Was ist Datenanalyse?
Datenanalyse ist definiert als ein Prozess zum Bereinigen, Transformieren und Modellieren von Daten, um nützliche Informationen für Geschäftsentscheidungen zu ermitteln. Der Zweck der Datenanalyse besteht darin, nützliche Informationen aus Daten zu extrahieren und die Entscheidung auf der Grundlage der Datenanalyse zu treffen.
Ein einfaches Beispiel für eine Datenanalyse ist, wann immer wir eine Entscheidung in unserem täglichen Leben treffen, indem wir darüber nachdenken, was das letzte Mal passiert ist oder was passieren wird, indem wir diese bestimmte Entscheidung treffen. Dies ist nichts anderes als unsere Vergangenheit oder Zukunft zu analysieren und darauf basierende Entscheidungen zu treffen. Dafür sammeln wir Erinnerungen an unsere Vergangenheit oder Träume unserer Zukunft. Das ist also nichts anderes als Datenanalyse. Das gleiche, was Analyst für geschäftliche Zwecke tut, heißt Datenanalyse.
In diesem Tutorial lernen Sie:
- Warum Datenanalyse?
- Datenanalyse-Tools
- Arten der Datenanalyse: Techniken und Methoden
- Datenanalyseprozess
Warum Datenanalyse?
Manchmal müssen Sie nur analysieren, um Ihr Geschäft auszubauen und sogar in Ihrem Leben zu wachsen!
Wenn Ihr Geschäft nicht wächst, müssen Sie zurückblicken und Ihre Fehler anerkennen und erneut einen Plan erstellen, ohne diese Fehler zu wiederholen. Und selbst wenn Ihr Unternehmen wächst, müssen Sie sich darauf freuen, dass das Unternehmen weiter wächst. Sie müssen lediglich Ihre Geschäftsdaten und Geschäftsprozesse analysieren.
Datenanalyse-Tools
Datenanalysetools erleichtern Benutzern das Verarbeiten und Bearbeiten von Daten, das Analysieren der Beziehungen und Korrelationen zwischen Datensätzen sowie das Identifizieren von Mustern und Trends für die Interpretation. Hier finden Sie eine vollständige Liste der Tools, die für die Datenanalyse in der Forschung verwendet werden.
Arten der Datenanalyse: Techniken und Methoden
Es gibt verschiedene Arten von Datenanalysetechniken , die auf Geschäft und Technologie basieren. Die wichtigsten Datenanalysemethoden sind jedoch:
- Textanalyse
- Statistische Analyse
- Diagnoseanalyse
- Vorausschauende Analyse
- Prescriptive Analysis
Textanalyse
Die Textanalyse wird auch als Data Mining bezeichnet. Es ist eine der Methoden der Datenanalyse, ein Muster in großen Datenmengen mithilfe von Datenbanken oder Data Mining-Tools zu ermitteln. Früher wurden Rohdaten in Geschäftsinformationen umgewandelt. Auf dem Markt sind Business Intelligence-Tools vorhanden, mit denen strategische Geschäftsentscheidungen getroffen werden können. Insgesamt bietet es eine Möglichkeit, Daten zu extrahieren und zu untersuchen, Muster abzuleiten und schließlich die Daten zu interpretieren.
Statistische Analyse
Die statistische Analyse zeigt "Was passiert?" durch Verwendung früherer Daten in Form von Dashboards. Die statistische Analyse umfasst das Sammeln, Analysieren, Interpretieren, Präsentieren und Modellieren von Daten. Es analysiert einen Datensatz oder eine Datenprobe. Es gibt zwei Kategorien dieser Art von Analyse - Deskriptive Analyse und Inferenzanalyse.
Beschreibende Analyse
analysiert vollständige Daten oder eine Stichprobe zusammengefasster numerischer Daten. Es zeigt Mittelwert und Abweichung für kontinuierliche Daten, während Prozentsatz und Häufigkeit für kategoriale Daten.
Inferenzanalyse
analysiert Probe aus vollständigen Daten. Bei dieser Art der Analyse können Sie aus denselben Daten unterschiedliche Schlussfolgerungen ziehen, indem Sie verschiedene Stichproben auswählen.
Diagnoseanalyse
Die diagnostische Analyse zeigt "Warum ist es passiert?" indem Sie die Ursache aus den Erkenntnissen der statistischen Analyse herausfinden. Diese Analyse ist nützlich, um Verhaltensmuster von Daten zu identifizieren. Wenn in Ihrem Geschäftsprozess ein neues Problem auftritt, können Sie in dieser Analyse nach ähnlichen Mustern für dieses Problem suchen. Und es kann Chancen geben, ähnliche Rezepte für die neuen Probleme zu verwenden.
Vorausschauende Analyse
Die prädiktive Analyse zeigt anhand der vorherigen Daten, was wahrscheinlich passieren wird. Das einfachste Beispiel für eine Datenanalyse ist, wenn ich letztes Jahr zwei Kleider gekauft habe, basierend auf meinen Ersparnissen, und wenn sich mein Gehalt in diesem Jahr verdoppelt, kann ich vier Kleider kaufen. Aber so ist es natürlich nicht einfach, weil Sie über andere Umstände nachdenken müssen, wie zum Beispiel, dass die Preise für Kleidung in diesem Jahr steigen oder Sie anstelle von Kleidern ein neues Fahrrad kaufen möchten oder ein Haus kaufen müssen!
In dieser Analyse werden also Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage aktueller oder vergangener Daten getroffen. Prognosen sind nur eine Schätzung. Die Genauigkeit basiert darauf, wie viele detaillierte Informationen Sie haben und wie viel Sie darin graben.
Prescriptive Analysis
Die Prescriptive Analysis kombiniert die Erkenntnisse aus allen vorherigen Analysen, um zu bestimmen, welche Maßnahmen bei einem aktuellen Problem oder einer aktuellen Entscheidung ergriffen werden müssen. Die meisten datengesteuerten Unternehmen verwenden die präskriptive Analyse, da die prädiktive und deskriptive Analyse nicht ausreicht, um die Datenleistung zu verbessern. Basierend auf aktuellen Situationen und Problemen analysieren sie die Daten und treffen Entscheidungen.
Datenanalyseprozess
Der Datenanalyseprozess ist nichts anderes als das Sammeln von Informationen mithilfe einer geeigneten Anwendung oder eines geeigneten Tools, mit dem Sie die Daten untersuchen und ein Muster darin finden können. Basierend auf diesen Informationen und Daten können Sie Entscheidungen treffen oder endgültige Schlussfolgerungen ziehen.
Die Datenanalyse besteht aus folgenden Phasen:
- Sammeln von Datenanforderungen
- Datensammlung
- Datenreinigung
- Datenanalyse
- Dateninterpretation
- Datenvisualisierung
Sammeln von Datenanforderungen
Zunächst müssen Sie sich überlegen, warum Sie diese Datenanalyse durchführen möchten. Alles, was Sie brauchen, um den Zweck oder das Ziel der Datenanalyse herauszufinden. Sie müssen sich entscheiden, welche Art von Datenanalyse Sie durchführen möchten! In dieser Phase müssen Sie entscheiden, was analysiert und wie gemessen werden soll. Sie müssen verstehen, warum Sie untersuchen und welche Maßnahmen Sie für diese Analyse verwenden müssen.
Datensammlung
Nach dem Sammeln der Anforderungen erhalten Sie eine klare Vorstellung davon, welche Dinge Sie messen müssen und welche Ergebnisse Sie erzielen sollten. Jetzt ist es Zeit, Ihre Daten basierend auf den Anforderungen zu sammeln. Denken Sie nach dem Sammeln Ihrer Daten daran, dass die gesammelten Daten für die Analyse verarbeitet oder organisiert werden müssen. Da Sie Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt haben, müssen Sie ein Protokoll mit einem Erfassungsdatum und einer Datenquelle führen.
Datenreinigung
Unabhängig davon, welche Daten gesammelt werden, sind sie möglicherweise nicht nützlich oder für Ihr Analyseziel irrelevant. Daher sollten sie bereinigt werden. Die gesammelten Daten können doppelte Datensätze, Leerzeichen oder Fehler enthalten. Die Daten sollten bereinigt und fehlerfrei sein. Diese Phase muss vor der Analyse durchgeführt werden, da Ihre Analyseergebnisse basierend auf der Datenbereinigung näher an Ihrem erwarteten Ergebnis liegen.
Datenanalyse
Sobald die Daten gesammelt, bereinigt und verarbeitet wurden, können sie analysiert werden. Wenn Sie Daten bearbeiten, stellen Sie möglicherweise fest, dass Sie genau die Informationen haben, die Sie benötigen, oder Sie müssen möglicherweise weitere Daten erfassen. In dieser Phase können Sie Datenanalysetools und -software verwenden, mit denen Sie anhand der Anforderungen Schlussfolgerungen verstehen, interpretieren und ableiten können.
Dateninterpretation
Nach der Analyse Ihrer Daten ist es endlich Zeit, Ihre Ergebnisse zu interpretieren. Sie können wählen, wie Sie Ihre Datenanalyse ausdrücken oder kommunizieren möchten, indem Sie sie einfach in Worten oder in einer Tabelle oder einem Diagramm verwenden. Verwenden Sie dann die Ergebnisse Ihres Datenanalyseprozesses, um Ihre beste Vorgehensweise zu bestimmen.
Datenvisualisierung
Datenvisualisierung ist in Ihrem täglichen Leben sehr verbreitet. Sie erscheinen häufig in Form von Diagrammen und Grafiken. Mit anderen Worten, Daten werden grafisch dargestellt, damit das menschliche Gehirn sie leichter verstehen und verarbeiten kann. Datenvisualisierung wird häufig verwendet, um unbekannte Fakten und Trends zu entdecken. Durch Beobachten von Beziehungen und Vergleichen von Datensätzen können Sie einen Weg finden, um aussagekräftige Informationen herauszufinden.
Zusammenfassung:
- Datenanalyse bedeutet einen Prozess zum Bereinigen, Transformieren und Modellieren von Daten, um nützliche Informationen für Geschäftsentscheidungen zu ermitteln
- Arten der Datenanalyse sind Text-, statistische, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analyse
- Die Datenanalyse besteht aus Datenerfassungserfassung, Datenerfassung, Datenbereinigung, Datenanalyse, Dateninterpretation und Datenvisualisierung
