Dies ist ein Teil einer dreiteiligen Serie, die sich mit den verschiedenen Methoden, Techniken und wesentlichen Schritten zur Gewährleistung einer erstklassigen Datenanalyse befasst.
Die Mehrheit der Führungskräfte aus leistungsstarken Unternehmen führt ihren Erfolg auf Datenanalysen zurück. Laut einer Umfrage von McKinsey & Company ist die Wahrscheinlichkeit, dass Befragte dieser Unternehmen ihre Erfolge auf Datenanalysen zurückführen, dreimal höher.
Obwohl jeden Tag 1,145 Billionen MB an Daten erstellt werden, zeigen Statistiken, dass nur 0,5 % davon analysiert werden, um Ergebnisse zu erhalten. Dies verdeutlicht die große Kluft zwischen Unternehmen, die Datenanalysen nutzen, um voranzukommen, und solchen, die dies nicht tun.
Grepsr hat Unternehmen dabei geholfen, diese Lücke zu schließen, was ihnen wiederum einen Vorsprung gegenüber ihren Konkurrenten verschafft hat. Wenn Sie noch nicht auf Datenanalyse umgestiegen sind, gibt es keinen besseren Zeitpunkt für den Einstieg.
Im letzten Beitrag haben wir über das „Warum“ der Datenanalyse gesprochen, dieses Mal werden wir uns mit dem „Wie“ befassen.
Inhaltsverzeichnis
Qualitative und quantitative Daten
Das Internet hat es uns ermöglicht, in atemberaubendem Tempo große Datenmengen zu erzeugen. Darüber hinaus hängt die Art der Analyse von der Art der Daten ab, mit denen Sie arbeiten. Wir klassifizieren Daten grob in zwei Formen: qualitativ Und quantitativ.
Methoden zur Datenanalyse
Da täglich so viele Daten erzeugt werden, ist es unerlässlich, über die herkömmlichen Methoden hinauszugehen, um diese riesige Menge an unschätzbaren Informationen zu analysieren.
Qualitative und quantitative Daten werden jeweils auf eigene Weise verarbeitet.
- Qualitative Datenanalyse kommt ins Spiel, wenn die Daten, die Sie verarbeiten möchten, überhaupt keinen Bezug zu Zahlen haben und nicht tabellarisch dargestellt werden können – z. B. Text, Videos, Bilder usw.
- Quantitative Datenanalyse befasst sich mit strukturierten Datensätzen, die Zahlen enthalten. Es führt Algorithmen auf statistischen Daten aus, um objektive Wahrheiten abzuleiten.
Quantitative Datenanalyse
Die quantitative Datenanalyse ist eine traditionellere Form der Analyse. Wie bereits erwähnt, verarbeitet dieser Prozess Zahlen, um Ergebnisse zu erzielen.
Da eine der Hauptfunktionen dieses Prozesses darin besteht, Algorithmen auf statistischen Daten auszuführen, um das Ergebnis zu erhalten, reichen die bei der quantitativen Datenanalyse verwendeten Methoden von grundlegende Berechnungen wie Mittelwert, Median und Modus erweiterte Abzüge wie Korrelationen und Regressionen.
Zu den Bereichen der quantitativen Datenanalyse gehören:
- Projektmanagement
- Marketing
- Finanzen
- Forschung und Entwicklung
- Produktplanung
Qualitative Datenanalyse
Eine qualitative Datenanalyse wird verwendet, wenn die Daten, die Sie verarbeiten möchten, nicht in Zeilen und Spalten angepasst werden können. Dabei geht es um die Identifizierung, Untersuchung und Aufklärung von Themen und Mustern in Daten (hauptsächlich Textdaten), um den Entscheidungsprozess zu unterstützen.
Im Gegensatz zur quantitativen Analyse ist dies bei der qualitativen Datenanalyse der Fall subjektiv. Diese Analysemethode ermöglicht es uns, über die quantitativen Merkmale von Daten hinauszugehen neue Wege erkunden fundierte Entscheidungen zu treffen.
Im Folgenden sind einige Bereiche der qualitativen Datenanalyse aufgeführt:
- Messung der Kundenzufriedenheit
- Überwachung des Wettbewerbs
- Analyse des Kundenverhaltens
- Bewertung von Markttrends
Unterschiede zwischen qualitativer und quantitativer Datenanalyse
Eine wahre Kombination: qualitative und quantitative Datenanalyse
Die gemeinsame Nutzung quantitativer und qualitativer Datenanalysen kann Ihnen dabei helfen, Daten zu generieren tiefere Einsichten. In den meisten Fällen können quantitative und qualitative Daten aus derselben Dateneinheit erfasst werden, wie Sie unten sehen können.
Um umfassendere Erkenntnisse zu gewinnen, können Sie diese beiden Methoden sogar in unterschiedlichen Domänen koppeln. Zu den besten Anwendungsfällen gehören Google Analytics und Benutzerinterviews, soziale Medien und Community-Engagement, Marketing und Umfragen usw.
Bedenken Sie, dass die Art der Analyse vollständig von Ihren Anforderungen abhängt. Manchmal ist eine quantitative Analyse mehr als ausreichend, ein anderes Mal ist nur eine qualitative Analyse ausreichend. Wenn Sie tief in die vorliegenden Daten eintauchen möchten, ist es ratsam, sowohl eine qualitative als auch eine quantitative Datenanalyse durchzuführen.
Wenn Sie mehr über die verschiedenen Techniken zur Durchführung qualitativer und quantitativer Datenanalysen erfahren möchten, klicken Sie hier. Wenn Sie außerdem jemals große Datenmengen analysieren müssen oder Expertenhilfe benötigen, können Sie die besten freiberuflichen Datenanalysten engagieren, um Ihre Entwicklungsteams für die Datenanalyse zu verstärken.
Über Grepsr
Wir verstehen, dass Ihr Unternehmen in Bezug auf Daten sehr spezifische Anforderungen hat. Ob es sich um Daten in Form von harten Zahlen oder nur um Bilder handelt, wir sind darauf spezialisiert, Daten aus weit entfernten Bereichen des Internets zu extrahieren.
Teilen Sie uns die Daten mit, die Sie für eine effektive Analyse benötigen, und wir werden uns umgehend bei Ihnen melden!
