Was ist data analysis? (Mit Beispielen)

Unter data analysis versteht man die praktische Arbeit mit Daten, um nützliche Informationen zu gewinnen, die dann für fundierte Entscheidungen verwendet werden können.

„Es ist ein kapitaler Fehler, Theorien aufzustellen, bevor man über Daten verfügt. Unmerklich beginnt man, Fakten zu verdrehen, um sie den Theorien anzupassen, statt die Theorien den Fakten anzupassen“, verkündet Sherlock Holmes in Sir Arthur Conan Doyles „ Ein Skandal in Böhmen“.

Diese Idee liegt der data analysis zugrunde. Wenn wir aus Daten Bedeutung extrahieren können, sind wir in der Lage, bessere Entscheidungen zu treffen. Und wir leben in einer Zeit, in der uns mehr Daten als je zuvor zur Verfügung stehen.

Unternehmen erkennen zunehmend die Vorteile, die sich aus der Nutzung von Daten ergeben. Data analysis können einer Bank dabei helfen, Kundeninteraktionen zu personalisieren, einem Gesundheitssystem dabei, zukünftige Gesundheitsbedürfnisse vorherzusagen oder einem Unterhaltungsunternehmen dabei, den nächsten großen Streaming-Hit zu kreieren.

Der Future of Jobs Report 2023 des Weltwirtschaftsforums listet Datenanalysten und -wissenschaftler neben Spezialisten für KI und maschinelles Lernen sowie Big Data-Spezialisten als einen der gefragtesten Berufe auf [ 1 ]. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über den data analysis prozess, verschiedene Arten der data analysis und empfohlene Kurse, die Ihnen den Einstieg in dieses spannende Feld erleichtern.

data analysis prozess

Da die Daten, die Unternehmen zur Verfügung stehen, immer umfangreicher und komplexer werden, steigt auch der Bedarf an effektiven und effizienten Prozessen, um den Wert dieser Daten zu nutzen. Der data analysis prozess durchläuft in der Regel mehrere iterative Phasen. Sehen wir uns jede einzelne genauer an.

• Identifizieren Sie die Geschäftsfrage, die Sie beantworten möchten. Welches Problem versucht das Unternehmen zu lösen? Was müssen Sie messen und wie werden Sie es messen? 
• Sammeln Sie die Rohdatensätze, die Sie zur Beantwortung der identifizierten Frage benötigen. Die Datensammlung kann aus internen Quellen stammen, wie etwa der CRM-Software (Client Relationship Management) eines Unternehmens, oder aus sekundären Quellen, wie etwa Regierungsunterlagen oder Social-Media-APIs (Application Programming Interfaces). 
• Bereinigen Sie die Daten, um sie für die Analyse vorzubereiten. Dazu gehört oft das Entfernen doppelter und anomaler Daten, das Beheben von Inkonsistenzen, das Standardisieren von Datenstruktur und -format sowie das Beheben von Leerzeichen und anderen Syntaxfehlern.
• Analysieren Sie die Daten. Indem Sie die Daten mithilfe verschiedener data analysis techniken und -tools bearbeiten, können Sie Trends, Korrelationen, Ausreißer und Variationen finden, die eine Geschichte erzählen. In dieser Phase können Sie Data Mining verwenden, um Muster in Datenbanken zu entdecken, oder Datenvisualisierungssoftware, um Daten in ein leicht verständliches grafisches Format umzuwandeln.
• Interpretieren Sie die Ergebnisse Ihrer Analyse, um zu sehen, wie gut die Daten Ihre ursprüngliche Frage beantwortet haben. Welche Empfehlungen können Sie auf Grundlage der Daten geben? Welche Einschränkungen unterliegen Ihren Schlussfolgerungen? 

Mit Metas anfängerfreundlichem Data Analyst Professional Certificate können Sie praktische Projekte für Ihr Portfolio abschließen und gleichzeitig statistische Analysen, Datenmanagement und Programmierung üben . Dieses selbstgesteuerte Programm bereitet Sie auf eine Einstiegsposition vor und kann in nur 5 Monaten abgeschlossen werden.

Arten der data analysis (mit Beispielen)

Daten können auf viele verschiedene Arten verwendet werden, um Fragen zu beantworten und Entscheidungen zu unterstützen. Um die beste Methode zur Analyse Ihrer Daten zu finden, kann es hilfreich sein, sich mit den vier in diesem Bereich gebräuchlichen Arten der data analysis vertraut zu machen.

In diesem Abschnitt werfen wir einen Blick auf die einzelnen data analysis methoden und geben jeweils ein Beispiel für die Anwendung in der Praxis.

Deskriptive Analyse

Die deskriptive Analyse sagt uns, was passiert ist. Diese Art der Analyse hilft, quantitative Daten durch die Darstellung von Statistiken zu beschreiben oder zusammenzufassen. Beispielsweise könnte eine deskriptive statistische Analyse die Verteilung der Verkäufe auf eine Gruppe von Mitarbeitern und den durchschnittlichen Umsatz pro Mitarbeiter zeigen. 

Die deskriptive Analyse beantwortet die Frage: „Was ist passiert?“

Diagnostische Analyse

Wenn die deskriptive Analyse das „Was“ bestimmt, bestimmt die diagnostische Analyse das „Warum“. Nehmen wir an, eine deskriptive Analyse zeigt einen ungewöhnlichen Zustrom von Patienten in ein Krankenhaus. Eine eingehendere Untersuchung der Daten könnte ergeben, dass viele dieser Patienten Symptome eines bestimmten Virus aufwiesen. Diese diagnostische Analyse kann Ihnen dabei helfen, festzustellen, dass ein Infektionserreger – das „Warum“ – zum Zustrom von Patienten geführt hat.

Die diagnostische Analyse beantwortet die Frage: „Warum ist es passiert?“

Prädiktive Analyse

Bisher haben wir uns Analysearten angesehen, die die Vergangenheit untersuchen und daraus Schlussfolgerungen ziehen. Predictive Analytics verwendet Daten, um Prognosen für die Zukunft zu erstellen. Mithilfe von Predictive Analytics stellen Sie möglicherweise fest, dass sich ein bestimmtes Produkt jedes Jahr in den Monaten September und Oktober am besten verkauft hat, was Sie zu der Annahme veranlasst, dass sich der Umsatz im kommenden Jahr ähnlich hoch entwickeln wird.

Die prädiktive Analyse beantwortet die Frage: „Was könnte in der Zukunft passieren?“

Präskriptive Analyse

Bei der präskriptiven Analyse werden alle Erkenntnisse aus den ersten drei Analysearten verwendet, um daraus Handlungsempfehlungen für ein Unternehmen abzuleiten. Anhand unseres vorherigen Beispiels könnte diese Art der Analyse einen Marktplan vorschlagen, um auf dem Erfolg der umsatzstarken Monate aufzubauen und in den schwächeren Monaten neue Wachstumschancen zu nutzen. 

Die präskriptive Analyse beantwortet die Frage: „Was sollten wir dagegen tun?“

Bei diesem letzten Typ kommt das Konzept der datengesteuerten Entscheidungsfindung ins Spiel.

Erste Schritte mit Coursera

Wenn Sie an einer Karriere im wachstumsstarken Bereich der data analysis interessiert sind, sollten Sie diese hoch bewerteten Kurse auf Coursera in Betracht ziehen:

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Üben Sie die Arbeit mit Daten mit der Spezialisierung „Excel Skills for Business“ der Macquarie University . Erfahren Sie, wie Sie mit Microsoft Excel Daten analysieren und datengestützte Geschäftsentscheidungen treffen.

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Häufig gestellte Fragen (FAQ)