Drei Fotos von Personen an Schreibtischen, die an Desktops und Tablets arbeiten, auf denen Datenanalysegrafiken zu sehen sind

Datenanalyse: Ein Einsteigerleitfaden

Bevor Daten uns etwas sagen können, müssen sie einen Prozess durchlaufen, der sie nutzbar macht. Erfahren Sie hier, welche Rolle die Datenanalyse bei der Entscheidungsfindung spielt.

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Was ist Datenanalyse?

Datenanalyse ist der Prozess der Sammlung, Bereinigung und Modellierung von Daten zur Erkenntnisgewinnung. Diese Daten werden dann zu Berichten verdichtet, die als Grundlage für strategische Entscheidungsprozesse dienen.

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Arten von Datenanalyse

Es gibt verschiedene Arten der Datenanalyse. Jede kann zur Beantwortung einer anderen Frage verwendet werden.

Deskriptive Analytik

Bei der deskriptiven Analytik geht es darum, historische Daten zu analysieren, um Trends und Muster zu erkennen und zu verstehen. Zum Beispiel Erfolg oder Misserfolg bei der Erreichung wichtiger Leistungsindikatoren wie der Kapitalrendite.

Ein Beispiel für deskriptive Analysen ist die Erstellung von Berichten, die einen Überblick über die Verkaufs- und Finanzdaten eines Unternehmens geben und wertvolle Einblicke in vergangene Aktivitäten und Ergebnisse liefern.
Prädiktive Analytik

Bei der prädiktiven Analyse werden historische Daten verwendet, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen, z. B. um vergangene Datentrends zu identifizieren und zu bestimmen, ob sie wahrscheinlich wieder auftreten werden.

Die verwendeten Methoden umfassen eine Reihe statistischer und maschineller Lernverfahren, darunter neuronale Netze, Entscheidungsbäume und Regressionsanalysen.
Diagnostische Analytik

Diagnostische Analysen helfen bei der Beantwortung der Frage, wodurch bestimmte Ereignisse verursacht wurden, indem Leistungsindikatoren untersucht werden. Diagnostische Analysetechniken ergänzen die deskriptive Basisanalyse.

Bei der diagnostischen Analyse geht es in der Regel darum, Anomalien in Daten zu erkennen (z. B. eine unerwartete Veränderung einer Kennzahl), Daten zu diesen Anomalien zu sammeln und mithilfe statistischer Verfahren mögliche Erklärungen zu finden.
Kognitive Analytik

Die kognitive Analyse ist eine komplexe Form der Datenanalyse, die über die traditionellen Methoden hinausgeht. Bei dieser Methode werden maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt, um Daten zu verstehen, daraus Schlüsse zu ziehen und daraus zu lernen, und zwar in einer Weise, die dem menschlichen Denken ähnelt.

Ziel der kognitiven Analytik ist es, das menschliche Denken zu simulieren, um genauere Erkenntnisse zu gewinnen, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
Präskriptive Analytik

Die präskriptive Analytik hilft bei der Beantwortung der Frage, was als nächstes zu tun ist, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Mit den Erkenntnissen aus präskriptiven Analysen können Unternehmen bei Unsicherheiten datenbasierte Entscheidungen treffen.

Datenanalysten stützen sich bei der Durchführung von präskriptiven Analysen häufig auf maschinelles Lernen, um Muster in großen semantischen Modellen zu finden und die Wahrscheinlichkeit verschiedener Ergebnisse zu schätzen.
Textanalyse

Bei der Textanalyse handelt es sich um eine Methode, mit der Computern beigebracht wird, menschliche Sprache zu verstehen. Dabei werden Algorithmen und andere Techniken eingesetzt, um Informationen aus großen Mengen von Textdaten zu extrahieren, z. B. aus Beiträgen in sozialen Medien oder aus Kundenvorschauen.

Die Textanalyse hilft Datenanalysten, die Aussagen von Menschen zu verstehen, Muster zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen, die für bessere Entscheidungen in Bereichen wie Wirtschaft, Marketing und Forschung genutzt werden können.

Der Datenanalyseprozess

Das Sammeln und Interpretieren von Daten für die Entscheidungsfindung ist ein detaillierter Prozess, der einen systematischen Ansatz erfordert. Datenanalysten gehen dabei folgendermaßen vor:

1. Ziele definieren

Definieren Sie auf klare Weise den Zweck Ihrer Analyse. Auf welche spezifische Frage suchen Sie eine Antwort? Welches Problem möchten Sie lösen? Identifizieren Sie Ihre Hauptziele. Daran wird der gesamte Prozess ausgerichtet.
2. Daten sammeln und zusammenführen

Sammeln Sie die erforderlichen Daten aus allen relevanten Quellen mithilfe von Datenanalysesoftware. Stellen Sie sicher, dass es sich um repräsentative Daten handelt, die auch wirklich die Variablen abdecken, die Sie analysieren möchten.
3. Analysemethoden auswählen

Wählen Sie aus den Datenanalysemethoden jene aus, die am besten Ihren Zielen entspricht. Viele kostenlose Softwarelösungen für die Datenanalyse bieten integrierte Algorithmen und Methoden, um die Auswahl zu erleichtern.
4. Daten bereinigen

Überprüfen Sie die Daten auf Fehler, fehlende Werte oder Inkonsistenzen mithilfe der in Ihre Datenanalysesoftware integrierten Bereinigungsfunktionen. Die Datenbereinigung gewährleistet genaue und zuverlässige Analysen und ist ein wichtiger Bestandteil der Datenanalyse.
5. Nützliche Erkenntnisse ermitteln

Untersuchen Sie Ihre Daten gründlich, um Muster, Trends und Zusammenhänge zu erkennen. Setzen Sie statistische Methoden, Algorithmen für maschinelles Lernen oder andere Analysetechniken ein, die für Ihre Zwecke geeignet sind. In diesem Schritt werden aus Daten nützliche Erkenntnisse.
6. Die Ergebnisse interpretieren und visuell darstellen

Prüfen Sie die Ergebnisse Ihrer Analysen, um deren Implikationen zu verstehen. Verbinden Sie diese Erkenntnisse mit Ihren ursprünglichen Zielen. Verwenden Sie dann die Visualisierungswerkzeuge von kostenloser Datenanalysesoftware, um Ihre Ergebnisse in einem verständlicheren Format zu präsentieren.
7. Fundierte Entscheidungen treffen

Nutzen Sie die Ergebnisse Ihrer Analyse für die Planung der nächsten Schritte. Überlegen Sie etwa, wie diese Erkenntnisse genutzt werden können, um Prozesse zu verbessern, Strategien zu optimieren oder die Gesamtleistung zu steigern.

Diese Schritte ermöglichen es Analysten, systematisch mit großen Datenmengen umzugehen, komplexe Zusammenhänge aufzuschlüsseln und sicherzustellen, dass die Ergebnisse für Entscheidungsträger verwertbar sind.

Die Wichtigkeit der Datenanalyse

Die Datenanalyse ist von entscheidender Bedeutung, da sie Entscheidungsträgern in Unternehmen hilft, die gesammelten Informationen in unserer zunehmend datenbestimmten Welt zu verstehen und sinnvoll zu nutzen. Stellen Sie sich vor, Sie haben einen großen Haufen Puzzleteile (Daten) und möchten das Gesamtbild sehen (Erkenntnisse). Datenanalyse ist wie das Zusammensetzen dieser Puzzleteile – die Umwandlung von Daten in Wissen, um das Wesentliche zu erkennen.
Die Datenanalyse ist ein wichtiges Werkzeug, um die Welt zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen – ob Sie nun als Entscheider in einem Unternehmen die Vorlieben Ihrer Kunden herausfinden wollen oder als Wissenschaftler Trends erforschen.

Primäre Datenanalysemethoden

Es gibt zwei Hauptarten der Datenverarbeitung: die quantitative Analyse und die qualitative Analyse.

Eine Person, die in einer offenen Büroumgebung an ihrem Schreibtisch arbeitet

Quantitative Analyse

Bei der quantitativen Analyse geht es um Zahlen und Messwerte (z. B. bei der Untersuchung von Umfrageergebnissen, die durch Bewertungen erfasst wurden). Bei der quantitativen Analyse kommen ausschließlich mathematische und statistische Methoden zum Einsatz, und es werden Fragen wie „wie viel“ oder „wie viele“ beantwortet.

Zwei Personen blicken auf einen Tabletbildschirm, auf dem ein Word-Dokument zu sehen ist.

Qualitative Analyse

Bei der qualitativen Analyse geht es darum, die subjektive Bedeutung zu verstehen, die sich hinter nicht numerischen Daten verbirgt. Beispiele sind die Analyse von Interviewantworten oder die Betrachtung von Bildern, um Emotionen zu verstehen. Bei der qualitativen Analyse wird nach Mustern, Themen oder Erkenntnissen gesucht. Dabei geht es vor allem um Tiefe und Details.