Datenanalyse
Unsere BI Reportings eigenen sich optimal für Ihre Datenanalyse. Nicht nur dass Sie all Ihre relevanten Kennzahl direkt auf einen Blick haben – sie können diese auch darüber hinaus noch ansprechend in einem schlichtem Design darstellen.
Methoden der Datenanalyse
Die Datenanalyse umfasst verschiedenen Methoden, um Daten zu untersuchen und Muster zu erkennen. Hier sind einiger der gängigsten Methoden aufgelistet:
- Deskriptive Datenanalyse: Innerhalb dieser Methode werden Daten beschrieben und summarisiert. Deskriptive Statistiken wie Mittelwerte oder der Median werden verwendet, um wichtige Merkmale innerhalb der Daten zu präsentieren.
- Explorative Datenanalyse: Bei dieser Methodik geht es darum, Muster und Trends innerhalb von Daten zu identifizieren. Dazu werden grafische Darstellungen wie Streudiagramme verwendet, um Zusammenhänge zwischen Variablen zu entdecken.
- Inferenzielle Datenanalyse: Hier werden Schlussfolgerungen über eine Gesamtpopulation basieren auf Stichproben von Daten gezogen. Statische Tests wie Hypothesentest werden verwendet, um auf Basis der Stichprobenergebnisse Aussagen zur Gesamtpopulation zu treffen.
- Univariante Analyse: Bei dieser Methode werden einzelne Variablen isoliert betrachtet und analysiert. Dabei werden statische Werte wie der Mittelwert verwendet, um das Verhalten der Variablen zu verstehen.
Vorgehen bei der Datenanalyse
Unsere Vorgehensweise bei der Datenanalyse folgt in der Regel immer einem bestimmten Prozess, der mehrere Schritte umfasst:
- Ziele: Zu Beginn werden klare Ziele definiert. Welche Erkenntnis sollen die Daten liefern bzw. welches Problem möchte man mit den gewonnenen Daten beheben?
- Datenaufbereitung: Innerhalb dieses Schrittes werden die Rohdaten gesammelt, bereinigt & strukturiert. Dadurch können fehlende Werte behandelt, Ausreisser identifiziert und die Daten in einem geeignetem Format organisiert werden.
- Durchführung: In diesem Schritt werden die ausgewählten Analysemethoden angewendet. Das können Regressionsanalysen, Clusteranalysen oder auch andere Verfahren sein: was auch immer relevant für Ihre Zielerreichung ist.
- Visualisierung: Um Muster, Trends und Beziehungen schneller und einfacher zu entdecken und zu präsentieren, werden die Daten visuell dargestellt. Oftmals werden zu dieser Erstellung von Grafiken oder Tabellen interaktive Dashboards verwendet.
- Interpretation: Nachdem die Daten analysiert und visualisiert wurden, folgt die Interpretation der Ergebnisse. Hier werden die gewonnenen Erkenntnisse der Daten auf die ursprünglichen Ziele zurückgeführt.
Data Visualisation
Bei der Datenvisualisierung beziehen wir uns auf die grafische Darstellung Ihrer Daten, um komplexe Informationen und Zusammenhänge visuell ansprechend und verständlich zu präsentieren. Dabei greifen wir auf diverse Formen zurück:
- Grafiken
- Diagramme
- Karten
Dadurch können Sie Trends und Verhaltensmuster schnell erkennen und darauf basierend bestimmte Massnahmen ableiten.
Die Wahl der richtigen Visualisierungstechniken und die Gestaltung einer aussagekräftigen und ansprechenden Datenvisualisierung erfordern sowohl analytische als auch gestalterische Fähigkeiten. Es ist wichtig, dass die visualisierten Informationen bei der Zielgruppe klar und effektiv kommuniziert werden können. Hierbei ist die Wahl des richtigen Tools sehr entscheidend.
Datamining
Datamining bezieht sich auf den Prozess der Entdeckung von bisher unbekannten, aber potenziell nützlichen Mustern, Zusammenhängen oder Informationen in großen Mengen von Daten. Es ist ein interdisziplinäres Feld, das Techniken und Methoden aus Bereichen wie Statistik, maschinellem Lernen, Datenbanken und Visualisierung nutzt, um wertvolle Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.
Datamining wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt:
- Wirtschaft
- Marketing
- Gesundheitswesen
- Finanzen
- E-Commerce
- uvm.
Es ermöglicht es Unternehmen und Organisationen, verborgene Informationen aus ihren Daten zu extrahieren, Vorhersagen zu treffen, Entscheidungen zu unterstützen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
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