Was ist Datenanalyse und warum ist sie wichtig?

Die Welt wird immer datengesteuerter, mit endlosen Datenmengen, mit denen man arbeiten kann. Große Unternehmen wie Google und Microsoft verwenden Daten, um Entscheidungen zu treffen, aber sie sind nicht die einzigen.

Ist es wichtig? Absolut!

Die Datenanalyse wird von kleinen Unternehmen, Einzelhandelsunternehmen, in der Medizin und sogar in der Welt des Sports verwendet. Es ist eine universelle Sprache und wichtiger denn je. Es scheint ein fortschrittliches Konzept zu sein, aber die Datenanalyse ist wirklich nur ein paar Ideen, die in die Praxis umgesetzt werden.

Was ist Datenanalyse?

Datenanalyse ist der Prozess der Auswertung von Daten mit analytischen oder statistischen Werkzeugen, um nützliche Informationen zu entdecken. Einige dieser Tools sind Programmiersprachen wie R oder Python. Microsoft Excel ist auch in der Welt der Datenanalyse beliebt .

Sobald die Daten mit diesen Tools gesammelt und sortiert wurden, werden die Ergebnisse interpretiert, um Entscheidungen zu treffen. Die Endergebnisse können als Zusammenfassung oder als visuelle Darstellung wie ein Diagramm oder eine Grafik geliefert werden.

Der Prozess der Präsentation von Daten in visueller Form ist bekannt als Datenvisualisierung . Tools zur Datenvisualisierung erleichtern die Arbeit. Programme wie Tableau oder Microsoft Power BI bieten Ihnen viele Visualisierungen, die Daten zum Leben erwecken.

Es gibt verschiedene Datenanalysemethoden, darunter Data Mining, Textanalyse und Business Intelligence.

Wie wird die Datenanalyse durchgeführt?

Bildquelle: Faithie / Depositphotos

Die Datenanalyse ist ein großes Thema und kann einige dieser Schritte umfassen:

Ziele definieren: Beginnen Sie damit, einige klar definierte Ziele zu skizzieren. Um die besten Ergebnisse aus den Daten herauszuholen, sollten die Ziele glasklar sein.
Fragen stellen: Finden Sie die Fragen heraus, die Sie durch die Daten beantwortet haben möchten. Verursachen beispielsweise rote Sportwagen häufiger Unfälle als andere? Finden Sie heraus, welche Datenanalysetools das beste Ergebnis für Ihre Frage liefern.
Datensammlung: Sammeln Sie Daten, die für die Beantwortung der Fragen nützlich sind. In diesem Beispiel können Daten aus einer Vielzahl von Quellen wie DMV oder polizeilichen Unfallberichten, Versicherungsansprüchen und Krankenhausaufenthaltsdaten gesammelt werden.
Datenbereinigung: Rohdaten können in verschiedenen Formaten gesammelt werden, mit vielen Junk-Werten und Unordnung. Die Daten werden bereinigt und konvertiert, sodass Datenanalysetools sie importieren können. Es ist kein glamouröser Schritt, aber er ist sehr wichtig.
Datenanalyse: Importieren Sie diese neuen sauberen Daten in die Datenanalysetools. Mit diesen Tools können Sie die Daten untersuchen, Muster finden und Was-wäre-wenn-Fragen beantworten. Das ist der Lohn, hier finden Sie Ergebnisse!
Schlussfolgerungen ziehen und Vorhersagen treffen: Ziehen Sie Schlussfolgerungen aus Ihren Daten. Diese Schlussfolgerungen können in einem Bericht, einer Visualisierung oder beidem zusammengefasst werden, um die richtigen Ergebnisse zu erzielen.

Lassen Sie uns ein wenig tiefer in einige Konzepte eintauchen, die in der Datenanalyse verwendet werden.

Data-Mining

Bildquelle: Philippe Put/ Flickr

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Data Mining ist eine Methode der Datenanalyse zum Auffinden von Mustern in großen Datensätzen mithilfe von Statistik, künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Ziel ist es, aus Daten Geschäftsentscheidungen zu machen.

Was können Sie mit Data-Mining tun? Sie können große Datenmengen verarbeiten, um Ausreißer zu identifizieren und von der Entscheidungsfindung auszuschließen. Unternehmen können die Kaufgewohnheiten ihrer Kunden lernen oder mithilfe von Clustering bisher unbekannte Gruppen in den Daten finden.

Wenn Sie E-Mail verwenden, sehen Sie ein weiteres Beispiel für Data Mining, um Ihr Postfach zu sortieren. E-Mail-Apps wie Outlook oder Gmail verwenden dies, um Ihre E-Mails als 'Spam' oder 'kein Spam' zu kategorisieren.

Textanalyse

Bildquelle: Marc_Smith/ Flickr

Daten sind nicht nur auf Zahlen beschränkt, Informationen können auch aus Textinformationen stammen.

Textanalyse ist der Prozess, nützliche Informationen aus Text zu finden. Sie tun dies, indem Sie Rohtext verarbeiten, ihn für Datenanalysetools lesbar machen und Ergebnisse und Muster finden. Dies wird auch als Text-Mining bezeichnet.

Excel leistet hier hervorragende Arbeit. Excel verfügt über viele Formeln für die Arbeit mit Text, mit denen Sie beim Arbeiten mit den Daten Zeit sparen können.

Text Mining kann auch Informationen aus dem Web, einer Datenbank oder einem Dateisystem sammeln. Was können Sie mit diesen Textinformationen machen? Sie können E-Mail-Adressen und Telefonnummern importieren, um Muster zu finden. Sie können sogar Häufigkeiten von Wörtern in einem Dokument finden.

Business Intelligence

Bildquelle: FutUndBeidl/ Flickr

Business Intelligence wandelt Daten in Informationen um, die für Geschäftsentscheidungen verwendet werden. Es kann bei der strategischen und taktischen Entscheidungsfindung einer Organisation verwendet werden. Es bietet Unternehmen die Möglichkeit, Trends aus gesammelten Daten zu untersuchen und daraus Erkenntnisse zu gewinnen.

Business Intelligence wird für viele Dinge verwendet:

Treffen Sie Entscheidungen über Produktplatzierung und Preisgestaltung
Identifizieren Sie neue Märkte für Produkte
Erstellen Sie Budgets und Prognosen, die mehr Geld einbringen
Verwenden Sie visuelle Tools wie Heatmaps, Pivot-Tabellen und geografische Karten, um die Nachfrage nach einem bestimmten Produkt zu ermitteln

Datenvisualisierung

Bildquelle: Pressemeister/ Depositphotos

Datenvisualisierung ist die visuelle Darstellung von Daten. Anstatt Daten in Tabellen oder Datenbanken darzustellen, präsentieren Sie sie in Diagrammen und Grafiken. Es macht komplexe Daten verständlicher und übersichtlicher.

Von Ihnen genutzte Anwendungen (auch als „Internet der Dinge“ bekannt) werden immer mehr Daten generiert. Die Datenmenge (als „Big Data“ bezeichnet) ist ziemlich massiv. Die Datenvisualisierung kann Millionen von Datenpunkten in einfache Visualisierungen verwandeln, die sie leicht verständlich machen.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Daten zu visualisieren:

Verwenden eines Datenvisualisierungstools wie Tableau oder Microsoft Power BI
Standard-Excel-Grafiken und -Diagramme
Interaktive Excel-Grafiken
Für das Web ein mit JavaScript erstelltes Tool wie D3.js

Die Visualisierung von Google-Datensätzen ist ein großartiges Beispiel dafür, wie Big Data die Entscheidungsfindung visuell leiten kann.

Datenanalyse im Rückblick

Die Datenanalyse dient dazu, Daten mit statistischen Werkzeugen auszuwerten, um nützliche Informationen zu finden. Eine Vielzahl von Methoden wird verwendet, darunter Data Mining, Textanalyse, Business Intelligence, das Kombinieren von Datensätzen und Datenvisualisierung.

Das Power Query-Tool in Microsoft Excel ist besonders hilfreich für die Datenanalyse. Wenn Sie sich damit vertraut machen möchten, lesen Sie unseren Leitfaden zum Erstellen Ihres ersten Microsoft Power Query-Skripts.

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Über den Autor Anthony Grant(40 veröffentlichte Artikel)

Anthony Grant ist ein freiberuflicher Autor für Programmierung und Software. Er ist ein Informatik-Major und beschäftigt sich mit Programmierung, Excel, Software und Technologie.

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