Machen Sie Daten sinnvoll: Die am häufigsten verwendeten Techniken in der Datenanalyse

Dies ist ein Teil einer dreiteiligen Serie, die sich mit den verschiedenen Methoden, Techniken und wesentlichen Schritten für eine bessere Datenanalyse befasst.

Daten kommen in unterschiedlicher Form aus unzähligen Quellen. Es kann in Form von Kundenrezensionen, Videoanzeigen, Bildern usw. oder in einem traditionelleren Zeilen- und Spaltenformat mit Feldern wie CTR (Click Through Rate), Absprungrate usw. vorliegen.

Es gibt viele Möglichkeiten, diese Daten zu analysieren. Einige davon sind wie folgt:

1. Regressionsanalyse

• Die Regressionsanalyse wird verwendet, um Trends und Muster durch die Analyse der Daten zu finden.
• Ziel ist es, eine Korrelation zwischen einer abhängigen Variablen (der Variablen, deren Auswirkung Sie messen möchten) und einer unabhängigen Variablen (der Variablen, die die abhängige Variable beeinflussen kann oder nicht) zu erkennen.
• Beispiel: Durch die Durchführung einer Regressionsanalyse Ihrer Werbeausgaben (unabhängige Variable) und Ihres ROI (abhängige Variable) können Sie eine positive oder negative Beziehung zwischen den beiden Variablen ermitteln.
• Wenn Sie viele Variablen berücksichtigen müssen, können Sie fortgeschrittenere Formen der Regressionsanalysetechniken verwenden.

2. Monte-Carlo-Simulation

• Monte-Carlo-Simulation unterstützt Entscheidungsträger beim Umgang mit Risiken.
• Es sagt mathematisch alle Ergebnisse der von Ihnen unternommenen Schritte und die Wahrscheinlichkeit ihres Eintretens voraus.
• Ein einfaches Beispiel einer Monte-Carlo-Simulation ist die Berechnung der Wahrscheinlichkeiten beim Würfeln zweier Standardwürfel. Insgesamt gibt es 36 Kombinationen. Mithilfe der Monte-Carlo-Simulation können Sie das Würfeln 10.000 Mal simulieren, um mögliche Ergebnisse vorherzusagen.

3. Vorhersageanalyse

• Bei der prädiktiven Analyse werden verschiedene Datenverarbeitungstechniken wie Data Mining, maschinelles Lernen, statistische Modellierung usw. zusammengeführt, um historische Daten zu verarbeiten und Trends und Muster zu erkennen.
• Netflix hat dieses Modell verwendet, um die Tendenz seines Publikums zu untersuchen, eine bestimmte Art von Film, Dokumentation oder Fernsehsendung zu bevorzugen und ähnliche Inhalte zu produzieren.

4. Präskriptive Analyse

• Die präskriptive Analyse ist bestrebt, die großen Fragen zu beantworten, wie zum Beispiel „Was ist zu tun?“ oder „Was ist der nächste Schritt?”
• Es nutzt komplexe Techniken aus den Bereichen maschinelles Lernen, neuronale Netze, Graphanalyse usw., um die bestmögliche Vorgehensweise vorzuschreiben.
• Googles selbstfahrendes Auto Waymo ist ein gutes Beispiel für präskriptive Analyse. Durch die Durchführung von Millionen von Berechnungen während jeder Fahrt kann das Auto intelligent bremsen, abbiegen und die Spur wechseln und gleichzeitig die Sicherheit unbekannter Fußgänger gewährleisten.

5. Fuzzy-Logik

• Der Fuzzy-Logik-Ansatz zur Datenanalyse basiert auf Wahrheitsgraden und nicht auf dem üblichen Wahr oder Falsch.
• Es hilft der Maschine, ein breites Spektrum an genauen Ergebnissen zu erzielen.
• Fuzzy-Logik wird häufig in der Gesichtsmustererkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und komplexen Anwendungen der KI eingesetzt.

6. Faktorenanalyse

• Die Faktorenanalyse hilft, den Datenanalyseprozess zu rationalisieren.
• Es reduziert eine große Anzahl beobachteter Variablen auf eine kleine Anzahl unbeobachteter Variablen.
• Dabei werden die bisher unbeachteten latenten Variablen enthüllt.
• Beispiel: Die Kundenrezension eines Produkts kann Variablen wie Aussehen und Haptik, Komfort, Nutzungshäufigkeit, Preis, Funktionen und Wiederverkaufswert enthalten.
• Für eine effektivere Auswertung dieser Daten können Sie Look & Feel, Komfort und Nutzungshäufigkeit gruppieren einzelne latente Variable Dies wird als Benutzererfahrung bezeichnet.

7. Stimmungsanalyse

• Die Stimmungsanalyse nutzt Natural Language Processing (NLP) und Techniken des maschinellen Lernens, um Texte zu analysieren und die verborgenen Emotionen hinter Kundenbewertungen zu entdecken.
• Es ist eine gute Methode, um die Marktwahrnehmung in Bezug auf ein Produkt oder eine Dienstleistung zu verstehen.
• Laut Oberlo gibt es allein auf Twitter 192 Millionen aktive Nutzer, die täglich 500 Millionen Tweets versenden.
• Sie können anhand solcher Daten eine Stimmungsanalyse durchführen, um ein besseres Verständnis Ihrer Nutzerbasis zu erlangen.

8. Kohortenanalyse

• Die Kohortenanalyse verarbeitet historische Daten, um das Kundenverhalten zu analysieren. Wenn ähnliche Merkmale auftreten, werden die Daten in mehrere Segmente, sogenannte „Kohorten“, aufgeteilt.
• Es hilft dabei, Ihre Zielgruppe besser zu verstehen.
• Beispiel: In einer E-Mail-Kampagne werden einige Ihrer Inhalte bei einer bestimmten Zielgruppe gut ankommen, während andere bei einer anderen Zielgruppe besser ankommen.
• Sie können Ihr Publikum anhand der Inhalte, mit denen es sich am meisten identifiziert, in Kohorten einteilen. Das gibt Ihnen Stoff für die nächste Kampagne.

Abschließend

Dies sind einige der vielen Datenanalysetechniken, die Unternehmen nutzen, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Man kann mit Sicherheit sagen, dass wir dieses umfangreiche Thema nur oberflächlich betrachtet haben.

Bei all der Aufregung um die Datenanalyse wird ein entscheidender Punkt oft übersehen: Woher sollen die Daten kommen? Wer wird es bekommen?

Von der Beschaffung von Daten aus den unkonventionellsten Quellen bis hin zur Sicherstellung ihrer Integrität durch die besten Branchenpraktiken wie Datennormalisierung, Datenbereinigung und andere bewährte Qualitätsprüfungen ist Grepsr Ihre Komplettlösung für alles, was mit Daten zu tun hat.

Überlassen Sie uns die Arbeit, damit Sie es nicht tun müssen!

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