Datenanalyse

Was ist Datenanalyse?

Datenanalyse ist die Wissenschaft der Analyse von Rohdaten, um Rückschlüsse auf diese Informationen zu ziehen. Viele der Techniken und Prozesse der Datenanalyse wurden in mechanische Prozesse und Algorithmen automatisiert,. die Rohdaten für den menschlichen Konsum verarbeiten.

Datenanalyse verstehen

Datenanalyse ist ein weit gefasster Begriff, der viele verschiedene Arten der Datenanalyse umfasst. Jede Art von Informationen kann Datenanalysetechniken unterzogen werden, um Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Verbesserung der Dinge verwendet werden können. Datenanalysetechniken können Trends und Metriken aufdecken, die sonst in der Masse an Informationen verloren gehen würden. Diese Informationen können dann zur Optimierung von Prozessen verwendet werden, um die Gesamteffizienz eines Unternehmens oder Systems zu steigern.

Beispielsweise zeichnen Fertigungsunternehmen häufig die Laufzeit, Ausfallzeit und Arbeitswarteschlange für verschiedene Maschinen auf und analysieren die Daten dann, um die Arbeitsbelastung besser zu planen, damit die Maschinen näher an der Spitzenlast arbeiten.

Data Analytics kann viel mehr, als Engpässe in der Produktion aufzuzeigen. Glücksspielunternehmen verwenden Datenanalysen, um Belohnungspläne für Spieler festzulegen, die die Mehrheit der Spieler im Spiel aktiv halten. Inhaltsunternehmen verwenden viele der gleichen Datenanalysen, um Sie dazu zu bringen, Inhalte anzuklicken, anzusehen oder neu zu organisieren, um eine andere Ansicht oder einen weiteren Klick zu erhalten.

Datenanalyse ist wichtig, weil sie Unternehmen hilft, ihre Leistungen zu optimieren. Die Implementierung in das Geschäftsmodell bedeutet, dass Unternehmen dazu beitragen können, Kosten zu senken, indem sie effizientere Geschäftsmethoden identifizieren und große Datenmengen speichern. Ein Unternehmen kann Datenanalysen auch nutzen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und Kundentrends und -zufriedenheit zu analysieren, was zu neuen – und besseren – Produkten und Dienstleistungen führen kann.

###SQL

Einige der Anfänge der modernen Datenanalyse gehen auf SQL zurück. Diese 1979 erstellte Computersprache ermöglicht die Abfrage relationaler Datenbanken und die einfachere Analyse der resultierenden Datensätze. SQL ist auch heute noch weit verbreitet.

Datenanalyseschritte

Der Prozess der Datenanalyse umfasst mehrere unterschiedliche Schritte:

1. Der erste Schritt besteht darin, die Datenanforderungen oder die Gruppierung der Daten zu bestimmen. Die Daten können nach Alter, demografischen Merkmalen, Einkommen oder Geschlecht getrennt werden. Datenwerte können numerisch oder nach Kategorien unterteilt sein.

2. Der zweite Schritt in der Datenanalyse ist der Prozess der Datenerhebung. Dies kann über eine Vielzahl von Quellen wie Computer, Online-Quellen, Kameras, Umgebungsquellen oder durch Personal erfolgen.

3. Sobald die Daten gesammelt sind, müssen sie organisiert werden, damit sie analysiert werden können. Dies kann auf einer Tabellenkalkulation oder einer anderen Form von Software erfolgen, die statistische Daten aufnehmen kann.

4. Die Daten werden dann vor der Analyse bereinigt. Dies bedeutet, dass es bereinigt und überprüft wird, um sicherzustellen, dass es keine Duplizierung oder Fehler gibt und dass es nicht unvollständig ist. Dieser Schritt hilft, Fehler zu korrigieren, bevor sie zur Analyse an einen Datenanalysten weitergeleitet werden.

Arten der Datenanalyse

Die Datenanalyse wird in vier Grundtypen unterteilt.

1. Deskriptive Analyse: Diese beschreibt, was über einen bestimmten Zeitraum passiert ist. Sind die Aufrufzahlen gestiegen? Sind die Verkäufe in diesem Monat stärker als im letzten?

2. Diagnoseanalyse: Diese konzentriert sich mehr darauf, warum etwas passiert ist. Dies erfordert vielfältigere Dateneingaben und ein wenig Hypothesenbildung. Hat das Wetter den Bierverkauf beeinflusst? Hat sich diese letzte Marketingkampagne auf den Umsatz ausgewirkt?

3. Predictive Analytics: Dies bewegt sich zu dem, was in naher Zukunft wahrscheinlich passieren wird. Was ist mit den Verkäufen passiert, als wir das letzte Mal einen heißen Sommer hatten? Wie viele Wettermodelle sagen dieses Jahr einen heißen Sommer voraus?

4. Prescriptive Analytics: Dies schlägt eine Vorgehensweise vor. Wenn die Wahrscheinlichkeit eines heißen Sommers gemessen als Durchschnitt dieser fünf Wettermodelle über 58 % liegt, sollten wir die Brauerei um eine Abendschicht erweitern und einen zusätzlichen Tank mieten, um die Leistung zu erhöhen.

Die Datenanalyse untermauert viele Qualitätskontrollsysteme in der Finanzwelt, einschließlich des allseits beliebten Six-Sigma - Programms. Wenn Sie etwas nicht richtig messen – sei es Ihr Gewicht oder die Anzahl der Fehler pro Million in einer Produktionslinie –, ist es fast unmöglich, es zu optimieren.

Einige der Sektoren,. die den Einsatz von Datenanalysen übernommen haben, sind die Reise- und Hotelleriebranche, in der sich schnelle Änderungen ergeben können. Diese Branche kann Kundendaten sammeln und herausfinden, wo die Probleme liegen und wie sie behoben werden können.

Das Gesundheitswesen kombiniert die Nutzung großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten und nutzt Datenanalysen, um schnelle Entscheidungen zu treffen. In ähnlicher Weise verwendet die Einzelhandelsbranche riesige Datenmengen, um den sich ständig ändernden Anforderungen der Käufer gerecht zu werden. Die Informationen, die Einzelhändler sammeln und analysieren, können ihnen dabei helfen, Trends zu erkennen, Produkte zu empfehlen und ihre Gewinne zu steigern.

Im Dezember 2021 betrug der durchschnittliche Gesamtbetrag für einen Datenanalysten in den Vereinigten Staaten knapp über 93.000 USD.

Datenanalysetechniken

Es gibt verschiedene analytische Methoden und Techniken, die Datenanalysten verwenden können, um Daten zu verarbeiten und Informationen zu extrahieren. Einige der beliebtesten Methoden sind unten aufgeführt.

• Bei der Regressionsanalyse wird die Beziehung zwischen abhängigen Variablen analysiert, um festzustellen, wie sich eine Änderung in einer auf die Änderung in einer anderen auswirken kann.

• Bei der Faktorenanalyse wird ein großer Datensatz genommen und auf einen kleineren Datensatz reduziert. Das Ziel dieses Manövers ist der Versuch, verborgene Trends zu entdecken, die sonst schwieriger zu erkennen gewesen wären.

• Kohortenanalyse ist der Vorgang, bei dem ein Datensatz in Gruppen ähnlicher Daten aufgeteilt wird, die häufig in eine Kundendemografie unterteilt werden. Auf diese Weise können Datenanalysten und andere Benutzer von Datenanalysen weiter in die Zahlen eintauchen, die sich auf eine bestimmte Teilmenge von Daten beziehen.

• Monte-Carlo-Simulationen modellieren die Wahrscheinlichkeit, dass unterschiedliche Ergebnisse eintreten. Diese Simulationen werden häufig zur Risikominderung und Schadensverhütung verwendet, beinhalten mehrere Werte und Variablen und verfügen oft über größere Prognosefähigkeiten als andere Datenanalyseansätze.

• Zeitreihenanalyse verfolgt Daten über die Zeit und festigt die Beziehung zwischen dem Wert eines Datenpunkts und dem Auftreten des Datenpunkts. Diese Datenanalysetechnik wird normalerweise verwendet, um zyklische Trends zu erkennen oder Finanzprognosen zu erstellen.

Datenanalyse-Tools

Neben einer breiten Palette von mathematischen und statistischen Ansätzen zum Knacken von Zahlen hat sich die Datenanalyse in technologischen Fähigkeiten schnell weiterentwickelt. Heutzutage verfügen Datenanalysten über eine breite Palette von Softwaretools, mit denen sie Daten erfassen, Informationen speichern, Daten verarbeiten und Ergebnisse melden können.

Die Datenanalyse war schon immer lose mit Tabellenkalkulationen und Microsoft Excel verbunden. Jetzt interagieren Datenanalysten auch oft mit rohen Programmiersprachen, um Datenbanken zu transformieren und zu manipulieren. Häufig werden Open-Source- Sprachen wie Python verwendet. Spezifischere Tools für die Datenanalyse wie R können für die statistische Analyse oder die grafische Modellierung verwendet werden.

Datenanalysten haben auch Hilfe beim Berichten oder Kommunizieren von Ergebnissen. Sowohl Tableau als auch Power BI sind Datenvisualisierungs- und Analysetools, um Informationen zusammenzustellen, Datenanalysen durchzuführen und Ergebnisse über Dashboards und Berichte zu verteilen.

Es entstehen auch andere Tools zur Unterstützung von Datenanalysten. SAS ist eine Analyseplattform, die beim Data Mining helfen kann,. während Apache Spark eine Open-Source-Plattform ist, die für die Verarbeitung großer Datensätze nützlich ist. Datenanalysten verfügen jetzt über ein breites Spektrum an technologischen Fähigkeiten, um den Wert, den sie ihrem Unternehmen liefern, weiter zu steigern.

Das Endergebnis

In einer Welt, die zunehmend auf Informationen und das Sammeln von Statistiken angewiesen ist, hilft die Datenanalyse Einzelpersonen und Organisationen, ihre Daten sicher zu stellen. Mit einer Vielzahl von Tools und Techniken kann eine Reihe von Rohzahlen in informative, lehrreiche Erkenntnisse umgewandelt werden, die die Entscheidungsfindung und ein durchdachtes Management vorantreiben.

Höhepunkte

• Datenanalyse ist die Wissenschaft der Analyse von Rohdaten, um Rückschlüsse auf diese Informationen zu ziehen.

• Verschiedene Ansätze zur Datenanalyse umfassen die Betrachtung dessen, was passiert ist (deskriptive Analytik), warum etwas passiert ist (diagnostische Analytik), was passieren wird (prädiktive Analytik) oder was als Nächstes getan werden sollte (präskriptive Analytik).

• Datenanalysen helfen einem Unternehmen, seine Leistung zu optimieren, effizienter zu arbeiten, den Gewinn zu maximieren oder strategisch geleitete Entscheidungen zu treffen.

• Die Techniken und Prozesse der Datenanalyse wurden in mechanische Prozesse und Algorithmen automatisiert, die Rohdaten für den menschlichen Konsum bearbeiten.

• Die Datenanalyse stützt sich auf eine Vielzahl von Softwaretools, die von Tabellenkalkulationen, Datenvisualisierungs- und Berichtstools, Data-Mining-Programmen oder Open-Source-Sprachen für die größte Datenmanipulation reichen.

FAQ

Warum ist Datenanalyse wichtig?

Datenanalyse ist wichtig, weil sie Unternehmen hilft, ihre Leistungen zu optimieren. Die Implementierung in das Geschäftsmodell bedeutet, dass Unternehmen dazu beitragen können, Kosten zu senken, indem sie effizientere Wege der Geschäftsabwicklung identifizieren. Ein Unternehmen kann Datenanalysen auch nutzen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und Kundentrends und -zufriedenheit zu analysieren, was zu neuen – und besseren – Produkten und Dienstleistungen führen kann.

Was sind die 4 Arten der Datenanalyse?

Die Datenanalyse wird in vier Grundtypen unterteilt. Descriptive Analytics beschreibt, was in einem bestimmten Zeitraum passiert ist. Die diagnostische Analyse konzentriert sich mehr darauf, warum etwas passiert ist. Predictive Analytics bewegt sich zu dem, was in naher Zukunft wahrscheinlich passieren wird. Schließlich schlägt Prescriptive Analytics eine Vorgehensweise vor.

Wer verwendet Datenanalysen?

Die Datenanalyse wurde von mehreren Sektoren übernommen, wie z. B. der Reise- und Gastgewerbebranche, in denen die Bearbeitungszeiten schnell sein können. Diese Branche kann Kundendaten sammeln und herausfinden, wo die Probleme liegen und wie sie behoben werden können. Das Gesundheitswesen ist ein weiterer Sektor, der die Verwendung großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten kombiniert, und Datenanalysen können dabei helfen, schnelle Entscheidungen zu treffen. In ähnlicher Weise verwendet die Einzelhandelsbranche riesige Datenmengen, um den sich ständig ändernden Anforderungen der Käufer gerecht zu werden.