Datenanalyse: Fünf Schritte zu erstklassigen Daten

Dies ist ein Teil einer dreiteiligen Serie, die sich mit den verschiedenen Methoden, Techniken und wesentlichen Schritten der Datenanalyse befasst, um ihre Überlegenheit sicherzustellen.

Laut Wikipedia ist die Datenanalyse ein Prozess innerhalb der Datenwissenschaft, bei dem Daten untersucht, bereinigt, transformiert und modelliert werden, mit dem Ziel, nützliche Erkenntnisse zu gewinnen, fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Daten sind für fundierte Geschäftsentscheidungen von entscheidender Bedeutung, aber nur, wenn Sie über die richtigen Analysetools und -methoden verfügen, um einen Rohdatensatz in umsetzbare Informationen umzuwandeln.

Jeden Tag gelangen neue Daten in der Größenordnung von ins Internet Zettabyte (das sind 10²¹ Bytes!). Das meiste davon landet in Depots, wo es den metaphorischen Staub ansammelt und nie das Licht der Welt erblickt.

Daten sind nur so gut wie die daraus gewonnenen Erkenntnisse.

Sobald Sie sich entschieden haben und sich entscheiden, Daten zur Unterstützung Ihres Entscheidungsprozesses zu nutzen, könnten Sie versucht sein zu glauben, dass die halbe Miete gewonnen ist. Weit davon entfernt.

Da es aufgrund der Mehrdeutigkeit, die mit der Beschaffung, Analyse und Interpretation von Daten verbunden ist, keine universelle Möglichkeit gibt, diese Analyse durchzuführen, müssen Unternehmen diesen Prozess strategisch und im Detail betrachten.

Fünf Schritte zur erstklassigen Datenanalyse

Die Datenanalyse beginnt mit einer Problemstellung und endet mit umsetzbaren Erkenntnissen. Jeder Schritt ist genauso wertvoll wie der nächste. Wenn ein Schritt nicht verinnerlicht wird, kann dies zur Verschlechterung des gesamten Prozesses führen. Wir empfehlen Ihnen daher, jedem Schritt mit der gleichen Wertschätzung zu folgen.

Gehen wir die Schritte einzeln durch.

1. Definieren Sie das Ziel

Bevor Sie sich mit der Datenanalyse befassen, formulieren Sie Schlüsselfragen, auf die Sie Antworten suchen.

• Warum ist die Produktivität in meinem Unternehmen stark zurückgegangen?
• Gibt es einen Zusammenhang zwischen Umsatz und Markenreputation? Wenn ja, in welchem ​​Umfang?
• Suchen die Kunden nach einem bestimmten Produkt?

Sobald Sie die Problemstellung ausreichend definiert haben, können Sie mit dem Entwurf einer Arbeitshypothese beginnen, die Sie nebenbei testen können. Durch die Definition des Ziels können Sie bestimmen, aus welchen Quellen Sie Daten extrahieren können, welche Metriken Sie messen können und welche Techniken Sie zur Durchführung Ihrer Analyse verwenden können.

2. Beschaffen Sie sich die Daten

Sobald Sie die drängende Frage definiert haben, können Sie mit der Beschaffung der Daten fortfahren. Da die Art der Datenquellen letztendlich die Gültigkeit Ihrer Analyse bestimmt, ist es ratsam, viel Zeit in die Suche nach zuverlässigen Quellen zu investieren.

Im Allgemeinen beginnt die Datenerfassung mit internen Quellen und geht dann zu externen Quellen über. Daten, die aus internen Quellen gesammelt werden, stammen aus dem Unternehmen, wohingegen Daten, die Sie von Ihren Kunden und Wettbewerbern (oder einer anderen Quelle außerhalb Ihres Unternehmens) gesammelt haben, unter externe Quellen fallen.

Interne Quellen:

• Software für das Kundenbeziehungsmanagement
• Interne Datenbanken
• Verkaufsanalyseberichte
• Enterprise-Resource-Planning-Software
• Und mehr…

Externe Quellen:

• Öffentliche Daten von Google
• Social-Media-Daten
• Regierungswebsites
• Branchen-Websites
• Überprüfen Sie Websites
• Und mehr…

Im Zeitalter von Big Data wird es immer häufiger, Daten aus sekundären Quellen zu extrahieren, um die Datenanalyse zu verbessern. Während die Entscheidung, über Primärquellen hinauszugehen, allein auf Ihren Schultern liegt, kann dies Ihre Analyse auf eine ganz neue Ebene heben.

Wenn Sie große Datenmengen aus verschiedenen Quellen im Internet sammeln müssen, können Sie jederzeit unseren Concierge-Service in Anspruch nehmen, der Ihnen dabei hilft, alle benötigten Daten zu erhalten. problemlos.

3. Stellen Sie sicher, dass die Daten sauber und strukturiert sind

Wenn Ihre Daten kontaminiert sind, können Sie den Prozess genauso gut hier stoppen, denn alles, was Sie bisher tun, wird nichts weiter als ein Nullsummenspiel sein, oder Schlimmeres!

Wir haben immer wieder darauf hingewiesen, welche negativen Folgen schlechte Daten für Ihr Unternehmen haben können. Denn wie es weltweit anerkannt ist –

Schlechte Daten sind nicht besser als keine Daten.

Mel Netzhammer, Washington State University

Es ist nicht ungewöhnlich, fehlende Felder in einem Datensatz zu finden. Von fehlerhaften Eingaben und veralteten Daten ganz zu schweigen. Strukturierte Daten können von Analysesoftware und -tools einfach erfasst werden, und die Erkenntnisse sind viel valider.

Bei Grepsr verwenden wir bewährte Branchenpraktiken wie Datennormalisierung, um die Integrität Ihrer Daten sicherzustellen. Darüber hinaus setzt unser QA-Team mit seiner nachgewiesenen Erfolgsbilanz strenge Richtlinien um, um alle schlechten Äpfel zu beseitigen und sicherzustellen, dass Sie nur mit den genauesten und strukturiertesten Daten arbeiten können.

4. Beginnen Sie mit der Analyse der Daten

Sobald Sie sichergestellt haben, dass Ihre Daten sauber sind, können Sie mit der Analyse beginnen! Sie müssen kein Data-Science-Experte sein, wenn Sie mit einer relativ kleinen Menge quantitativer Daten arbeiten. Für statistische Analysen reichen gängige Datenanalysesoftware und -tools wie Microsoft Excel, Tableau und Google Data Studio völlig aus.

Für komplexere Anwendungen mit unterschiedlichen Datentypen können Sie jedoch die folgenden Techniken verwenden:

• Regressionsanalyse
• Monte-Carlo-Simulation
• Prädiktive Analyse
• Präskriptive Analyse
• Fuzzy-Logik
• Faktorenanalyse
• Stimmungsanalyse
• Kohortenanalyse

Datenanalysten wenden verschiedene Arten von Analysemethoden auf Ihren Datensatz an, um die Punkte Ihrer Strategie zu verbinden. Erfahren Sie hier alles darüber.

5. Teilen Sie die Erkenntnisse

Sie haben die Daten gesammelt, bereinigt, strukturiert und analysiert. Jetzt ist es an der Zeit, es mit dem Rest des Teams zu teilen und die Ergebnisse zu interpretieren. Dann beginnt die ganze harte Arbeit, die Sie in Ihre Analyse gesteckt haben, endlich Früchte zu tragen.

Sie können Datenvisualisierungstools verwenden, um sie optisch ansprechend und einfach abzuleiten zu gestalten. Mit anderen Worten: Indem Sie die Kraft des Data Storytelling nutzen, können Sie das gesamte Team zusammenbringen, um mit den Erkenntnissen aus dieser Übung ein bestimmtes Ziel zu erreichen.

Denken Sie daran, dass Sie nicht versuchen sollten, Ihre Hypothese zu bestätigen, sondern alles akzeptieren sollten, was das Ergebnis vorgibt.

Stellen Sie sich folgende Fragen:

• Beantworten die Daten die Frage, die Sie eingangs gestellt haben? Wie?
• Ermöglichen Ihnen die Daten, fundierte Entscheidungen zu treffen? Wie?
• Gibt es noch weitere Perspektiven, die berücksichtigt werden müssen?

Wenn Ihre Ergebnisse all diesen Fragen standhalten, sind Sie höchstwahrscheinlich auf dem richtigen Weg.

Auf diese Weise können Sie Ihre strukturierten Daten effektiv nutzen, sei es für eine einfache Analyse oder komplexe maschinelle Lernanwendungen.

Schlussfolgern

Wenn Sie aus diesem Artikel eines mitnehmen, dann ist es sicherzustellen, dass die von Ihnen gesammelten Daten von höchster Qualität sind. Anschließend können Sie je nach Bedarf den besten Datenanalyseprozess auswählen, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Datenextraktion, Analyse oder Visualisierung – all diesen Begriffen ist eines gemeinsam: Daten, und Sie müssen von Anfang an mit höchster Qualität arbeiten. Dabei können Sie sich immer auf Grepsr verlassen!