Alles, was Sie über Datenanalyse wissen müssen

everything you need to know about data analysis

Datenanalyse ist eine der gefragtesten Fähigkeiten in der heutigen datengesteuerten Welt. Da Unternehmen riesige Datenmengen sammeln, benötigen sie Experten, die diese Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln können. Egal, ob Sie ein angehender Analyst, ein Datenbegeisterter oder ein erfahrener Profi sind, dieser Blogbeitrag führt Sie durch alles, was Sie über Datenanalyse wissen müssen.

Was ist Datenanalyse?

Bei der Datenanalyse werden Daten untersucht, bereinigt, transformiert und modelliert, um nützliche Informationen zu extrahieren, Schlussfolgerungen zu ziehen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Es umfasst eine breite Palette von Techniken und Methoden, die je nach Bereich und Anwendung variieren. Das Ziel besteht im Wesentlichen darin, verborgene Muster, Zusammenhänge, Trends und Erkenntnisse aufzudecken, die Unternehmen dabei helfen können, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Arten der Datenanalyse

Beschreibende Analyse

Dies ist die einfachste Form der Datenanalyse. Dabei geht es um die Berechnung einfacher Metriken wie Durchschnittswerte, Perzentile und Summen. Ziel ist es, die Hauptaspekte der Daten zu beschreiben.

Explorative Datenanalyse (EDA)

EDA ist eine Form der Datenanalyse, mit der die wichtigsten Merkmale des Datensatzes zusammengefasst und auf leicht interpretierbare Weise visualisiert werden. Dies ist im Allgemeinen der erste Schritt in jedem Datenanalyseprojekt.

Inferenzanalyse

Diese Methode zielt darauf ab, Vorhersagen und Schlussfolgerungen auf der Grundlage einer Datenstichprobe zu treffen. Es verwendet statistische Modelle, um anhand einer Stichprobe Rückschlüsse auf eine Population zu ziehen.

Prädiktive Analyse

Die prädiktive Analyse zielt darauf ab, Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen. Dies kann mithilfe verschiedener Algorithmen des maschinellen Lernens und statistischer Methoden erfolgen.

Präskriptive Analyse

Die präskriptive Analyse geht noch einen Schritt weiter, indem sie Maßnahmen zur Optimierung der gewünschten Ergebnisse vorschlägt. Es kombiniert Erkenntnisse aus allen vorherigen Methoden, um umsetzbare Empfehlungen zu geben.

Datenerfassung und -vorbereitung

Datenquellen

  • Primärdaten : Direkt aus Umfragen, Experimenten oder Beobachtungen erhoben.
  • Sekundärdaten : Gesammelt aus vorhandenen Quellen wie Regierungspublikationen, Datenbanken und wissenschaftlichen Zeitschriften.

Datenreinigung

Dazu gehört das Entfernen oder Korrigieren von Ungenauigkeiten in den Daten, der Umgang mit fehlenden Werten und das Konvertieren von Daten in ein Format, das leicht analysiert werden kann.

Datentransformation

Hier können die bereinigten Daten durch Aggregieren, Zusammenfassen oder Erstellen neuer Variablen transformiert werden, um eine einfachere Analyse zu ermöglichen.

Werkzeuge zur Datenanalyse

Statistiksoftware

  • R
  • SAS
  • SPSS

Programmiersprachen

  • Python (Pandas, NumPy, SciPy)
  • SQL

Datenvisualisierungstools

  • Tableau
  • Microsoft Power BI
  • Matplotlib (Python-Bibliothek)

Big-Data-Technologien

  • Hadoop
  • Funke

Schlüsselkompetenzen für Datenanalysten

  • Mathematische Statistik
  • Programmierkenntnisse
  • Datenvisualisierung
  • Kritisches Denken
  • Fachwissen
  • Kommunikationsfähigkeit

Der Datenanalyseprozess

  1. Das Problem verstehen : Machen Sie sich klar, was Sie lösen möchten.
  2. Datenerfassung : Sammeln Sie relevante Daten aus geeigneten Quellen.
  3. Datenbereinigung : Bereinigen Sie die Daten, um Ungenauigkeiten zu beseitigen und bereiten Sie sie für die Analyse vor.
  4. Explorative Datenanalyse (EDA) : Erkunden Sie die Daten, um Muster und Erkenntnisse zu finden.
  5. Statistische Analyse/Modellierung : Wenden Sie statistische Tests oder Algorithmen für maschinelles Lernen auf die Daten an.
  6. Ergebnisse interpretieren : Die Ergebnisse im Kontext des Problems verstehen.
  7. Ergebnisse melden : Kommunizieren Sie Ihre Ergebnisse klar und prägnant, oft durch Visualisierungen und Berichte.
  8. Empfehlungen aussprechen : Schlagen Sie Maßnahmen basierend auf der Analyse vor.

Herausforderungen bei der Datenanalyse

  1. Datenqualität : Daten von schlechter Qualität können zu ungenauen Schlussfolgerungen führen.
  2. Datensicherheit : Die Gewährleistung der Sicherheit und des Datenschutzes ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere bei sensiblen Informationen.
  3. Qualifikationsdefizit : Das Fachgebiet entwickelt sich rasant weiter und es ist wichtig, mit neuen Methoden und Werkzeugen auf dem Laufenden zu bleiben.
  4. Rechengrenzen : Wenn Datensätze größer werden, wird die Rechenleistung zum begrenzenden Faktor.

Abschluss

Die Datenanalyse ist ein weitreichendes und sich weiterentwickelndes Feld, das in der heutigen datenzentrierten Welt eine entscheidende Rolle spielt. Um es zu meistern, ist ein multidisziplinärer Ansatz erforderlich, der statistische Kenntnisse, Programmierkenntnisse und Fachkenntnisse umfasst. Unabhängig davon, ob Sie gerade erst anfangen oder Ihre Fähigkeiten erweitern möchten, ist das Verständnis der Schlüsselaspekte der Datenanalyse für den Erfolg in diesem Bereich von entscheidender Bedeutung.



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