisierung

Erfassung von Datenanforderungen

Zunächst müssen Sie darüber nachdenken, warum Sie diese Datenanalyse durchführen möchten. Alles, was Sie brauchen, um den Zweck oder das Ziel der Datenanalyse herauszufinden. Sie müssen entscheiden, welche Art von Datenanalyse Sie durchführen möchten! In dieser Phase müssen Sie entscheiden, was Sie analysieren und wie Sie es messen möchten. Sie müssen verstehen, warum Sie die Untersuchung durchführen und welche Maßnahmen Sie für diese Analyse verwenden müssen.

Datensammlung

Nach der Anforderungserfassung erhalten Sie eine klare Vorstellung davon, welche Dinge Sie messen müssen und was Ihre Ergebnisse sein sollten. Jetzt ist es an der Zeit, Ihre Daten bedarfsgerecht zu erfassen. Denken Sie beim Sammeln Ihrer Daten daran, dass die gesammelten Daten für die Analyse verarbeitet oder organisiert werden müssen. Da Sie Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt haben, müssen Sie ein Protokoll mit Erfassungsdatum und Datenquelle führen.

Datenreinigung

Nun sind die gesammelten Daten möglicherweise für Ihr Analyseziel nicht nützlich oder irrelevant und sollten daher bereinigt werden. Die erfassten Daten können doppelte Datensätze, Leerzeichen oder Fehler enthalten. Die Daten sollten bereinigt und fehlerfrei sein. Diese Phase muss vor der Analyse durchgeführt werden, da Ihre Analyseausgabe basierend auf der Datenbereinigung näher an Ihrem erwarteten Ergebnis liegt.

Datenanalyse

Sobald die Daten gesammelt, bereinigt und verarbeitet sind, sind sie für die Analyse bereit. Wenn Sie Daten manipulieren, stellen Sie möglicherweise fest, dass Sie genau über die Informationen verfügen, die Sie benötigen, oder dass Sie möglicherweise weitere Daten erfassen müssen. Während dieser Phase können Sie verwenden Datenanalyse-Tools und Software, die Ihnen hilft, die Anforderungen zu verstehen, zu interpretieren und Schlussfolgerungen daraus abzuleiten.

Dateninterpretation

Nach der Analyse Ihrer Daten ist es endlich an der Zeit, Ihre Ergebnisse zu interpretieren. Sie können wählen, wie Sie Ihre Datenanalyse ausdrücken oder kommunizieren möchten, entweder einfach in Worten oder vielleicht in einer Tabelle oder einem Diagramm. Nutzen Sie dann die Ergebnisse Ihres Datenanalyseprozesses, um Ihre beste Vorgehensweise zu bestimmen.

Datenvisualisierung

Datenvisualisierung ist in Ihrem täglichen Leben weit verbreitet; Sie erscheinen oft in Form von Diagrammen und Grafiken. Mit anderen Worten: Daten werden grafisch dargestellt, damit sie vom menschlichen Gehirn leichter verstanden und verarbeitet werden können. Datenvisualisierung wird häufig verwendet, um unbekannte Fakten und Trends zu entdecken. Durch die Beobachtung von Beziehungen und den Vergleich von Datensätzen können Sie einen Weg finden, aussagekräftige Informationen herauszufinden.

Zusammenfassung

• Unter Datenanalyse versteht man einen Prozess der Bereinigung, Transformation und Modellierung von Daten, um nützliche Informationen für die Geschäftsentscheidung zu ermitteln
• Arten der Datenanalyse sind Textanalyse, statistische Analyse, diagnostische Analyse, prädiktive Analyse und präskriptive Analyse
• Die Datenanalyse besteht aus der Erfassung von Datenanforderungen, der Datenerfassung, der Datenbereinigung, der Datenanalyse, der Dateninterpretation und der Datenvisualisierung