Was ist Datenanalyse? Forschung, Typen und Beispiele
Redaktion
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Datenanalyse ist der Prozess der Bereinigung, Transformation und Modellierung von Daten, damit eine Organisation daraus Schlüsse ziehen kann.tracNützliche Informationen sammeln und entsprechend handeln. Fünf Techniken und ein sechsphasiger Arbeitsablauf strukturieren die Arbeit.
Was ist Datenanalyse?
Datenanalyse Die Datenanalyse wird als Prozess der Bereinigung, Transformation und Modellierung von Daten definiert, um nützliche Informationen für unternehmerische Entscheidungen zu gewinnen. Der Zweck der Datenanalyse ist es, …tracAus den Daten werden nützliche Informationen gewonnen und auf der Grundlage dieser Analyse wird eine Entscheidung getroffen.
Ein einfaches Beispiel für Datenanalyse findet sich immer dann, wenn wir im Alltag Entscheidungen treffen. Wir überlegen, was in der Vergangenheit passiert ist oder welche Folgen eine bestimmte Entscheidung haben wird. Das ist nichts anderes als die Analyse unserer Vergangenheit oder Zukunft, um darauf basierend zu entscheiden – indem wir Erinnerungen an die Vergangenheit oder Erwartungen an die Zukunft abwägen. Ein Analyst geht im Geschäftsleben genauso vor, und genau das nennt man Datenanalyse.
Die Datenanalyse ist Teil des umfassenderen Feldes der Daten Wissenschaft, das auch Datenverarbeitung, maschinelles Lernen und Bereitstellung umfasst.
Warum ist Datenanalyse wichtig?
Um Ihr Unternehmen und sogar Ihr Leben voranzubringen, genügt manchmal eine einfache Analyse.
Wenn Ihr Unternehmen nicht wächst, müssen Sie zurückblicken, Ihre Fehler eingestehen und einen neuen Plan entwickeln, um diese nicht zu wiederholen. Und selbst wenn Ihr Unternehmen wächst, sollten Sie sich darauf konzentrieren, das Wachstum weiter anzukurbeln. Analysieren Sie dazu einfach Ihre Geschäftsdaten und -prozesse.
Datenanalyse-Tools
Jede der im Folgenden beschriebenen Phasen wird mithilfe einer Software durchgeführt. Der untenstehende Screenshot zeigt die Benutzeroberfläche eines Analysetools.
Datenanalyse-Tools erleichtern Benutzern die Verarbeitung und Manipulation von Daten, die Analyse von Beziehungen und Korrelationen zwischen Datensätzen sowie die Identifizierung von Mustern und Trends zur Interpretation. Tabellenkalkulationen decken kleine Datensätze ab, SQL-Abfragen das Data Warehouse, Python und R Statistiken und Modellierungen werden verarbeitet, und Business-Intelligence-Plattformen veröffentlichen die Ergebnisse in einem Dashboard. Hier ist eine vollständige Liste. Werkzeuge Wird in der Forschung verwendet.
Arten der Datenanalyse: Techniken und Methoden
Es gibt mehrere Arten der Datenanalyse Es gibt Techniken, die auf Wirtschaft und Technologie basieren. Die wichtigsten Datenanalysemethoden sind jedoch:
- Textanalyse
- statistische Analyse
- Diagnostische Analyse
- Vorausschauende Analyse
- Präskriptive Analyse
Die fünf Abschnitte bauen aufeinander auf. Die folgende Tabelle zeigt die Frage, die jeder Abschnitt beantwortet, bevor die nachfolgenden Abschnitte sie einzeln erläutern.
| Technik | Fragen, die es beantwortet | Typische Ausgabe |
|---|---|---|
| Textanalyse | Welche Muster verbergen sich in unstrukturierten Texten? | Themen, Schlüsselwörter, extrahierte Regeln |
| statistische Analyse | Was ist passiert? | Dashboards, zusammenfassende Statistiken |
| Diagnostische Analyse | Warum ist das passiert? | Ursachen, Verhaltensmuster |
| Vorausschauende Analyse | Was wird wahrscheinlich passieren? | Prognosen, Risikobewertungen |
| Präskriptive Analyse | Was sollten wir dagegen tun? | Empfohlenes Vorgehen |
Textanalyse
Textanalyse wird auch als Data-Mining bezeichnet. Sie ist eine der Methoden der Datenanalyse, die verwendet wird, um mithilfe von Datenbanken oder anderen Verfahren Muster in großen Datensätzen zu erkennen. Data Mining-ToolsEs wandelt Rohdaten in Geschäftsinformationen um. Die auf dem Markt erhältlichen Business-Intelligence-Tools werden zur strategischen Entscheidungsfindung eingesetzt. Insgesamt bietet es eine Möglichkeit, …tracund die Daten untersuchen, Muster ableiten und schließlich die Daten interpretieren.
Statistische Analyse
Statistische Analysen zeigen anhand von Vergangenheitsdaten in Form von Dashboards, was geschehen ist. Sie umfassen die Erhebung, Analyse, Interpretation, Präsentation und Modellierung von Daten und können sowohl auf vollständigen Datensätzen als auch auf Stichproben basieren. Man unterscheidet zwei Arten von Analysen: deskriptive und inferenzielle Analysen.
DescriptLive-Analyse
DescriptDie statistische Analyse fasst vollständige Daten oder eine Stichprobe numerischer Daten zusammen. Sie gibt den Mittelwert und die Standardabweichung für stetige Daten sowie Prozentsätze und Häufigkeiten für kategoriale Daten an.
Inferenzanalyse
Die Inferenzanalyse arbeitet mit einer Stichprobe, die aus den vollständigen Daten gezogen wird. Bei dieser Art der Analyse lassen sich durch die Auswahl unterschiedlicher Stichproben unterschiedliche Schlussfolgerungen aus derselben Grundgesamtheit ziehen.
Diagnostische Analyse
Die Diagnoseanalyse klärt die Frage „Warum ist das passiert?“, indem sie die Ursache hinter den Erkenntnissen aus der statistischen Analyse aufdeckt. Diese Analyse ist hilfreich, um Verhaltensmuster in den Daten zu erkennen. Tritt ein neues Problem in Ihrem Geschäftsprozess auf, können Sie mithilfe dieser Analyse ähnliche Muster finden. Die Wahrscheinlichkeit ist hoch, dass eine ähnliche Lösung auch für das neue Problem anwendbar ist.
Prädiktive Analyse
Die Prognoseanalyse zeigt anhand von Vergangenheitsdaten, was wahrscheinlich passieren wird. Ein einfaches Beispiel: Wenn ich letztes Jahr von meinen Ersparnissen zwei Kleider gekauft habe und sich mein Gehalt dieses Jahr verdoppelt, kann ich mir vier Kleider leisten. Natürlich ist es nicht ganz so einfach, denn man muss andere Faktoren berücksichtigen – die Kleiderpreise könnten gestiegen sein, oder man möchte statt Kleidern vielleicht ein neues Fahrrad kaufen oder ein Haus erwerben.
Diese Analyse trifft also Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse auf Basis aktueller oder vergangener Daten. Eine Prognose ist jedoch nur eine Schätzung; ihre Genauigkeit hängt davon ab, wie viele detaillierte Informationen vorliegen und wie gründlich man diese analysiert.
Präskriptive Analyse
Die präskriptive Analyse kombiniert die Erkenntnisse aller vorangegangenen Analysen, um die optimale Vorgehensweise bei einem aktuellen Problem oder einer anstehenden Entscheidung zu bestimmen. Die meisten datengetriebenen Unternehmen nutzen die präskriptive Analyse, da prädiktive und deskriptive Analysen allein nicht ausreichen, um die Datenperformance zu verbessern. Ausgehend von der aktuellen Situation und den bestehenden Problemen analysieren sie die Daten und treffen darauf basierende Entscheidungen.
Datenanalyseprozess
Die Wahl einer Technik beantwortet Ihre Fragen; der unten beschriebene Prozess erklärt, wie die Arbeit abläuft. Datenanalyseprozess Das Sammeln von Informationen mithilfe einer geeigneten Anwendung oder eines Tools ermöglicht es, die Daten zu analysieren und Muster darin zu erkennen. Auf Grundlage dieser Informationen können Entscheidungen getroffen oder Schlussfolgerungen gezogen werden.
Die Datenanalyse umfasst folgende Phasen:
- Datenanforderungserhebung
- Datenerhebung
- Datenreinigung
- Datenanalyse
- Dateninterpretation
- Datenvisualisierung
Erfassung von Datenanforderungen
Zunächst sollten Sie sich überlegen, warum Sie diese Datenanalyse durchführen möchten. Sie müssen den Zweck oder das Ziel der Datenanalyse festlegen und entscheiden, welche Art von Datenanalyse Sie durchführen möchten. In dieser Phase legen Sie fest, was analysiert und wie gemessen werden soll, und Sie klären, warum Sie die Untersuchung durchführen und welche Messgrößen Sie verwenden werden.
Datensammlung
Nach der Anforderungsanalyse wissen Sie genau, was Sie messen müssen und welche Ergebnisse Sie erwarten. Nun geht es darum, die Daten anhand dieser Anforderungen zu erheben. Die erhobenen Daten müssen anschließend für die Analyse aufbereitet werden. Da die Daten aus verschiedenen Quellen stammen, sollten Sie für jeden Datensatz ein Protokoll mit Erhebungsdatum und -quelle führen.
Datenreinigung
Die gesammelten Daten sind möglicherweise nicht nützlich oder irrelevant für Ihr Ziel und müssen daher bereinigt werden. Sie können doppelte Datensätze, überflüssige Leerzeichen oder Fehler enthalten. Die Daten müssen sauber und fehlerfrei sein. Diese Phase muss vor der Analyse erfolgen, da die Qualität der Bereinigung darüber entscheidet, wie genau das Ergebnis Ihren Erwartungen entspricht.
Datenanalyse
Sobald die Daten erfasst, bereinigt und verarbeitet sind, können sie analysiert werden. Bei der Datenbearbeitung stellen Sie möglicherweise fest, dass Sie genau die benötigten Informationen haben oder dass Sie weitere Daten erheben müssen. In dieser Phase nutzen Sie Datenanalysesoftware, um die Daten zu verstehen, zu interpretieren und auf Grundlage der Anforderungen Schlussfolgerungen zu ziehen.
Dateninterpretation
Nach der Datenanalyse ist es nun an der Zeit, die Ergebnisse zu interpretieren. Sie können selbst entscheiden, wie Sie die Analyse darstellen – in Worten, als Tabelle oder als Diagramm. Nutzen Sie die Ergebnisse Ihrer Datenanalyse, um die beste Vorgehensweise festzulegen.
Datenvisualisierung
Datenvisualisierung ist im Alltag weit verbreitet und erfolgt häufig in Form von Diagrammen und Grafiken. Die Daten werden also grafisch dargestellt, um sie dem menschlichen Gehirn verständlicher zu machen. Sie dient oft dazu, unbekannte Fakten und Trends aufzudecken. Durch das Erkennen von Zusammenhängen und den Vergleich von Datensätzen lassen sich aussagekräftige Informationen gewinnen.
