Datenanalyse

Was ist Datenanalyse?

Unternehmen nutzen die Datenanalyse, um fundierte Entscheidungen zu treffen und die Effizienz im Unternehmen zu verbessern. Die Hauptziele sind das Erkennen von Problemen, das Sammeln von Rohdatensätzen, das Bereinigen der Daten sowie das Analysieren und Interpretieren von Informationen. Aufgrund ihrer zahlreichen Vorteile wird die Datenanalyse in vielen Branchen eingesetzt, z. B. in den Bereichen Marketing, E-Commerce, Wirtschaft usw.

Für die Datenanalyse können Sie verschiedene Techniken wie die deskriptive Analyse, die prädiktive Analyse oder die Regressionsanalyse verwenden.

Warum ist die Datenanalyse wichtig?

Die Datenanalyse als Teilbereich der Datenanalyse ermöglicht es Unternehmen, verbesserungswürdige Bereiche zu finden, Trends zu erkennen, unnötige Risiken zu vermeiden und Rohdaten in Erkenntnisse umzuwandeln, die in konkrete Maßnahmen umgesetzt werden können.

Unterstützt das Treffen fundierter Entscheidungen

Datenanalysten analysieren Daten und erstellen verständliche Visualisierungen zur Unterstützung der Entscheidungsfindung, so dass sich Unternehmen nicht auf reine Vermutungen verlassen müssen. Dank der Datenanalyse können Unternehmen bessere Entscheidungen treffen, die sich auf konkrete Beweise stützen. Sie können die Vor- und Nachteile einer Lösung analysieren, Geschäftsprozesse optimieren und Produkte verbessern.

Bietet Wettbewerbsvorteile

Die Datenanalyse spielt eine wichtige Rolle bei der Erlangung von Wettbewerbsvorteilen, denn sie ermöglicht es Ihnen, Markttrends zu erkennen, das Benutzerverhalten zu erforschen, Kundenpräferenzen zu ermitteln und sogar die Leistungen Ihres Unternehmens mit denen der Konkurrenz zu vergleichen.

Verbessert das Verständnis für eine Organisation

Die Datenanalyse kann Ihnen Einblicke in die Wünsche Ihrer Kunden geben und Ihnen helfen, Ihr Unternehmen zu verstehen. Ein Datenanalyst kann Daten über Ihre Geschäftsprozesse sammeln und Bereiche mit Verbesserungspotenzial ermitteln. Die Analyse von Daten, die interne Prozesse betreffen, kann Ihnen auch helfen, diese zu optimieren und effizienter zu gestalten.

Risikobewertung

Mit Hilfe der Datenanalyse können Unternehmen potenzielle Risiken vorhersehen und verhindern. Es kann sie vor schädlichen Geschäftsentscheidungen bewahren, ihren Ruf schützen und Kosten sparen.

Arten der Datenanalyse

Es gibt vier verschiedene Arten von Datenanalysetechniken, die Sie für Ihre Geschäftsprozesse verwenden können.

Deskriptive Analyse

Die Hauptaufgabe der deskriptiven Analyse besteht darin, die Frage zu beantworten: Was ist geschehen? Wie der Name schon sagt, beschreibt sie, was bereits geschehen ist, und fasst die Daten so zusammen, dass sie leicht zu verstehen sind. Beispielsweise können Sie die deskriptive statistische Analyse während eines A/B-Tests verwenden, um herauszufinden, welches CTA-Schaltflächendesign besser abschneidet.

Diagnostische Analyse

Die diagnostische Analyse stellt die Frage: Warum ist es passiert? Sie geht über die deskriptive Analyse hinaus und versucht, die Ursachen eines Phänomens oder Verhaltens zu ermitteln. Ein Beispiel: Die gesammelten Daten zeigen, dass die Zahl der Einkäufe in einem Online-Shop in den letzten Monaten zugenommen hat. Nach weiterer Untersuchung fand das Team heraus, dass dies höchstwahrscheinlich auf die bevorstehende Urlaubssaison zurückzuführen ist.

Prädiktive Analyse

Die prädiktive Analyse beantwortet die Frage: Was wird passieren? Sie nutzt historische Daten, um zukünftige Trends und Muster vorherzusagen. Wenn Sie zum Beispiel feststellen, dass ein Produkt in bestimmten Monaten mehr verkauft wird, können Sie vorhersagen, dass dies auch im nächsten Jahr der Fall sein wird.

Präskriptive Analyse

Die präskriptive Analyse stellt die Frage: Was ist als nächstes zu tun? Sie fasst alle Erkenntnisse zusammen, die Sie aus früheren Studien und gesammelten Daten gewonnen haben, und wandelt sie in Leitlinien und Empfehlungen um. Wenn sich zum Beispiel ein bestimmtes Produkt in bestimmten Monaten am besten verkauft, sollte das Marketing in diesem Zeitraum darauf ausgerichtet werden.

Regressionsanalyse

Die Regressionsanalyse zeigt die Beziehung zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen. Sie kann zur Vorhersage unbekannter Variablen verwendet werden und ist nützlich für Situationen wie die Einführung eines neuen Produkts und die Vorhersage seines Erfolgs oder die Vorhersage des Wachstums und der Entwicklung eines Unternehmens.

Worin besteht der Prozess der Datenanalyse?

Der Datenanalyseprozess besteht aus mehreren Schritten, die Unternehmen dabei helfen, Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln.

1. Identifizieren

Zunächst sollte die Organisation entscheiden, auf welchen Aspekt des Unternehmens sie sich konzentriert und was sie zu verbessern versucht. So sollte sie beispielsweise festlegen, ob sie die Geschäftsprozesse, den Produktverkauf usw. untersuchen will.

2. Sammeln 

Dann ist es Zeit für die Datenerhebung. Sie können Daten aus verschiedenen internen Quellen wie CRM-Software, Benutzerinterviews oder A/B-Tests sammeln. Die Art der Daten, die Sie sammeln, hängt von den Zielen ab, die Sie erreichen wollen. Diese Daten können die Anzahl der verkauften Produkte, die Konversionsrate, die Absprungrate usw. sein.

3. Reinigen

Bei der Datenbereinigung werden doppelte oder falsche Daten entfernt, damit sie für die Analyse bereit sind. Dies ist auch ein guter Zeitpunkt, um Datenstruktur und -format zu standardisieren.

4. Durchführung einer ersten explorativen Datenanalyse

In diesem Schritt können Sie eine erste Datenanalyse vorbereiten und die wichtigsten Merkmale der Daten zusammenfassen. Die explorative Analyse kann Analytikern helfen, Hypothesen zu validieren, Ungenauigkeiten zu überprüfen und geeignete Modellierungstechniken auszuwählen.

5. Analysieren 

Sie können verschiedene Datenanalysetools verwenden, um Schlussfolgerungen aus den Daten zu ziehen. In diesem Schritt werden Sie Trends, Muster, Korrelationen usw. finden.

6. Visualisieren und interpretieren

In dieser Phase wandeln Sie die analysierten Daten in Datenvisualisierungen um, die Ihnen helfen, die Ergebnisse der Analyse den Beteiligten zu präsentieren. Die Datenvisualisierung bietet Ihnen eine saubere und verständliche Präsentation. Sie können sie auch nutzen, um auf der Grundlage der Datenauswertung Empfehlungen auszusprechen.

Werkzeuge für die Datenanalyse

Neben den Datenanalysetechniken können auch Werkzeuge diesen Prozess erleichtern. Dabei kann es sich um Software zur Aggregation und Visualisierung von Daten oder um Programmiersprachen für die Datenverarbeitung handeln.

Microsoft Excel

Microsoft Excel ist hilfreich bei der Aggregation von Daten. Es verfügt über viele Funktionen, mit denen Sie verschiedene Visualisierungen mit Diagrammen und Tabellen erstellen können. Außerdem verfügt es über eine Funktion „Daten analysieren“, mit der ein Benutzer Daten schnell analysieren, visualisieren und Abfragen in natürlicher Sprache erstellen kann. Bei diesen Abfragen handelt es sich um Fragen, die Sie zu den Daten stellen können, ohne Formeln erstellen zu müssen.

Google Charts

Google Charts bietet den Benutzern eine Bibliothek mit verschiedenen Diagrammtypen (z. B. Kuchendiagramme, Tabellendiagramme, Kalenderdiagramme und Wasserfalldiagramme). Die Benutzer können Daten direkt aus Datenbanken oder Webseiten importieren, um Diagramme zu erstellen und die Stile an das Erscheinungsbild einer Website anzupassen. Darüber hinaus können die Diagramme auch interaktiv gestaltet werden.

R

R ist eine Open-Source-Programmiersprache mit einer Befehlszeilenschnittstelle für statistische Berechnungen und Visualisierungen. Sie bietet Entwicklern verschiedene statistische Techniken, wie lineare und nichtlineare Modellierung, Clustering oder Zeitreihenanalyse. R kann Datenanalysten auch dabei helfen, unstrukturierte Daten in ein strukturiertes Format umzuwandeln. Ein weiterer Vorteil ist, dass die Software auf allen Betriebssystemen ausgeführt werden kann.

Python

Python ist eine Open-Source-Allzweckprogrammiersprache, die in der Datenwissenschaft weit verbreitet ist. Sie bietet mathematische Bibliotheken mit Funktionen und Analysetools wie Pandas, Numpy, Matplotlib und SciPy. Diese Bibliotheken ermöglichen es Entwicklern, Daten zu visualisieren, strukturierte Datenoperationen durchzuführen und Datenrahmen und lineare Algebra-Module zu erstellen.

Power BI

Power BI ist eine Software, die Datenanalysten für die Datenvisualisierung und -berichterstattung, die Datenintegration, KI-gestützte Vorhersagen, die Verfolgung wichtiger Leistungsindikatoren, Finanzanalysen und die Überwachung von Markttrends nutzen können.

Zusammenfassung

Die Datenanalyse hilft Ihnen, Geschäftsprozesse zu verbessern und zu optimieren. Ihr Hauptziel ist es, Daten zu sammeln, zu analysieren, zu visualisieren und zu interpretieren, um strategische Empfehlungen zu erstellen. Da die Menge der generierten Daten wächst, müssen Unternehmen den Datenanalyseprozess kontinuierlich verbessern, um der Konkurrenz voraus zu sein.