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Ist die Gewinnrate Ihres Unternehmens gesunken? Hat Ihr neu eröffneter Laden in dieser Saison mehr Einnahmen gebracht? Haben Ihre Kunden in letzter Zeit ihre Unzufriedenheit geäußert? Sie können historische Daten sammeln und deskriptive Analyse anwenden, um die Gründe herauszufinden. Es wird Ihnen helfen, Schlüsselfaktoren über das Ereignis zu identifizieren. Es wird Ihre guten oder schwachen Seiten zeigen.
In diesem Artikel werden Sie sehen, wie Sie von deskriptiver Analyse profitieren können. Es ist keine komplizierte Forschungsmethode. Sie sollten sich also keine Sorgen machen. Aber zuerst müssen Sie seine Definition kennen, also beginnen Sie mit der Überschrift unten.
Was ist deskriptive Analyse?
Deskriptive Analyse ist eine Datenanalysetechnik, die historische Daten verwendet, um einen Zustand zu beschreiben und zu demonstrieren.
Es zeigt die Muster und Beziehungen von Datenpunkten auf einfachste Weise auf. Aus diesem Grund gibt es die schnellste Antwort, um herauszufinden, warum ein Ereignis passiert ist. Auf der anderen Seite müssen Forscher aufgrund dieser Einfachheit manchmal manuelle Eingaben machen. Sie können jedoch produktive Ergebnisse erzielen, wenn sie systematisch arbeiten.
Die deskriptive statistische Analyse wird oft als die grundlegendste Analyse zur Zusammenfassung von Daten bezeichnet. Deshalb wird sie häufig als Sprungbrett für andere Arten von umfassender Analyse wie diagnostische Analyse, prädiktive Analyse und präskriptive Analyse verwendet.
Arten der deskriptiven Analyse
Es gibt drei Arten von Werkzeugen für die deskriptive Analyse, die Sie nutzen können. Obwohl diese im Allgemeinen mit univariaten Analysemethoden verbunden sind, können Sie sie auch mit Statistikmethoden wie bivariaten, multivariaten und Zeitreihen verwenden.
Da viele Berechnungen erforderlich sind, wird es mit vielen Berechnungsprogrammen verwendet.
Zum Beispiel ermöglicht die deskriptive Analyse in Excel Benutzern, Zusammenfassungsstatistiken ihres Datensatzes zu berechnen. Unten finden Sie Beispiele für jede Art von deskriptiver Analyse, um ein besseres Verständnis des Themas zu erhalten:
Arten der deskriptiven Analyse
1. Maß für die Häufigkeitsverteilung
Es kann die grundlegendste Zusammenfassung des Datensatzes sein. Es wird verwendet, um zu zeigen, wie oft jeder Wert in einem Datensatz vorkommt. Sie sollten jedoch daran denken, dass es sich leicht vom Modus unterscheidet. Dies wird anhand eines Beispiels erläutert.
Beispiel: Auf dem Markt gibt es vier verschiedene Telefonmarken. Dies sind die Marken A, B, C und D. Der tägliche Umsatz von A-Telefonen beträgt 3, B-Telefonen 4, C-Telefonen 5 und D-Telefonen 6. Dies sind die Häufigkeitsverteilungen. In diesem Datensatz gibt es jedoch keinen Modus, da es keine häufige Zahl gibt. Mit diesem einfachen Prozess können Sie Muster identifizieren und dann fundierte Entscheidungen treffen.
2. Maß für die zentrale Tendenz
Es wird verwendet, um den Durchschnitt eines Datensatzes zu finden. Es dient auch als Grundlage für die Verwendung anderer Maßnahmen. Es gibt drei gängige Maßnahmen, die Sie verwenden können: Mittelwert, Median und Modus.
- Der Mittelwert ist der mathematische Durchschnitt der Werte. Sie addieren alle Zahlen zusammen und teilen sie durch die Gesamtzahl der Werte. Sie können die Formel für den Stichprobenmittelwert anwenden, wenn Sie eine bestimmte Gruppe in Ihrer Analyse untersuchen möchten.
- Der Median ist der Mittelpunkt im Datensatz. Sie können Formeln basierend auf ungeraden und geraden Zahlen verwenden, um den Median eines Datensatzes zu finden.
- Schließlich ist der Modus der häufigste Wert. Es gibt keine Regel, dass es immer einen Modus geben wird. Manchmal gibt es keine Modi oder es gibt mehr als einen Modus.
Beispiel: Nehmen Sie an, dass Sie Daten über das Alter Ihrer Kunden gesammelt haben. Der Durchschnitt ihres Alters wird Ihnen den Mittelwert zeigen. Zum Beispiel ist es 32. Nun analysieren Sie den Modus und finden seinen Wert auf 30. Jetzt können Sie diese Daten verwenden. Sie können Maßnahmen ergreifen, um die Zufriedenheit Ihrer Kunden in ihren 30ern zu erhöhen, indem Sie sich auf sie konzentrieren, oder Sie können diese Analyse als Start betrachten, wenn Sie breitere Altersbereiche erreichen möchten.
3. Maß für Variabilität/Streuung
Es findet die Streuung der Datenpunkte, indem es beschreibt, wie weit sie vom Verteilungspunkt und voneinander entfernt sind. Es gibt vier gängige Maßnahmen, die Sie verwenden können: Spannweite, Interquartilbereich, Standardabweichung und Varianz.
- Die Spannweite ist der Unterschied zwischen dem höchsten und dem niedrigsten Wert.
- Der Interquartilbereich ist die mittlere Hälfte einer Verteilung.
- Die Standardabweichung ist der durchschnittliche Abstand vom Mittelwert.
- Die Varianz ist der Durchschnitt der quadrierten Abstände vom Mittelwert.
Beispiel: Sie möchten die Standardabweichung verwenden, um die Datenqualität zu messen und nachzuweisen. Die Daten, die Sie haben, enthalten die Produkt-Preise, die Kunden am meisten bevorzugen. Diese sind jeweils $20, $25, $30, $35 und $40. Wenn Sie sie durchschnittlich berechnen, ergibt sich ein Wert von 30. Wenn Sie sich ansehen, wie weit die anderen Werte vom Mittelwert abweichen, finden Sie heraus, dass die Varianz 62,5 und die Standardabweichung 7,9 beträgt.
Häufig gestellte Fragen zur deskriptiven Analyse
Haben Sie weitere Fragen zur deskriptiven Analyse? Möchten Sie sich in dieser Art der Analyse versiert machen? Sie können unten die häufigsten Anfragen dazu nachlesen.
Sie können die deskriptive Analyse in verschiedenen Szenarien einsetzen. So können Sie beispielsweise die Besucherzahlen auf der Website Ihres Unternehmens analysieren, um herauszufinden, wo die Besucher Sie im Internet finden. Sie können Produkttrends verstehen, indem Sie die Kaufhistorie in Ihrem Geschäft untersuchen. So können Sie je nach Bedarf Maßnahmen zur Kundenzufriedenheit ergreifen.
Beides sind geeignete Techniken zur Durchführung einer deskriptiven Analyse. Manche Datenwissenschaftler halten jedoch die quantitative deskriptive Analyse für konkreter und wissenschaftlicher. Die Tatsache, dass die qualitative Analyse sogar von großen Unternehmen angewandt wird, zeigt jedoch, dass auch diese Art der Analyse unerlässlich ist.
Erstens: Häufigkeitsmessungen. Das Ziel ist es, die Häufigkeit eines Ereignisses im Allgemeinen in numerischen Ausdrücken auszudrücken. Zweitens, die Maße der zentralen Tendenz. Ziel ist es, die allgemeine Tendenz durch die Berechnung von Mittelwert, Median und Modus zu ermitteln. Drittens: Streuungsmaße. Sie zielen darauf ab, die Verteilung der Daten zu messen, indem sie den Bereich oder die Standardabweichung verwenden. Und schließlich die Lagemaße. Hier geht es darum, die Beziehung eines Wertes zu anderen Werten und seiner Umgebung zu messen.
Die deskriptive Analyse ist in allen Bereichen anwendbar, in denen Daten verfügbar sind. Unternehmen können sie zum Beispiel nutzen, um Informationen über ihre Kunden zu erhalten und ihre Produktentwicklung und Marketingstrategien zu verbessern. Im Bildungswesen kann sie für Strategien und Entwicklungen in Bezug auf Schüler, Prüfungen und Kurse verwendet werden. Im Finanzwesen können Informationen über Aktien, Inflation, Unternehmensgewinne usw. abgerufen werden.
Die deskriptive Analyse ist die einfachste und grundlegendste Art der Datenanalyse. Der Grund dafür ist, dass sie das, was ist, so wiedergibt, wie es ist, ohne irgendwelche Zusätze oder Interpretationen hinzuzufügen. Wenn Sie also eine schnelle Diagnose des Geschehens benötigen, steht Ihnen die deskriptive Analyse immer zur Verfügung. Der menschliche Beitrag ist wichtiger als das, was die Analyse offenbart. Daher wird die deskriptive Analyse häufig für nicht umfassende Datenanalysen verwendet.
Wichtige Punkte, die Sie sich merken sollten
Die deskriptive Analyse ist die grundlegende Analysemethode für Datenanalysten im Geschäftsbereich. Es ist wichtig, sie zu nutzen, um zu verstehen, was die Daten sind und entsprechende Bewertungen vorzunehmen. Sie wartet darauf, genutzt zu werden, um grundlegende Phänomene aufzudecken und Unternehmen bei der historischen Datenforschung zu unterstützen.
In diesem Artikel wird die deskriptive Analyse erklärt sowie ihre verschiedenen Arten. Auch andere wichtige Punkte werden im FAQ-Bereich erwähnt. Nachdem Sie dies gelesen haben, können Sie nun die deskriptive Analyse nutzen, um die Daten zu verstehen. Sie sind bereit, historische Daten zu nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
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.
