Arten der Datenanalyse in der Forschung (+ Beispiele)

Heutzutage müssen alle Unternehmen, klein oder groß, Daten analysieren, um in ihren Bereichen erfolgreich zu sein. Die Datenanalyse ist der beste Weg, um Sinn für Ihr Unternehmen, Ihre Mitarbeiter, Kunden und Produkte/Dienstleistungen zu machen. Aber die Datenanalyse ist ein sehr breites Feld, und es ist immer wichtig, diejenige zu wählen, die Ihrem Zweck entspricht.

Es gibt vier allgemein akzeptierte grundlegende Arten der Datenanalyse, die zur Entscheidungsfindung verwendet werden. Wir werden diese unter separaten Überschriften untersuchen und Ihnen auf kürzestem und prägnantestem Weg erklären. Je nach Ihren Bedürfnissen möchten Sie möglicherweise einfache oder komplexe Datenanalysen durchführen. Dieser Artikel beginnt aus Gründen der Bequemlichkeit von einfachen bis zu komplexen Typen.

Was ist Datenanalyse?

Die Datenanalyse ist ein Forschungsprozess, der mit der Datensammlung beginnt und mit der statistischen Modellierung und Analyse der Daten fortgesetzt wird.

Verschiedene statistische Werkzeuge und Methoden werden verwendet, um dies zu tun. Diese Methoden gehen im Allgemeinen nach zwei Hauptansätzen vor: quantitative und qualitative Forschung.

Unternehmen, Organisationen und Institutionen streben danach, ihre Ziele zu erreichen und ihre Ordnung aufrechtzuerhalten, indem sie diese Analysemethoden verwenden. Daher ist eine gut organisierte systematische Datenanalyse der Schlüssel für alle erfolgreichen Unternehmen. Wenn Sie also fragen, was genau diese Analysen sind und welche Arten es gibt, können Sie sich die Überschrift unten ansehen.

4 Arten der Datenanalyse

Ihre Herangehensweise an Daten variiert je nach Ihrem Ziel und der Frage, die Sie den Daten stellen. Es ist wichtig, ob Ihr Zweck besser mit einer einfachen Analyse oder einer komplexen Analyse ausgedrückt wird. Daher gibt es vier Haupttypen der Datenanalyse in der Forschung.

Diese können eigentlich als ineinandergreifende Ringe eines Prozesses betrachtet werden. Sie werden ihre Verbindungen zueinander durch Datenanalysebeispiele und Erklärungen besser verstehen.

Arten der Datenanalyse

Beschreibende Analyse

Die beschreibende Analyse ist der erste und einfachste Schritt im Datenanalyseprozess. Das Ziel dieser Analyse ist es, eine Antwort auf die Frage zu finden, "Was ist passiert?". Datensätze durchlaufen eine Reihe von Prozessen, um organisiert, verarbeitet und interpretierbar zu werden. Daten werden durch geeignete Programme modelliert und werden dadurch sichtbar lesbar. 

Was folgt, sind die Ergebnisse, die von Datenforschern und Unternehmen mit ihren eigenen Eingaben produziert werden. Da bei der beschreibenden Analyse der Großteil der Arbeit auf menschlicher Eingabe basiert, werden quantitative Daten, die keinen Fehler zulassen, in dieser Art von Analyse genauer untersucht. Schließlich dient diese Art der Analyse als Sprungbrett zur nächsten Analyse, der diagnostischen Analyse.

Beispieltechniken

1. Maße der Häufigkeitsverteilung: Es handelt sich um eine Technik zur Messung, wie oft jeder Wert in einem Datensatz wiederholt wird.

2. Maße der zentralen Tendenz: Es handelt sich um eine Methode zur Ermittlung von Mittelwert, Median und Modus durch Untersuchung numerischer Werte in einem Datensatz.

3. Maße der Variabilität: Es handelt sich um eine Methode zur Messung der Verteilung von Datenpunkten in einem Datensatz. Vier Kriterien werden verwendet: Bereich, Interquartilbereich, Standardabweichung und Varianz.

Diagnostische Analyse

Das Ziel der diagnostischen Analyse ist es, eine Antwort auf die Frage zu finden, "Warum ist es passiert?". Diese Art der Analyse ist eigentlich die beschreibende mit etwas mehr maschineller Eingabe. Sie wird verwendet, wenn es um nicht komplexe Probleme geht, um herauszufinden, warum etwas passiert ist. 

Es wird häufig von Unternehmen genutzt, da es oft genaue Ergebnisse und handlungsfähige Erkenntnisse liefert. Schließlich dient die diagnostische Analyse auch als Sprungbrett für die folgenden Analysetypen.

Beispieltechniken

1. Ursachenanalyse: Es ist eine Methode, die darauf abzielt, die Gründe für die Situation zu untersuchen, in der Regel mit der Fünf-Warum-Methode.

2. Korrelationsanalyse: Es ist eine Methode, die bei Datensätzen mit zwei oder mehr Variablenwerten verwendet wird. Sie dient dazu, die Beziehung und das Gleichgewicht zwischen Variablen zu verstehen.

3. Fischgrätendiagramm: Dies ist eine Methode, um die Gründe mit einem einfachen visuellen Diagramm darzustellen. Dieses Diagramm hat seinen Namen, weil es einem Fischgrätenmuster ähnelt.

Vorhersageanalyse

Das Ziel der Vorhersageanalyse ist es, eine Antwort auf die Frage "Was wird passieren?" zu finden. Es werden historische Daten durch einen Klassifikationsfilter geleitet und Vorhersagen darüber getroffen, was in Zukunft basierend auf dem, was geschehen ist, geschehen wird.

Die Verwendung von Vorhersageanalysen ist in vielen Bereichen der Finanzen und der Wissenschaft verbreitet, einschließlich des Geschäftslebens. Die Vorhersagemodellierung ist überwiegend eine quantitative Analysemethode und ist daher enger mit numerischen Werten verbunden.

Beispieltechniken

1. Regressionsanalyse: Es ist eine Methode, um die Beziehung zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu entdecken.

2. Entscheidungsbäume: Es ist eine visuelle Diagrammmethode, die auf Klassifikation basiert. Ideen werden in einem baumartigen Diagramm gesammelt, und Vorhersageergebnisse werden aus den Zweigen entsprechend dieser Ideen angezeigt.

3. Clustering: Es ist eine Methode, die es ermöglicht, den Datensatz in Segmente zu unterteilen und ihn auf eine natürlichere und einfachere Weise zu untersuchen.

4. Zeitreihenanalyse: Es ist eine Methode, die verwendet wird, um die Beziehung zwischen Daten, die zu bestimmten Zeitintervallen gesammelt wurden, aufzudecken.

Präskriptive Analyse

Das Ziel der präskriptiven Analyse ist es, eine Antwort auf die Frage zu finden, "Was tun?". Die präskriptive Analyse ist eine Analysemethode, bei der die Interpretation möglicher Situationen mit Hilfe von KI erfolgt. Vom Sammeln bis zur Auswertung von Big Data ist der menschliche Input sehr gering. 

Diese Art der Analyse ist die fortschrittlichste und komplexeste. Deshalb wird sie oft auch als Endanalyse unter den Datenanalysemethoden bezeichnet.

Beispieltechniken

1. Programmiermodelle: Es ist eine Methode, um komplexe Datensätze mithilfe von nicht-linearen und linearen Programmierungen, die Programmierungstypen sind, zu verstehen.

2. Simulation: Es ist eine Methode, um Simulationen zu erstellen, die reale Szenarien widerspiegeln, um eine Situation zu untersuchen, die in der Regel ein kompliziertes Multi-Faktor-Problem ist.

3. Machine Learning-Algorithmen: Präskriptive Methoden sind diejenigen, die am engsten mit KI verbunden sind. Es ist eine Methode, bei der KI ihre eigene Datenanalyse und mögliche Szenarien bereitstellt.

7 Tipps für einen besseren Datenanalyseprozess

Datenanalysemethoden helfen Ihnen bei spezifischen Zwecken. Zunächst können Daten mithilfe von deskriptiven Methoden zusammengefasst und klassifiziert werden. Dann werden Ergebnisse und Vorhersagen basierend auf Stichprobendaten mithilfe von prädiktiven Methoden berechnet. Letztendlich treffen Unternehmen anhand dieser Methoden die endgültige Entscheidung über ein Ereignis. Hier sind ein paar Tipps, um diese Methoden besser zu nutzen.

Experten-Tipps für Datenanalyse

1. Bestimmen Sie Ihren Zweck

Der Beginn jeder Analyse beginnt mit der Bestimmung Ihres Zwecks. Wenn Sie wissen, warum Sie die Daten benötigen, können Sie entsprechend handeln. Entscheiden Sie daher zunächst, ob Ihr Problem im Bereich Marketing, Kundenzufriedenheit, neue Produktprojekte oder Berechnung der Abwanderungsrate liegt. Dann können Sie zum nächsten Schritt übergehen.

2. Achten Sie auf eine genaue Datensammlung

Forschung, die solide Ergebnisse liefert, beginnt mit einer genauen Datensammlung. Entscheiden Sie, welche Art der Datensammlung für Sie geeignet ist. Sie können Daten aus vielen Quellen sammeln, wie z.B. Umfragen, Interviews, Websites, Nachrichtenquellen, etc. Es ist wichtig, quantitative oder qualitative Daten mit dem richtigen Analysealgorithmus für Ihre Zwecke zu verwenden, wenn Sie Datensätze klassifizieren.

3. Finden Sie saubere und sortierte Daten

Die von Ihnen gesammelten Daten sind nicht immer perfekt für die Analyse geeignet. Daten können in verschiedenen Formaten vorliegen, in einem schlechten Zustand sein oder doppelte Datensätze enthalten. Deshalb müssen Sie die Daten bereinigen und sortieren. Danach wird die Analyseerfahrung reibungsloser verlaufen.

4. Verwenden Sie Statistiken

Datenanalysemethoden werden speziell für Modellierung verwendet, da statistische Modelle ideal sind, um Daten ohne Schwierigkeiten zu lesen. Auf diese Weise werden die zu behandelnden Probleme und Probleme auf einfache und reibungslose Weise bestimmt.

5. Holen Sie sich Hilfe von KI und Programmiersprachen

Die Hilfe von künstlicher Intelligenz und Programmiersprachen wird Ihnen immer helfen, die Dinge aus einer anderen Perspektive zu betrachten. Darüber hinaus wird KI oft Ihre Arbeitsbelastung erleichtern. Mit Hilfe von Python und R Programmiersprachen und den darin enthaltenen Paketen ist es möglich, eine bessere Analyse durchzuführen.

6. Verwenden Sie Datenanalyse-Tools und Programme

Vergessen Sie nicht, von Datenanalyse-Tools und -Programmen Gebrauch zu machen. Sie können von Google und vielen anderen Business-Intelligence- und Analysetools profitieren. Insbesondere Tools wie Tableau werden Ihnen das Leben erleichtern, sowohl durch die benutzerfreundliche Oberfläche als auch durch die enthaltenen Analyseprozesse.

7. Interpretieren Sie Ihre Daten

In Methoden, in denen menschliche Eingaben intensiv sind, ist einer der Teile, in denen die meisten Fehler gemacht werden können, die Interpretation von Daten. Es ist für Datenanalysten unerlässlich, statistische Ergebnisse gut genug auswerten zu können. Obwohl die Analyse Ihnen die Muster und Korrelationen auf die perfekteste Weise zeigt, kann eine falsche Interpretation dies umkehren.

Hindernisse bei der Datenanalyse

Obwohl die Datenanalyse eigentlich sehr einfach als Sammlung, Analyse und Interpretation von Daten zusammengefasst werden kann, ist diese Aufgabe nicht so einfach, wie es scheint. Denn Sie werden wahrscheinlich in jedem Abschnitt auf verschiedene Hindernisse stoßen. Aber natürlich ist es auch möglich, sie zu überwinden. Dies sind einige Hindernisse, auf die Sie stoßen können:

Wichtige Punkte zum Mitnehmen

In diesem Artikel wurde darauf eingegangen, welche Datenanalysemethoden in welchen Situationen bei der Durchführung von Forschung verwendet werden sollten. Die vier Arten der Analyse, beschreibend, diagnostisch, vorhersagend und präskriptiv, wurden unter separaten Überschriften erklärt. 

Dann wird darauf hingewiesen, worauf Sie in Ihrer Forschung achten sollten. Von nun an geht es darum, diese Methoden zu verstehen und sie mithilfe der erforderlichen Analysewerkzeuge in handlungsfähige Erkenntnisse umzusetzen. Dadurch werden Sie die Qualität Ihres Unternehmens im Wettbewerbsumfeld auf die nächste Stufe heben.