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Die Geschäftswelt von heute hat nur ein Schlüsselwort, und das ist Daten. Wenn Sie erfolgreich sein wollen, sollten Sie unbedingt Datenanalyse nutzen. Aber keine Sorge; egal ob Sie neu in der Datenanalyse sind oder mehr darüber erfahren möchten, dieser Leitfaden wird Ihnen in jedem Schritt des Prozesses helfen.
Wir beginnen mit der allgemeinen Definition des Datenanalyseprozesses und fahren fort mit warum Sie es tun sollten, wie Sie es tun sollten und welche Schritte es gibt. Am Ende des Artikels werden Sie in der Lage sein, Daten in handlungsreiche Erkenntnisse zu verwandeln!
Erst die Grundlagen: Was ist ein Datenanalyseprozess?
Der Datenanalyseprozess ist eine Reihe von Schritten, die darauf abzielen, Rohdaten in nützliche Informationen umzuwandeln.
Es ist wohl die wichtigste Säule des Entscheidungsprozesses in Unternehmen und Organisationen. Es hat mehrere Schritte, angefangen bei der Definition von Zielen, der Datensammlung, der Datenbereinigung, der Durchführung der Analyse und der Interpretation der Ergebnisse. Der ultimative Zweck dieses Prozesses ist es, die Daten eine bestimmte Frage beantworten zu lassen, wie zum Beispiel "Was ist bei diesem Ereignis passiert?" oder "Warum ist es passiert?".
Bedeutung des Datenanalyseprozesses
Zunächst ist es völlig normal, sich zu fragen, warum Sie diesen ganzen Datenanalyseprozess überhaupt brauchen. Sie könnten Fragen haben wie: Wäre es ein Problem, wenn dieser Schritt fehlen würde, oder würden diese Schritte mich erfolgreich machen? Die Antworten auf Ihre Fragen finden Sie in den folgenden Punkten:
🔮 Vorhersage zukünftiger Trends: Datenanalyse wird verwendet, um Muster zu identifizieren. Diese Muster helfen Unternehmen oft dabei, zukünftige Situationen zu verstehen und vorherzusagen.
🎯 Optimierung der Effizienz am Arbeitsplatz: Sie können immer optimale Werte erreichen, indem Sie den Status Ihrer Mitarbeiter und Ihres Unternehmens im Allgemeinen mit Datenanalyse genau überwachen.
🔎 Marktforschung: Sie können durch Datenanalyse mehr über die Situation Ihrer Konkurrenten, die Angebot-Nachfrage-Situation des Marktes, Trends und mehr erfahren und entsprechende Maßnahmen ergreifen.
🚨 Risikomanagement: Sie müssen dringend herausfinden, wo der Fehler gemacht wurde, um Ihre Probleme zu verhindern oder sofort zu lösen. Deshalb ist die Datenanalyse ein ideales Werkzeug, um Dinge zu finden, die schief laufen.
Wie startet man einen Datenanalyseprozess?
Obwohl der Anfang für diejenigen, die nicht an den Datenanalyseprozess gewöhnt sind, etwas schwierig erscheinen mag, werden Sie sehen, dass jeder Prozess und jede Methode durch ungefähr die gleichen Schritte durchgeführt werden, sobald Sie sich daran gewöhnt haben. Es gibt einige wichtige Punkte, die Sie beachten sollten, bevor Sie Ihren Datenanalyseprozess starten, diese sind:
- Fehler können passieren, aber Lernen aus Ihren Fehlern ist ein Muss, um sich weiterzuentwickeln.
- Denken Sie daran, dass Situationen wie Forscherbias vermieden werden sollten.
- Notieren Sie immer, was Sie getan haben. Wenn Sie einen Fehler machen, ist es immer gut, in Ihren Notizen zurückzukehren und zu bestimmen, welcher Schritt falsch ist.
- Arbeiten Sie zusammen und berichten Sie Ihre Schritte und Ergebnisse mit Ihren Teamkollegen, wenn Sie in einem Team arbeiten.
- Achten Sie auf Datensicherheits probleme. Wenn Sie im internationalen Markt tätig sind, kennen Sie die gesetzlichen Beschränkungen der entsprechenden Länder.
- Verbessern Sie sich in Statistik, Modellierung und maschinellem Lernen. Versuchen Sie, so viel wie möglich von künstlicher Intelligenz zu profitieren, da dies die Dinge schneller macht.
Schritte des Datenanalyseprozesses
Der Datenanalyseprozess ist eine Reise und es gibt einige Dinge, die Sie vor, während und nach der Reise tun müssen. Dies ist sowohl für eine reibungslose Reise als auch dafür wichtig, dass Sie Ihr Ziel ohne Probleme erreichen. Es gibt grob gesagt ein paar Schritte in der Datenanalyseprozess-Diagramm, denen Sie folgen sollten:
Schritte des Datenanalyseprozesses
1. Bestimmen Sie den Zweck der Analyse
Dieser Schritt wird oft als Problemstellung bezeichnet. Sie sollten eine Hypothese aufstellen und überlegen, wie Sie sie testen können. Zum Beispiel könnte sich folgende Situation ergeben: Sie haben ein paar Geschäfte und verlieren ständig Kunden. Dann könnten Sie folgende Hypothese haben: Diese Situation tritt auf, weil die Kunden mit Ihren Geschäften unzufrieden sind. Finden Sie ein Thema, bei dem Sie eine Ursache-Wirkungs-Beziehung herstellen können, ähnlich wie in diesem Beispiel.
2. Sammeln Sie die Daten
Jetzt wird es etwas kniffliger. Zuerst sollten Sie die Art der Daten verstehen. Es gibt zum Beispiel quantitative und qualitative Daten Analyseprozesse. Quantitative Daten sind Daten, die Zahlen enthalten, während qualitative Daten subjektive Gedanken enthalten. Qualitative und quantitative Forschungsfragen sind unterschiedlich, daher sind sie leicht zu unterscheiden.
Neben dem Datentyp gibt es drei Kategorien bei der Datensammlung. Es handelt sich um First-Party-, Second-Party- und Third-Party-Daten. First-Party-Daten sind Daten, die Sie direkt von Ihren Kunden sammeln. Second-Party-Daten sind organisierte Daten von einem anderen Unternehmen.
Third-Party-Daten sind unorganisierte Daten aus verschiedenen Quellen (soziale Medien, Interviews, Spiele) von einer Drittanbieter-Organisation. Letztendlich benötigen Sie bei der Datensammlung entweder Kenntnisse im Bereich Data Mining, Tools und Programme zur Datenverwaltung oder einen Datenanalysten, der für Sie arbeitet.
3. Bereinigen Sie die Daten
Was ist schwieriger als Daten zu finden, ist passende Daten zu finden. Es kann sehr zeitaufwendig sein, aber ein Muss für den Forschungsprozess. Deshalb müssen Sie die gesammelten Daten klassifizieren und diejenigen aussortieren, die nicht den von Ihnen gesuchten Kriterien entsprechen. Fehlerhafte, unvollständige und doppelte Daten sollten sofort verworfen werden. Sie sollten besonders viel Zeit für diesen Schritt aufwenden, denn das Rückgrat des gesamten Analyseprozesses hängt davon ab, was Sie hier tun.
4. Analysieren Sie die Daten
Die Analyse ist ein weiterer Teil, bei dem Sie aus den Optionen auswählen müssen. Diese Optionen sind verschiedene Datenanalysetechniken. Im Grunde genommen werden Analysen in vier Teile unterteilt: deskriptiv (um die Situation zu beschreiben), diagnostisch (um die Situation zu verstehen), prognostisch (um zukünftige Situationen vorherzusagen) und präskriptiv (um aussagekräftige Erkenntnisse zu erhalten).
5. Präsentieren Sie die Ergebnisse
Sie sollten die Ergebnisse der Analyse auf eine sehr einfache Weise präsentieren, die sowohl von Ihnen als auch von anderen verstanden werden kann. Hierfür können Sie Tools und Programme verwenden, um Ihre Daten zu visualisieren, damit Sie und andere sie besser verstehen. Der wichtige Teil hierbei ist, die Ergebnisse richtig zu interpretieren und entsprechend zu handeln.
Selbst wenn Ihre Datenanalyse vollkommen perfekt ist, gibt es immer Raum für Fehler. In einer gut durchgeführten Analyse ist dieser jedoch so gering, dass das Ergebnis vollständig mit der realen Welt kompatibel ist.
Häufig gestellte Fragen zum Datenanalyseprozess
Dieser Artikel bietet einen allgemeinen Überblick über den Datenanalyseprozess. Um detailliertere Informationen zu erhalten und sich auf die Bereiche zu konzentrieren, die Sie am meisten interessieren, sollten Sie unseren Abschnitt mit häufig gestellten Fragen überprüfen.
Jeder Datenanalyseprozess kann je nach Zweck der Forschung, verwendeten Techniken und Art der Daten unterschiedliche Prozesse durchlaufen. Zum Beispiel wird ein Datenanalyseprozess in qualitativer Forschung weniger Zahlen aufweisen als in quantitativer Forschung. In einem typischen Datenanalyseprozess gibt es jedoch Stufen wie:
- Definieren Sie Ihr Ziel, das Sie mit der Analyse lösen möchten.
- Finden Sie relevante Quellen und sammeln Sie Daten.
- Bereinigen Sie die Daten und korrigieren Sie sie.
- Analysieren Sie die Daten mit einer Datenanalysemethode.
- Verwenden Sie Datenvisualisierung, um die Ergebnisse sichtbar zu machen.
- Interpretieren Sie die Daten und berichten Sie die Ergebnisse.
Die vier Säulen der Datenanalyse sind deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv und präskriptiv Analyse. Um sie in der richtigen Reihenfolge zu erklären, ist die deskriptive Analyse eine Methode, um aufzudecken, was passiert ist. Die diagnostische Analyse ist die nächste Methode, um aufzudecken, warum es passiert ist. Die prädiktive Analyse wird verwendet, um zukünftige Trends zu verstehen. Schließlich beinhaltet die präskriptive Analyse eine Interpretation des Ergebnisses über die prädiktive Analyse hinaus.
Die vier Ps der Datenanalyse sind Zweck, Vorbereitung, Verarbeitung und Präsentation (purpose, preparation, processing, and presentation). Sie sind Stufen eines Analyseprozesses. Zunächst sollte man einen Zweck und ein Ziel haben, das erfüllt werden soll. Dann sollte man sich auf die Analyse vorbereiten, indem man die Daten findet, sammelt und bereinigt. Später sollte man die Daten verarbeiten und mit verschiedenen Methoden und Werkzeugen analysieren. Schließlich sollte man die Ergebnisse und Ergebnisse visuell oder schriftlich präsentieren.
Wichtige Punkte, die Sie sich merken sollten
Alles in allem ist der Datenanalyseprozess alles, was Sie brauchen, wenn Sie rohe Daten in aufschlussreiche Informationen verwandeln wollen. Sie müssen sorgfältig durch jeden Schritt dieses Prozesses gehen und die Schritte entsprechend ausführen. Erstellen Sie ein perfekt berichtbares Ergebnis, indem Sie Datenanalysemethoden effektiv nutzen. Dieser Artikel hat Ihnen den Weg zur Datenanalyse gezeigt; alles, was noch bleibt, ist, mit der Analyse für Ihr Unternehmen zu beginnen.
Atakan ist ein Inhaltsverfasser bei forms.app. Er recherchiert gerne in verschiedenen Bereichen wie Geschichte, Soziologie und Psychologie. Er beherrscht Englisch und Koreanisch. Seine Expertise liegt in der Datenanalyse, Datenarten und -methoden.
