Der Prozess der Datenanalyse kann anfangs für diejenigen, die keine Experten auf diesem Gebiet sind, einschüchternd wirken. Mit dem richtigen Verständnis für die Art der Datenanalysemethoden in qualitativen Forschungen und quantitativen Erkundungen können Sie jedoch diesen Prozess mit Zuversicht und Kontrolle bewältigen.
Diese Methoden variieren stark, von einfach bis komplex, und dieser Artikel wird Sie mit Wissen darüber ausstatten, wie Sie von ihrer Anwendung profitieren können.
Was ist eine Datenanalysemethode?
Eine Datenanalysemethode ist eine Technik, die verwendet wird, um beliebige Inhalte systematisch zu analysieren, um aussagekräftige Informationen abzuleiten.
Alle Methoden haben ein grundlegendes Verfahren, dem man folgen muss, wie zum Beispiel das Sammeln von Daten, das Bereinigen, Transformieren und Modellieren, um ein Ergebnis zu erzielen. Einige Methoden, wie die deskriptive Analyse, sind grundlegend, aber andere, wie die präskriptive Analyse, sind komplex. Es gibt jedoch nicht so etwas wie eine überlegene Methode, da alle Methoden auf ihre eigene Weise nützlich sind.
Wann sollte man eine Datenanalysemethode verwenden?
Die beste Zeit für die Durchführung einer Datenanalyse ist, wenn die Bedingungen und Anforderungen am besten geeignet sind. Mit anderen Worten, die geeignete Zeit kann je nach Ihren Bedürfnissen und verfügbaren Ressourcen variieren.
Wenn Sie Ihre Hypothesen testen möchten,Wenn Sie eine bestimmte Information benötigen, um in Aktion zu treten,Wenn Sie Muster und Beziehungen zwischen Variablen sehen möchten,Wenn Sie Datenvisualisierungen benötigen, um eine Situation gründlich zu untersuchen
- When you want to test your hypotheses
- When you need a particular information to get into action
- When you want to see patterns and relationships between variables
- When you need data visualizations to inspect a situation thoroughly
Warum eine Datenanalysemethode verwenden
Es mag für diejenigen, die die Vorteile einer effizienten Nutzung von Datenanalysemethoden nicht kennen, übertrieben erscheinen, aber die Wahl einer perfekten Methode, die für Ihre Forschungsfrage geeignet ist, wird Sie in Bezug auf die Ergebnisse zufriedenstellen. Wenn Sie immer noch nicht zufrieden sind, hier sind ein paar Gründe, warum Sie eine Datenanalysemethode verwenden sollten:
- Um informierte Entscheidungen zu treffen und bedeutungsvolle Erkenntnisse zu erlangen.
- Um die Daten im Detail zu untersuchen und wertvolle Informationen zu enthüllen, Muster zu finden und Anomalien zu entdecken.
- Um kommerzielle Aktivitäten und Situationen wie Marketing, Personalwesen und Logistik mit Beweisen zu untersuchen.
- Um in Notfällen, wie z.B. Risikomanagement, sofortige Lösungen zu produzieren.
- Um bekannte Informationen und Ergebnisse zu unterstützen, zu testen oder in Frage zu stellen.
Arten von Datenanalysemethoden & Beispiele
Ihr erster Schritt zum Verständnis von Daten ist die Auswahl des geeigneten Ansatzes. Diese Ansätze haben ihre eigenen Merkmale; einige erzielen bessere Ergebnisse mit numerischen Daten, andere mit subjektiven Daten. Die häufigsten und grundlegenden Datenanalysemethoden in der Forschung werden unten aufgeführt, damit Sie entscheiden können, welche Sie aus dieser Vielfalt wählen möchten.
Arten der Datenanalyse
1. Qualitative Methoden
Eine qualitative Analyse wird verwendet, um Beziehungen, Bedeutungen und Muster in nicht-numerischen Daten aufzudecken. Sie wird häufig in Bereichen wie Soziologie, Psychologie und Bildung eingesetzt, wo numerische Daten begrenzt oder unmöglich sind. Aufgrund der intensiven Untersuchung subjektiver Gedanken entdeckt sie Informationen, die durch die Konzentration auf Quellen wie Transkripte, Videos und Bilder nicht sichtbar sind. Häufig verwendete qualitative Datenanalysemethoden sind:
- Thematische Analyse, bei der Sie wiederkehrende Themen aufdecken
- Inhaltsanalyse, bei der Sie die Existenz eines bestimmten Inhalts anhand seines numerischen Werts entdecken
- Diskursanalyse, bei der Sie eine Rede/Sprachverwendung untersuchen, um Kommunikations- und Machtverhältnisse aufzudecken
- Erzählungsanalyse, bei der Sie Informationen direkt aus der Erfahrung von Menschen erhalten
✏️ Beispiel: Die Analyse politischer Reden eines Landes, in das Sie investieren möchten, ist ein mögliches Forschungsthema. Auf diese Weise können Sie erfahren, mit welchen Situationen Ihr Unternehmen oder Ihre Organisation kurz- und langfristig konfrontiert werden könnte.
2. Quantitative Methoden
Eine quantitative Analyse wird verwendet, um Beziehungen und Muster aufzudecken und Variablen mithilfe numerischer Daten zu messen. Die Existenz von numerischen Daten (und direkt proportional zur Zuverlässigkeit der Datenquellen) ermöglicht es Analysen, Ergebnisse zu produzieren, die realitätsnah sind.
Daher wird sie in Bereichen wie Physik, Chemie, Ingenieurwesen und Wirtschaftswissenschaften weit verbreitet eingesetzt, die viel Mathematik erfordern. Die Methoden der quantitativen Datenanalyse sind vielfältig; die wichtigsten sind:
- Regressionsanalyse, bei der Sie die Beziehung zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen untersuchen
- Zeitreihenanalyse, bei der Sie eine Situation in bestimmten Zeitintervallen untersuchen
- Inferenzstatistik, bei der Sie zu einem Ergebnis durch eine Stichprobe aus der Gesamtbevölkerung gelangen
✏️ Beispiel: Die Analyse von monatlichen oder saisonalen Verkaufsdaten ist ein mögliches Marktforschungsthema, um zukünftige Kleidungsverkaufstrends vorherzusagen. Durch die Verwendung von Zeitreihenanalyse können saisonale Muster aufgedeckt und das Angebot-Nachfrage-Verhältnis verstanden werden.
3. Deskriptive Methode
Deskriptive Analyse wird im Wesentlichen verwendet, um Daten für weitere Verwendungszwecke zusammenzufassen. Sie hilft dabei, den Inhalt der Daten grob zu verstehen. Zu diesem Zweck werden mithilfe verschiedener Techniken die wichtigsten Merkmale in den Daten aufgedeckt: Maße der zentralen Tendenz (Mittelwert, Median, Modus) und Streuung (Spannweite, Varianz, Standardabweichung).
✏️ Beispiel: Sie eignet sich besonders zur Zusammenfassung numerischer Werte, sodass sie zur Erstellung von monatlichen Verkaufsberichten und zur Messung des akademischen Erfolgs von Schülern verwendet werden kann.
4. Diagnostische Methode
Diagnostische Analyse ist die Datenanalyse, die Sie durchführen, um die Ursache einer Situation herauszufinden. Sie ist perfekt geeignet, um den Hintergrund eines Ereignisses zu erfahren und Anomalien zu erkennen. Um Muster aufzudecken, kann sie verwendet werden, um die Unterschiede zwischen Datensätzen zu vergleichen und die Korrelation von Variablen zu untersuchen.
✏️ Beispiel: Wenn Sie auf eine Situation stoßen, in der die Verkäufe plötzlich sinken oder steigen, möchten Sie natürlich den Grund erfahren. Mit diagnostischer Analyse können Sie schnell die Daten untersuchen und zur Wurzel des Problems vordringen.
5. Vorhersagemethode
Vorhersageanalyse ist eine fortgeschrittene Analysemethode, die zur Vorhersage möglicher Situationen verwendet wird, indem historische Daten (Ereignisse, die bereits eingetreten sind) untersucht werden. Da die Vorhersage der Zukunft ein Thema ist, das viele Bereiche interessiert, ist ihr Anwendungsbereich recht breit. Sie deckt Muster mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen und statistischen Techniken auf und simuliert entsprechend die nächsten Schritte.
✏️ Beispiel: Indem Sie die Einkaufsgewohnheiten der Kunden des letzten Jahres untersuchen, können Sie diese nutzen, um zukünftige Kundenabwanderungen vorherzusagen und entsprechende Vorsichtsmaßnahmen zu ergreifen.
6. Vorschreibende Methode
Die vorschreibende Analyse ist die komplexeste und letzte Stufe der Analysemethode. Es werden nicht nur zukünftige Vorhersagen getroffen, sondern auch mögliche Maßnahmen vorgeschlagen. Diese datengesteuerten Entscheidungen werden hauptsächlich mit Hilfe von künstlicher Intelligenz getroffen. Dadurch funktioniert der Entscheidungsprozess schneller.
✏️ Beispiel: Wenn Sie den empfohlenen Abschnitt Ihrer Online-Verkaufswebsite oder -Anwendung mit einem maschinellen Lernalgorithmus unterstützen, können Sie Ihren Kunden Produkte anbieten, die auf ihrer Einkaufshistorie basieren.
Häufig gestellte Fragen zu den Datenanalysemethoden
Die Datenanalyse ist ein weites Feld, und ihre Methoden sind darin verstreut. Daher können nicht alle Fragen zu den Datenanalysemethoden beantwortet werden. Hier finden Sie jedoch häufig gestellte Fragen zu den Datenanalysemethoden.
Sie sollten einer Reihe von Schritten folgen, um Daten zu analysieren:
- Definieren Sie Ihr Forschungsziel
- Sammeln und bereinigen Sie die Daten
- Erkunden Sie die Daten mit statistischer Analyse
- Wählen Sie eine Methode aus und wenden Sie sie an
- Interpretieren Sie das Endergebnis
- Erhalten Sie handlungsfähige Erkenntnisse
Sie können verschiedene Quellen nutzen, um Daten zu sammeln:
1. Beobachtungen: Der einfachste Ansatz zur Datensammlung ist die systematische Beobachtung. Sie ist subjektiv und beschränkt in dem, was sie an Informationen bietet. Verhaltensweisen, die aus natürlichen Beobachtungen hervorgehen, bieten jedoch eine stärkere Möglichkeit zur Entdeckung als selbstberichtete Informationen wie Umfragen und Interviews.
2. Interviews: Bei diesem Ansatz, der in der Regel auf Frage-Antwort-Gesprächen basiert, sind die Aussagen der Einzelpersonen entscheidend. Es ermöglicht die Gewinnung von psychologischen und soziologischen Informationen in Fällen, in denen Beobachtungen unzureichend sind, aber die Stichprobengröße bei diesem Ansatz ist recht klein und zeitaufwändig.
3. Umfragen: Umfragen, die persönlich, online oder auf Papier durchgeführt werden können, ermöglichen es Ihnen, schnell viele Menschen zu erreichen. Die Vorbereitung der Umfragen und die Qualität der Fragen beeinflussen jedoch die Qualität der Ergebnisse, daher sollten sie gut vorbereitet sein.
4. Dokumente: Jedes Dokument, Buch, Brief, Post, Tabelle oder Diagramm, das mit Ihrer Forschung zusammenhängt, gilt als Dokument und kann für die Analyse verwendet werden. Es ist besonders nützlich, um historische Daten zu finden, aber die Qualität des Ergebnisses variiert je nach Anzahl der verfügbaren Dokumente.
Jede Methode der Datenanalyse hat ihre eigenen Techniken. Diese variieren je nach Art der Daten und dem Zweck der Forschung. Zum Beispiel verwendet die deskriptive Analyse häufig Maßnahmen der zentralen Tendenz, Maßnahmen der Streuung und Techniken der Häufigkeitsverteilung.
Die explorative Datenanalyse nutzt Techniken wie Streudiagramme, Zusammenfassungsstatistiken und Clusteranalyse. Die prädiktive Analyse hingegen führt Analysen mit Techniken wie Zeitreihenanalyse, Machine-Learning-Modellen, Prognosemethoden und Regressionsmodellen durch.
Datenanalyse ist direkt mit der Art der Daten verbunden, und entsprechend werden verschiedene Ansätze verwendet. Der einfachste und häufigste ist die deskriptive Analyse, die eine Zusammenfassung der Daten liefert. Später können nach der deskriptiven Analyse komplexere Analysen wie inferentielle, explorative, prädiktive und präskriptive Analysen durchgeführt werden, um weitere Ergebnisse zu liefern und Muster zu finden.
Fazit
Zusammenfassend sind Datenanalysemethoden leistungsstarke Werkzeuge, die dazu beitragen, Rohdaten perfekt in Erkenntnisse zu verwandeln. Einige von ihnen ermöglichen umfangreichere Forschung, während andere bescheidenere Forschung ermöglichen. Dieser Artikel hilft Ihnen dabei, unter so vielen Methoden die am besten geeignete auszuwählen. Der Artikel beginnt mit der Definition der Datenanalysemethode und setzt sich fort, indem er erklärt, wann und weshalb Sie die Methoden verwenden sollten.
Dann bietet er Ihnen Informationen, indem er die Methoden der Datenanalyse in der Forschung mit Beispielen erklärt. Sie haben nun vollständigen Zugriff auf die theoretischen Informationen, mit denen Sie Datenanalyse durchführen können!
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.
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