Datenanalyse also Data Analysis, wird immer häufiger in Unternehmen aller Branchen eingesetzt. Hier erfährst Du alles, was Du darüber wissen musst.
Dank digitaler Technologien haben Unternehmen heute Zugang zu große Mengen an Daten. Diese Informationen verstehen und analysieren zu wissen, ist von großem Vorteil.
Data Analysis (Datenanalyse) ist ein Prozess, bei dem Daten bereinigt, umgewandelt und modelliert werden. Was ist das Ziel? Informationen zu gewinnen, die für bessere Entscheidungen innerhalb eines Unternehmens genutzt werden können.
In Wirklichkeit geht es darum, sich auf die Vergangenheit und die Gegenwart zu stützen, um die richtigen Entscheidungen für die Zukunft zu treffen. Dies kann für das Wachstum eines Unternehmens, die Entwicklung neuer Produkte oder das Finden von Problemlösungen sehr nützlich sein.
Was versteht man unter Datenanalyse?
Datenanalyse bezieht sich auf den Prozess der Untersuchung und Auswertung von Daten, um Erkenntnisse, Muster und Informationen zu gewinnen. Dieser Prozess kann verschiedene Techniken und Methoden beinhalten, um Daten in verständliche und nützliche Erkenntnisse zu verwandeln. Datenanalyse spielt eine entscheidende Rolle in verschiedenen Bereichen wie Wissenschaft, Wirtschaft und Forschung, da sie dazu beiträgt, fundierte Entscheidungen zu treffen und Trends zu identifizieren.
Wozu dient die Datenanalyse?
Die Datenanalyse wird von Unternehmen genutzt, um mithilfe von Business Intelligence bessere Entscheidungen zu treffen. Sie kann für Marktforschung, Produktentwicklung, Marktpositionierung oder die Überprüfung von Kundenmeinungen und -gefühlen genutzt werden.
Im Allgemeinen ermöglicht sie es, Entscheidungen auf der Grundlage konkreter Elemente zu treffen, anstatt sich auf ein Gefühl oder einen anderen abstrakten Faktor zu stützen. Durch die Hinwendung zur Datenanalyse können Unternehmen ihren Entscheidungen also eine faktenbasierte Grundlage verschaffen, und rationaler handeln.
Werkzeuge zur Datenanalyse
Es gibt viele Werkzeuge zur Datenanalyse, die es den Nutzern erleichtern, Daten zu verarbeiten und zu manipulieren. Diese Werkzeuge helfen Dir auch dabei, Beziehungen und Korrelationen zwischen Datensätzen zu analysieren oder Trends und wiederkehrende Muster zu finden.
Es gibt eine große Vielfalt an Big-Data-Tools. Beispiele hierfür sind die Programmiersprachen wie Python und R, Talend und Apache Spark, ElasticSearch und Microsoft HDInsight.
Data Analysis: Arten, Techniken und Methoden
Es gibt verschiedene Arten der Datenanalyse. Hier sind die am häufigsten verwendeten Methoden und Techniken.
Die Textanalyse ermöglicht es, Muster in großen Mengen von Textdaten zu entdecken. Dabei können sogar aus unstrukturierten Texten Daten nach einem gewissen Muster ausgewertet werden. Die Analyse Software ist arbeitet basierend auf den Prinizipien von Deep Learning.
Die statistische Analyse verwendet man, um die Gegenwart zu verstehen, und zwar in Form von Dashboards. Diese Praxis umfasst das Sammeln, Analysieren, Präsentieren und Modellieren von Daten.
Man unterscheidet zwischen deskriptiver Analyse und Inferenzanalyse. Bei der deskriptiven Analyse werden numerische Daten analysiert. Bei der Inferenzanalyse werden Stichproben von Daten analysiert, um daraus verschiedene Schlussfolgerungen zu ziehen.
Bei der diagnostischen Analyse geht es darum, die Ursachen eines entdeckten Ereignisses mithilfe statistischer Analysen zu verstehen. Dazu gehört die Identifizierung von Verhaltensmustern in den Daten, um ähnliche Probleme zu lösen.
Die prädiktive Analyse hingegen ermittelt wahrscheinliche Ereignisse und vorhersagt die Zukunft mithilfe von Daten aus der Vergangenheit oder Gegenwart. Diese Daten werden verwendet, um zukünftige Wahrscheinlichkeiten vorherzusagen. Die Zuverlässigkeit dieser Vorhersagen hängt von der Menge der zur Verfügung stehenden Informationen, ihrer Genauigkeit und dem Umfang ihrer Erforschung ab.
Bei der präskriptiven Analyse werden alle Informationen aus den vorherigen Analysen kombiniert, um zu bestimmen, welche Maßnahmen zur Lösung eines Problems oder für eine Entscheidung ergriffen werden müssen.
Viele datengetriebene Unternehmen nutzen die präskriptive Analyse, da die prädiktive oder deskriptive Analyse nicht ausreichend leistungsfähig ist. Es geht darum, Daten auf der Grundlage der aktuellen Situation zu analysieren.
Data Analysis: ein in Schritte unterteilter Prozess
Der Prozess der Datenanalyse für eine Tabelle beinhaltet in der Regel mehrere Schritte:
Datenbeschaffung: Sammeln Sie alle relevanten Daten und tragen Sie sie in Tabellenform ein. Dieser Schritt ist entscheidend, da er die Grundlage für die Analyse bildet.
Datenbereinigung: Überprüfen Sie die Tabelle auf Fehler, Inkonsistenzen oder fehlende Werte. Stellen Sie sicher, dass die Daten genau und vollständig sind.
Datenumwandlung: Falls erforderlich, führen Sie Transformationen an den Daten durch, wie zum Beispiel das Umrechnen von Einheiten oder das Ändern von Datentypen, um sie für die Analyse geeignet zu machen.
Deskriptive Statistik: Berechnen Sie grundlegende Statistiken wie den Durchschnitt, Median, Modus und die Standardabweichung, um die zentralen Tendenzen und Variationen in den Daten zu verstehen.
Datenvisualisierung: Erstellen Sie visuelle Darstellungen der Daten, wie Balkendiagramme, Histogramme oder Streudiagramme, um Erkenntnisse zu gewinnen und Muster zu identifizieren.
Hypothesentests: Wenn zutreffend, führen Sie statistische Tests durch, um Hypothesen zu validieren oder die Signifikanz von Beziehungen innerhalb der Daten zu beurteilen.
Beim Prozess der Datenanalyse werden Rohdaten (raw data) mithilfe eines Tools oder einer Anwendung gesammelt, um diese Informationen zu erforschen und Trends zu entdecken. Anschließend kann man die Ergebnisse dieser Analysen nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen.
Dieser Prozess kann in mehrere Phasen unterteilt werden. Die erste Phase ist das Sammeln von Daten, die aus einer oder mehreren Quellen stammen. Bei der Entscheidung, welche Daten erfasst werden sollen, ist es wichtig, sich Ziele zu setzen, die mithilfe der Datenanalyse erreicht werden sollen.
Die Daten werden dann bereinigt und in ein für die Analyse geeignetes Format umgewandelt. Ohne diese Vorsichtsmaßnahme besteht die Gefahr, dass die Daten nutzlos oder unbrauchbar sind. Der Datensatz muss bereinigt werden, um Duplikate, korrupte oder falsche Informationen zu entfernen.
Der nächste Schritt ist die Datenanalyse. Hier werden verschiedene Werkzeuge und Techniken verwendet, um Trends und relevante Informationen in den Rohdaten zu entdecken. In dieser Phase kann sich herausstellen, dass mehr Daten benötigt werden. Dies kann dazu führen, dass du zur ersten Phase zurückkehren musst.
Der letzte Schritt besteht schließlich darin, Berichte und Visualisierungen in Form von Diagrammen oder Grafiken zu erstellen, um sie mit den verschiedenen Teams im Unternehmen teilen zu können. Denn solche Visualisierungen werden vom menschlichen Gehirn leichter verstanden und interpretiert als einfache Aneinanderreihungen von Zahlen…
Warum ist Big Data heute in einem Unternehmen unerlässlich?
Kunden sind der Grund für die Existenz eines jeden B2C-Unternehmens. Zu wissen, wie sie sich verhalten, was sie wollen, wann und wie sie suchen, ist für ein Unternehmen entscheidend, um die richtigen Entscheidungen zu treffen.
Bei der Datenextraktion werden Datensätze mithilfe ausgeklügelter Werkzeuge klassifiziert, um sich wiederholende Muster zu identifizieren. Aus diesen werden genügend Informationen gewonnen, damit ein Experte für Datenanalyse sie interpretieren und daraus Schlussfolgerungen ziehen kann. Folglich kann die Unternehmensleitung Maßnahmen durchführen und Entscheidungen treffen, die für das Unternehmen nützlich sind. Auf diese Weise wird die Arbeit optimiert. Die so entwickelten Werkzeuge sind für massive, sich wiederholende und automatische Arbeit zuständig. Der Data Analyst ist für die Arbeit zuständig, die Intelligenz und Wissen erfordert.
Welche Methoden von Datenanalyse gibt es?
Es gibt verschiedene Methoden der Datenanalyse, die je nach den spezifischen Anforderungen und der Art der vorliegenden Daten angewendet werden können. Hier sind einige gängige Methoden:
Deskriptive Statistik: Diese Methode umfasst die Verwendung von Maßen wie Durchschnitt, Median, Modus, Standardabweichung und Quartilen, um die zentralen Tendenzen und Streuung in den Daten zu verstehen.
Inferenzstatistik: Hierbei handelt es sich um statistische Tests, die verwendet werden, um Schlussfolgerungen über eine Stichprobe im Hinblick auf die gesamte Population zu ziehen. Beispiele sind der t-Test und die Chi-Quadrat-Analyse.
Regressionsanalyse: Mit dieser Methode können Beziehungen zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen untersucht werden. Lineare Regression, logistische Regression und multiple Regression sind einige Beispiele.
Clusteranalyse: Sie dient dazu, ähnliche Datenelemente in Gruppen oder Cluster zu gruppieren, um Muster und Gemeinsamkeiten zu identifizieren.
Faktorenanalyse: Diese Methode reduziert die Dimensionalität der Daten, indem sie verborgene Faktoren oder Strukturen identifiziert, die die Beobachtungen beeinflussen.
Zeitreihenanalyse: Diese Methode wird verwendet, um Daten zu analysieren, die über einen bestimmten Zeitraum hinweg gesammelt wurden, um Trends, Saisonmuster und andere zeitbezogene Muster zu identifizieren.
Textanalyse: In der Textanalyse werden Techniken wie Textklassifikation, Sentimentanalyse und NLP (Natural Language Processing) verwendet, um Informationen aus Textdaten zu extrahieren.
Datenvisualisierung: Visualisierungsansätze, darunter Diagramme, Graphen und Heatmaps, werden verwendet, um Daten auf eine Weise darzustellen, die leicht verständlich ist.
Machine Learning: Fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens, wie Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Support-Vektor-Maschinen, werden verwendet, um Vorhersagen und Klassifikationen auf Grundlage von Daten zu treffen.
Einige Beispiele für den Einsatz von Data Analysis in Unternehmen
Das erste Beispiel sind Banken, die die Transaktionen, die Kaufhistorie und die Ausgabegewohnheiten ihrer Kunden analysieren. Diese Daten können aufdecken, wie einer von ihnen sein Geld ausgegeben hat, wie oft er es ausgegeben hat und für welche Produkte und Dienstleistungen. Diese Analyse kann auch Betrug oder Identitätsdiebstahl verhindern.
Ein weiteres Beispiel sind E-Commerce-Unternehmen. Durch Datenanalyse untersuchen sie den Verkehr auf ihrer Website oder Navigationsmuster, um festzustellen, welche Kunden mit größerer oder geringerer Wahrscheinlichkeit ein bestimmtes Produkt oder eine Dienstleistung kaufen.
Ein drittes Beispiel sind Konsumgüterunternehmen, die nach Effizienz in ihrer Lieferkette streben. Mit den klaren Informationen, die Big Data liefert, können sie sich verpflichten, die Regale der Einzelhändler mit den richtigen Produkten, in der richtigen Menge und zur richtigen Zeit aufzufüllen. Ihre Partner (kleine Unternehmen, Geschäfte usw.) liefern Berichte, die den Bestand in ihrem Lager und die Häufigkeit des Verkaufs der Produkte beinhalten. Diese Daten werden verwendet, um den Bestell- und Versandbedarf abzugleichen und vorherzusagen.
Welche Methoden zur Datenanalyse gibt es?
Es gibt verschiedene Methoden der Datenanalyse, die je nach den spezifischen Anforderungen und der Art der vorliegenden Daten angewendet werden können. Hier sind einige gängige Methoden:
Deskriptive Statistik: Diese Methode umfasst die Verwendung von Maßen wie Durchschnitt, Median, Modus, Standardabweichung und Quartilen, um die zentralen Tendenzen und Streuung in den Daten zu verstehen.
Inferenzstatistik: Hierbei handelt es sich um statistische Tests, die verwendet werden, um Schlussfolgerungen über eine Stichprobe im Hinblick auf die gesamte Population zu ziehen. Beispiele sind der t-Test und die Chi-Quadrat-Analyse.
Regressionsanalyse: Mit dieser Methode können Beziehungen zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen untersucht werden. Lineare Regression, logistische Regression und multiple Regression sind einige Beispiele.
Clusteranalyse: Sie dient dazu, ähnliche Datenelemente in Gruppen oder Cluster zu gruppieren, um Muster und Gemeinsamkeiten zu identifizieren.
Faktorenanalyse: Diese Methode reduziert die Dimensionalität der Daten, indem sie verborgene Faktoren oder Strukturen identifiziert, die die Beobachtungen beeinflussen.
Zeitreihenanalyse: Diese Methode wird verwendet, um Daten zu analysieren, die über einen bestimmten Zeitraum hinweg gesammelt wurden, um Trends, Saisonmuster und andere zeitbezogene Muster zu identifizieren.
Textanalyse: In der Textanalyse werden Techniken wie Textklassifikation, Sentimentanalyse und NLP (Natural Language Processing) verwendet, um Informationen aus Textdaten zu extrahieren.
Datenvisualisierung: Visualisierungsansätze, darunter Diagramme, Graphen und Heatmaps, werden verwendet, um Daten auf eine Weise darzustellen, die leicht verständlich ist.
Machine Learning: Fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens, wie Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Support-Vektor-Maschinen, werden verwendet, um Vorhersagen und Klassifikationen auf Grundlage von Daten zu treffen.
Die Auswahl der besten Methode hängt von den spezifischen Zielen der Analyse und den verfügbaren Daten ab.
Welche Tools eignen sich zur Datenanalyse?
Es gibt eine Vielzahl von Tools und Softwarelösungen, die sich zur Datenanalyse eignen. Hier sind einige beliebte Optionen:
Microsoft Excel: Excel ist ein weit verbreitetes Tabellenkalkulationsprogramm, das grundlegende Datenanalysefunktionen bietet, einschließlich Berechnungen, Diagrammen und Pivot-Tabellen.
R: R ist eine Open-Source-Programmiersprache und Umgebung speziell für statistische und grafische Analysen. Es bietet eine breite Palette von Paketen für Datenanalyse.
Python: Python ist eine vielseitige Programmiersprache, die mit Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib für Datenanalyse und Visualisierung erweitert werden kann.
Tableau: Tableau ist eine leistungsstarke Datenvisualisierungsplattform, die es Benutzern ermöglicht, interaktive Dashboards und Berichte zu erstellen.
Power BI: Power BI ist eine Business Intelligence-Plattform von Microsoft, die Datenanalyse, Berichterstellung und Visualisierung bietet.
SPSS: SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) ist eine Software für statistische Analysen, die in den Sozialwissenschaften und anderen Bereichen häufig verwendet wird.
SAS: SAS ist eine Software für erweiterte Datenanalyse und statistische Modellierung, die in verschiedenen Branchen eingesetzt wird.
MATLAB: MATLAB ist eine Programmiersprache und Umgebung, die sich auf mathematische Modellierung und Datenanalyse spezialisiert hat.
Jupyter Notebook: Jupyter ist eine Open-Source-Webanwendung, die es ermöglicht, Dokumente zu erstellen und auszuführen, die Live-Code, Gleichungen, Visualisierungen und Erklärungen enthalten.
KNIME: KNIME ist eine Open-Source-Plattform für Datenanalyse, Berichterstellung und Integration von Daten.
Wie kann man sich in Datenanalyse ausbilden lassen?
Trotz aller Vorteile der Datenanalyse werden nur 0,5 % aller heute verfügbaren Daten analysiert. Es gibt also noch viele Möglichkeiten, die in diesem Bereich genutzt werden können.
Unternehmen in allen Branchen suchen nach Fachleuten, die Daten zu ihren Gunsten auswerten können. Dieser Prozess erfordert jedoch technische Fähigkeiten und die Beherrschung verschiedener Werkzeuge.
Um dich in der Datenanalyse auszubilden, kannst Du Dich an den die Weiterbildung zum Data Analyst von DataScientest angeboten. In diesem Kurs kannst du Fähigkeiten in den Bereichen Programmierung, DataViz, Machine Learning, Datenextraktion, Big Data und Business Intelligence erwerben.
Diese Weiterbildung kann in 9 Wochen im BootCamp-Format mit 35 Stunden pro Woche oder als Weiterbildung mit 10 Stunden pro Woche über 6 Monate hinweg absolviert werden. Wir bieten Dir einen Blended-Learning-Ansatz, der Fernunterricht und Präsenzunterricht miteinander verbindet, um eine maximale Effizienz zu erreichen.
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Nun weißt Du alles über Data Analysis. Schau Dir gerne auch unsere Einführung in Machine Learning an.
