Dies ist ein Teil einer dreiteiligen Serie, die sich mit den verschiedenen Methoden der Datenanalyse, den Techniken und den wesentlichen Schritten zur Gewährleistung ihrer Überlegenheit beschäftigt.
Laut Wikipedia ist die Datenanalyse ein Prozess innerhalb der Datenwissenschaft, bei dem Daten inspiziert, bereinigt, transformiert und modelliert werden, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen, Schlussfolgerungen zu ziehen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Daten sind entscheidend, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, aber nur, wenn Sie über die richtigen Analysetools und -methoden verfügen, um einen Rohdatensatz in verwertbare Informationen umzuwandeln.
Jeden Tag finden neue Daten ihren Weg ins Web, und zwar in der Größenordnung von Zettabytes (das sind 1021 Bytes!). Das meiste davon landet in Repositories, wo es metaphorisch gesehen verstaubt und nie das Licht der Welt erblickt.
Daten sind nur so gut wie die daraus gewonnenen Erkenntnisse.
Wenn Sie sich erst einmal entschieden haben und beschließen, Daten zur Unterstützung Ihres Entscheidungsprozesses zu nutzen, könnten Sie versucht sein zu glauben, dass die halbe Schlacht schon gewonnen ist. Weit gefehlt.
Da es keine allgemeingültige Methode zur Durchführung von Datenanalysen gibt, weil die Beschaffung, Analyse und Interpretation von Daten nicht eindeutig ist, müssen Unternehmen diesen Prozess strategisch und detailliert angehen.
Inhaltsübersicht
Fünf Schritte zur besseren Datenanalyse
Die Datenanalyse beginnt mit einer Problemstellung und endet mit umsetzbaren Erkenntnissen. Jeder Schritt ist so wertvoll wie der nächste. Wenn Sie einen Schritt nicht verinnerlichen, kann das den gesamten Prozess beeinträchtigen. Wir empfehlen Ihnen daher, jedem Schritt die gleiche Bedeutung beizumessen.
Gehen wir die Schritte der Reihe nach durch.
1. Definieren Sie das Ziel
Bevor Sie sich in die Datenanalyse vertiefen, formulieren Sie die wichtigsten Fragen, auf die Sie Antworten suchen.
- Warum hat die Produktivität in meinem Unternehmen einen Sturzflug hingelegt?
- Gibt es eine Korrelation zwischen Umsatz und Markenreputation? Wenn ja, in welchem Ausmaß?
- Suchen die Kunden nach einer bestimmten Art von Produkt?
Sobald Sie die Problemstellung angemessen definiert haben, können Sie damit beginnen, eine Arbeitshypothese aufzustellen, die Sie im weiteren Verlauf testen können. Die Definition des Ziels hilft Ihnen dabei, die Quellen zu bestimmen, aus denen Sie Daten extrahieren können, die Metriken, die Sie messen können, und die Techniken, die Sie zur Durchführung Ihrer Analyse verwenden können.
2. Beschaffen Sie die Daten
Sobald Sie die dringende Frage definiert haben, können Sie sich an die Beschaffung der Daten machen. Da die Art der Datenquellen letztlich die Aussagekraft Ihrer Analyse bestimmt, ist es ratsam, sich viel Zeit für die Suche nach zuverlässigen Quellen zu nehmen.
Im Allgemeinen beginnt die Datenerfassung mit internen Quellen und geht dann zu externen Quellen über. Daten aus internen Quellen werden innerhalb des Unternehmens gesammelt, während Daten, die von Ihren Kunden und Konkurrenten (oder anderen Quellen außerhalb Ihres Unternehmens) gesammelt werden, zu den externen Quellen gehören.
Interne Quellen:
- Software für das Kundenbeziehungsmanagement
- Interne Datenbanken
- Berichte zur Verkaufsanalyse
- Software für die Unternehmensressourcenplanung
- Und mehr...
Externe Quellen:
- Öffentliche Daten von Google
- Daten aus sozialen Medien
- Webseiten der Regierung
- Websites der Industrie
- Websites überprüfen
- Und mehr...
Im Zeitalter von Big Data wird es immer üblicher, Daten aus Sekundärquellen zu extrahieren, um die Datenanalyse zu verbessern. Auch wenn die Entscheidung, über die Primärquellen hinauszugehen, allein bei Ihnen liegt, kann dies Ihre Analyse auf eine ganz neue Ebene heben.
Wenn Sie große Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen im Internet sammeln müssen, können Sie jederzeit unsere Concierge-Dienste in Anspruch nehmen, die Ihnen helfen, alle benötigten Daten zu erhalten, Problemlos.
3. Stellen Sie sicher, dass die Daten sauber und strukturiert sind
Wenn Ihre Daten verunreinigt sind, können Sie den Prozess gleich hier abbrechen, denn alles, was Sie bis dahin getan haben, ist nichts weiter als ein Nullsummenspiel, oder schlimmer!
Wir haben immer wieder auf die negativen Folgen hingewiesen, die schlechte Daten für Ihr Unternehmen haben können. Denn, wie 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 Einträgen und veralteten Daten ganz zu schweigen. Strukturierte Daten sind für Analysesoftware und -tools einfach zu erfassen, und die Erkenntnisse sind viel aussagekräftiger.
Bei Grepsr verwenden wir die besten Praktiken der Branche, wie z. B. die Datennormalisierung, um die Integrität Ihrer Daten zu gewährleisten. Darüber hinaus wendet unser QA-Team mit seiner bewährten Erfolgsbilanz strenge Richtlinien an, um alle faulen Äpfel loszuwerden und sicherzustellen, dass Sie nur mit den genauesten und am besten strukturierten Daten arbeiten können.
4. Beginnen Sie mit der Analyse der Daten
Sobald Sie sich vergewissert haben, dass Ihre Daten sauber sind, können Sie mit deren Analyse beginnen! Sie müssen kein Data-Science-Assistent sein, wenn Sie mit einer relativ kleinen Menge an quantitativen Daten arbeiten. Gängige Datenanalysesoftware und -tools wie Microsoft Excel, Tableau und Google Data Studio sind für die statistische Analyse mehr als ausreichend.
Für komplexere Anwendungen mit verschiedenen Datentypen können Sie jedoch die folgenden Techniken verwenden:
- Regressionsanalyse
- Monte-Carlo-Simulation
- Prädiktive Analyse
- Präskriptive Analyse
- Unscharfe Logik
- Faktorenanalyse
- Stimmungsanalyse
- Kohortenanalyse
Datenanalysten wenden verschiedene Arten von Analysemethoden auf Ihren Datensatz an, um die Punkte in Ihrer Strategie zu verbinden. Erfahren Sie hier alles darüber.
Sie haben die Daten gesammelt, bereinigt, strukturiert und analysiert. Jetzt ist es an der Zeit, sie mit dem Rest des Teams zu teilen und die Ergebnisse zu interpretieren. Jetzt beginnt die harte Arbeit, die Sie in Ihre Datenanalyse gesteckt haben, endlich Früchte zu tragen.
Sie können Datenvisualisierungstools verwenden, um sie visuell ansprechend und leicht ableitbar zu machen. Mit anderen Worten: Durch die Macht des Data Storytelling können Sie das gesamte Team dazu bringen, mit den aus dieser Übung gewonnenen Erkenntnissen ein bestimmtes Ziel zu erreichen.
Denken Sie daran, dass Sie nicht versuchen sollten, Ihre Hypothese zu bestätigen, sondern das Ergebnis zu akzeptieren.
Stellen Sie sich die folgenden 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 für komplexe maschinelle Lernanwendungen.
Zum Schluss
Wenn Sie eines aus diesem Artikel mitnehmen, dann ist es, dafür zu sorgen, dass die Daten, die Sie sammeln, von höchster Qualität sind. Dann können Sie je nach Bedarf das beste Datenanalyseverfahren wählen, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Datenextraktion, Datenanalyse oder Datenvisualisierung - all diese Begriffe haben eines gemeinsam: Daten, und Sie müssen von Anfang an mit höchster Qualität arbeiten. Dafür können Sie immer auf Grepsr zählen!
