Data Analyst
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Was ist Datenanalyse? Ein Expertenratgeber mit Beispielen
Entdecke die Welt der Datenanalyse mit unserem umfassenden Leitfaden. Erfahre mehr über die Bedeutung, den Prozess, die Arten, die Techniken, die Werkzeuge und die Top-Karrieren im Jahr 2023
Aktualisierte 10. Sept. 2024 · 15 Min. lesen
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Die Bedeutung der Datenanalyse in der digitalen Welt von heute
Im Zeitalter der digitalen Transformation ist die Datenanalyse wichtiger denn je geworden. Die explosionsartige Zunahme der durch digitale Technologien erzeugten Daten hat zu dem geführt, was wir heute "Big Data" nennen. Diese riesige Menge an Daten kann, wenn sie richtig analysiert wird, unschätzbare Erkenntnisse liefern, die Unternehmen revolutionieren können.
Die Datenanalyse ist der Schlüssel, um das Potenzial von Big Data zu erschließen. Es hilft Organisationen, diese Daten sinnvoll zu nutzen und in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln. Diese Erkenntnisse können genutzt werden, um Produkte und Dienstleistungen zu verbessern, das Erlebnis zu steigern, Abläufe zu rationalisieren und die Rentabilität zu erhöhen.
Ein gutes Beispiel ist die Gesundheitsbranche. Durch die Datenanalyse können Gesundheitsdienstleister Krankheitsausbrüche vorhersagen, die Patientenversorgung verbessern und fundierte Entscheidungen über Behandlungsstrategien treffen. Auch im Finanzsektor kann die Datenanalyse bei der Risikobewertung, der Aufdeckung von Betrug und bei Investitionsentscheidungen helfen.
Der Prozess der Datenanalyse: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung
Der Prozess der Datenanalyse ist ein systematischer Ansatz, der mehrere Phasen umfasst, von denen jede einzelne entscheidend für die Genauigkeit und Nützlichkeit der Ergebnisse ist. Hier führen wir dich durch jeden Schritt, von der Definition der Ziele bis hin zum Daten-Storytelling. Mehr darüber, wie Unternehmen Daten analysieren, erfährst du in einem separaten Leitfaden.
Der Prozess der Datenanalyse in Kurzform
Schritt 1: Ziele und Fragen definieren
Der erste Schritt im Prozess der Datenanalyse besteht darin, die Ziele zu definieren und klare, spezifische Fragen zu formulieren, die deine Analyse beantworten soll. Dieser Schritt ist entscheidend, da er die Richtung für den gesamten Prozess vorgibt. Es geht darum, das Problem oder die Situation zu verstehen, die Daten zu ermitteln, die zur Lösung des Problems benötigt werden, und die Kennzahlen oder Indikatoren zu definieren, mit denen die Ergebnisse gemessen werden können.
Schritt 2: Datenerhebung
Wenn die Ziele und Fragen definiert sind, geht es im nächsten Schritt darum, die relevanten Daten zu sammeln. Dies kann durch verschiedene Methoden geschehen, wie z.B. Erhebungen, Interviews, Beobachtungen oder Auszüge aus bestehenden Datenbanken. Die gesammelten Daten können quantitativ (numerisch) oder qualitativ (nicht-numerisch) sein, je nach Art des Problems und der gestellten Fragen.
Schritt 3: Datenbereinigung
Die Datenbereinigung, auch bekannt als Data Cleansing, ist ein wichtiger Schritt im Prozess der Datenanalyse. Es geht darum, die Daten auf Fehler und Unstimmigkeiten zu überprüfen und diese zu korrigieren oder zu entfernen. Dieser Schritt stellt die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten sicher, was entscheidend ist, um genaue und aussagekräftige Ergebnisse aus der Analyse zu erhalten.
Schritt 4: Datenanalyse
Sobald die Daten bereinigt sind, ist es Zeit für die eigentliche Analyse. Dabei werden statistische oder mathematische Verfahren auf die Daten angewendet, um Muster, Beziehungen oder Trends zu entdecken. Zu diesem Zweck gibt es verschiedene Tools und Software wie Python, R, Excel und spezialisierte Software wie SPSS und SAS.
Schritt 5: Datenauswertung und -visualisierung
Nachdem die Daten analysiert wurden, geht es im nächsten Schritt darum, die Ergebnisse zu interpretieren und sie leicht verständlich zu visualisieren. Das kann die Erstellung von Diagrammen, Grafiken oder anderen visuellen Darstellungen der Daten beinhalten. Datenvisualisierung hilft dabei, komplexe Daten verständlicher zu machen und liefert ein klares Bild der Ergebnisse.
Schritt 6: Data Storytelling
Der letzte Schritt in der Datenanalyse ist das Erzählen von Geschichten. Dazu gehört, dass die Ergebnisse der Analyse in einer ansprechenden und leicht verständlichen Erzählform präsentiert werden. Data Storytelling ist wichtig, um die Ergebnisse an ein nicht-technisches Publikum zu vermitteln und datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Die Arten der Datenanalyse
Die Datenanalyse kann in vier Haupttypen eingeteilt werden, die jeweils einem bestimmten Zweck dienen und unterschiedliche Erkenntnisse liefern. Dies sind deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analysen.
Deskriptive Analyse
Wie der Name schon sagt, beschreibt oder fasst die deskriptive Analyse die Rohdaten zusammen und macht sie interpretierbar. Es geht darum, historische Daten zu analysieren, um zu verstehen, was in der Vergangenheit passiert ist.
Diese Art der Analyse wird verwendet, um Muster und Trends im Laufe der Zeit zu erkennen.
Ein Unternehmen könnte zum Beispiel eine deskriptive Analyse verwenden, um den durchschnittlichen monatlichen Umsatz des letzten Jahres zu ermitteln.
Diagnostische Analyse
Die diagnostische Analyse geht einen Schritt weiter als die deskriptive Analyse, indem sie ermittelt, warum etwas passiert ist. Sie beinhaltet eine detailliertere Datenuntersuchung und den Vergleich verschiedener Datensätze, um die Ursache für ein bestimmtes Ergebnis zu verstehen.
Wenn zum Beispiel die Umsätze eines Unternehmens in einem bestimmten Monat gesunken sind, kann man mit Hilfe einer diagnostischen Analyse herausfinden, warum.
Prädiktive Analyse
Bei der prädiktiven Analyse werden statistische Modelle und Prognosetechniken eingesetzt, um die Zukunft zu verstehen. Dabei werden Daten aus der Vergangenheit verwendet, um vorherzusagen, was in der Zukunft passieren könnte. Diese Art der Analyse wird häufig für Risikobewertungen, Marketing und Absatzprognosen verwendet.
Ein Unternehmen könnte zum Beispiel eine vorausschauende Analyse verwenden, um den Umsatz des nächsten Quartals auf der Grundlage historischer Daten zu prognostizieren.
Prädikative Analyse
Die präskriptive Analyse ist die am weitesten fortgeschrittene Art der Datenanalyse. Sie sagt nicht nur zukünftige Ergebnisse voraus, sondern schlägt auch Maßnahmen vor, um von diesen Vorhersagen zu profitieren. Sie nutzt hochentwickelte Tools und Technologien wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Entscheidungen zu empfehlen.
Eine präskriptive Analyse könnte zum Beispiel die besten Marketingstrategien vorschlagen, um den zukünftigen Umsatz zu steigern.
Techniken der Datenanalyse
In der Datenanalyse gibt es zahlreiche Techniken, die alle ihren eigenen Zweck und ihre eigene Anwendung haben. Im Folgenden werden wir einige der am häufigsten verwendeten Techniken besprechen, darunter die explorative Analyse, die Regressionsanalyse, die Monte-Carlo-Simulation, die Faktorenanalyse, die Kohortenanalyse, die Clusteranalyse, die Zeitreihenanalyse und die Stimmungsanalyse.
Explorative Analyse
Die explorative Analyse wird verwendet, um die wichtigsten Merkmale eines Datensatzes zu verstehen. Sie wird oft zu Beginn einer Datenanalyse verwendet, um die wichtigsten Aspekte der Daten zusammenzufassen, fehlende Daten zu überprüfen und Annahmen zu testen. Diese Technik umfasst visuelle Methoden wie Streudiagramme, Histogramme und Boxplots.
In unserem Kurs erfährst du mehr über die explorative Datenanalyse. Wir zeigen dir, wie du mit Python Daten untersuchen, visualisieren und Erkenntnisse aus ihnen gewinnen kannst.
Regressionsanalyse
Die Regressionsanalyse ist eine statistische Methode, um die Beziehung zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu verstehen. Sie wird häufig für Prognosen, Zeitreihenmodelle und die Suche nach kausalen Wirkungsbeziehungen zwischen Variablen verwendet.
In diesem Tutorial lernen wir die Grundlagen der linearen Regression kennen, die einer der am häufigsten verwendeten Regressionsalgorithmen in Bereichen wie dem maschinellen Lernen ist.
Lineare und logistische Regression
Faktorenanalyse
Die Faktorenanalyse ist eine Technik, die verwendet wird, um eine große Anzahl von Variablen auf weniger Faktoren zu reduzieren. Die Faktoren werden so konstruiert, dass sie die größtmögliche Information aus den ursprünglichen Variablen erfassen. Diese Technik wird häufig in der Marktforschung, der Kundensegmentierung und der Bilderkennung eingesetzt.
Lerne mehr über die Faktorenanalyse in R mit unserem Kurs, der latente Variablen, wie z.B. die Persönlichkeit, mit exploratorischen und konfirmatorischen Faktorenanalysen untersucht.
Monte-Carlo-Simulation
Die Monte-Carlo-Simulation ist eine Technik, die Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Zufallsstichproben verwendet, um numerische Ergebnisse zu schätzen. Sie wird häufig bei Risikoanalysen und Entscheidungsfindungen eingesetzt, bei denen eine große Unsicherheit besteht.
Wir haben ein Tutorial, das Monte-Carlo-Methoden in R erforscht, sowie einen Kurs über Monte-Carlo-Simulationen in Python, mit denen eine Reihe von Ergebnissen für unsichere Ereignisse geschätzt werden können.
Beispiel für eine Monte-Carlo-Simulation
Clusteranalyse
Die Clusteranalyse ist eine Technik, mit der eine Menge von Objekten so gruppiert wird, dass die Objekte in derselben Gruppe (genannt Cluster) einander ähnlicher sind als die Objekte in anderen Gruppen. Sie wird häufig bei der Marktsegmentierung, der Bildsegmentierung und bei Empfehlungssystemen eingesetzt.
In unserem Kurs Clusteranalyse in R kannst du eine Reihe von Clustering-Techniken kennenlernen, darunter hierarchisches Clustering und k-means Clustering.
Kohortenanalyse
Die Kohortenanalyse ist ein Teilbereich der Verhaltensanalyse, bei dem Daten aus einem bestimmten Datensatz zu verwandten Gruppen zusammengefasst und analysiert werden. Diese verwandten Gruppen oder Kohorten haben in der Regel gemeinsame Merkmale innerhalb einer bestimmten Zeitspanne. Diese Technik wird häufig im Marketing, bei der Nutzerbindung und bei der Analyse des Kundenlebenszyklus eingesetzt.
Unser Kurs Kundensegmentierung in Python erforscht eine Reihe von Techniken zur Segmentierung und Analyse von Kundendaten, einschließlich der Kohortenanalyse.
Grafik mit einem Beispiel für eine Kohortenanalyse
Zeitreihenanalyse
Die Zeitreihenanalyse ist eine statistische Technik, die sich mit Zeitreihendaten oder Trendanalysen beschäftigt. Sie dient dazu, die Abfolge von Datenpunkten zu analysieren, um aussagekräftige Statistiken und andere Merkmale der Daten zu extrahieren. Diese Technik wird häufig bei Umsatzprognosen, Wirtschaftsprognosen und Wettervorhersagen eingesetzt.
In unserem Kurs Zeitreihen mit Python lernst du, wie du Zeitreihendaten manipulieren und analysieren kannst, indem du mit verschiedenen Python-Bibliotheken arbeitest.
Stimmungsanalyse
Die Sentimentanalyse, auch bekannt als Opinion Mining, nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache, Textanalyse und Computerlinguistik, um subjektive Informationen aus Quellenmaterial zu identifizieren und zu extrahieren. Sie wird häufig für das Monitoring von sozialen Medien, die Überwachung von Marken und das Verstehen von Kundenfeedback eingesetzt.
Um dich mit der Sentiment-Analyse in Python vertraut zu machen, kannst du unseren Online-Kurs besuchen, in dem du lernst, wie du eine durchgängige Sentiment-Analyse durchführst.
Datenanalyse-Tools
Im Bereich der Datenanalyse gibt es verschiedene Tools, die auf unterschiedliche Bedürfnisse, Komplexitäten und Fachkenntnisse zugeschnitten sind. Diese Tools reichen von Programmiersprachen wie Python und R bis zu Visualisierungssoftware wie Power BI und Tableau. Schauen wir uns einige dieser Tools genauer an.
Python
Python ist eine hochentwickelte, universelle Programmiersprache, die bei Datenanalysten und Datenwissenschaftlern sehr beliebt ist. Seine Einfachheit und Lesbarkeit, gepaart mit einer breiten Palette von Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib, machen es zu einem hervorragenden Werkzeug für die Datenanalyse und -visualisierung.
Ressourcen für den Anfang
- Du kannst noch heute damit beginnen, Python zu lernen - mit unserem Python Fundamentals Skill Track, der alle grundlegenden Fähigkeiten abdeckt, die du brauchst, um die Sprache zu verstehen.
- Du kannst auch die Ausbildung zum/zur Datenanalysten/in mit Python machen, um deinen Weg zum/zur Datenanalysten/in zu beginnen.
- Schau dir unseren Python-Spickzettel für Anfänger an, der dir als praktischer Leitfaden dient.
R
R ist eine Programmiersprache und freie Softwareumgebung, die speziell für statistische Berechnungen und Grafiken entwickelt wurde. Sie ist unter Statistikern und Data Minern für die Entwicklung statistischer Software und die Datenanalyse weit verbreitet. R bietet eine Vielzahl von statistischen und grafischen Techniken, darunter lineare und nichtlineare Modellierung, klassische statistische Tests, Zeitreihenanalyse und vieles mehr.
Ressourcen für den Anfang
- Unser R Programming Skill Track führt dich in R ein und hilft dir, die Fähigkeiten zu entwickeln, die du brauchst, um mit der Programmierung in R zu beginnen.
- In der Ausbildung zum/zur Datenanalysten/in mit R erwirbst du die Fähigkeiten, die du brauchst, um deine Reise zum/zur Datenanalysten/in zu beginnen.
- Unser Spickzettel "Erste Schritte mit R" gibt dir einen Überblick darüber, wie du mit der R-Programmierung beginnen kannst.
SQL
SQL (Structured Query Language) ist eine Standardsprache zur Verwaltung und Manipulation von Datenbanken. Sie wird verwendet, um in relationalen Datenbanken gespeicherte Daten abzurufen und zu bearbeiten. SQL ist unverzichtbar für Aufgaben, bei denen es um die Verwaltung oder Manipulation von Daten in Datenbanken geht.
Ressourcen für den Anfang
- Um dich mit SQL vertraut zu machen, solltest du unseren SQL Fundamentals Skill Track besuchen, in dem du lernst, wie du mit deinen Daten interagieren und sie abfragen kannst.
- SQL für Business-Analysten wird deine SQL-Kenntnisse verbessern.
- Unser SQL-Grundlagen-Spickzettel enthält eine Liste von Funktionen zum Abfragen von Daten, Filtern von Daten, Aggregieren und mehr.
Power BI
Power BI ist ein von Microsoft entwickeltes Tool zur Unternehmensanalyse. Es bietet interaktive Visualisierungen mit Self-Service-Business Intelligence-Funktionen. Power BI wird verwendet, um Rohdaten durch leicht verständliche Dashboards und Berichte in aussagekräftige Erkenntnisse umzuwandeln.
Ressourcen für den Anfang
- Entdecke die Leistungsfähigkeit von Power BI mit unserem Power BI Fundamentals Skill Track, in dem du lernst, das Beste aus dem Business Intelligence Tool herauszuholen.
- Mit Exploratory Data Analysis in Power BI lernst du, wie du deine Berichte mit EDA verbessern kannst.
- Wir haben einen Power BI Spickzettel, der viele der Grundlagen abdeckt, die du für den Einstieg brauchst.
Tableau
Tableau ist ein leistungsstarkes Tool zur Datenvisualisierung, das in der Business Intelligence-Branche eingesetzt wird. Es ermöglicht dir, interaktive und teilbare Dashboards zu erstellen, die Trends, Schwankungen und die Dichte der Daten in Form von Diagrammen und Grafiken darstellen.
Ressourcen für den Anfang
- Der Tableau Fundamentals Skill Track führt dich in das Business Intelligence Tool ein und zeigt dir, wie du damit Daten aufbereiten, analysieren und visualisieren kannst.
- Die Datenanalyse in Tableau vermittelt dir einige der fortgeschrittenen Fähigkeiten, die du brauchst, um deine Analysen und Visualisierungen zu verbessern.
- In unserem Tableau-Spickzettel findest du die wichtigsten Informationen für den Einstieg in die Nutzung des Tools.
Excel
Microsoft Excel ist eines der am häufigsten verwendeten Tools für die Datenanalyse. Es bietet eine Reihe von Funktionen zur Datenmanipulation, statistischen Analyse und Visualisierung. Die Einfachheit und Vielseitigkeit von Excel machen es zu einem großartigen Werkzeug für einfache und komplexe Datenanalyseaufgaben.
Ressourcen für den Anfang
- Schau dir unseren Kurs Datenanalyse in Excel an, um deine Excel-Kenntnisse zu erweitern.
- Wenn du dich allgemein mit Tabellenkalkulationen beschäftigen willst, schau dir Marketing Analytics in Spreadsheets an.
- Der Excel-Grundlagen-Spickzettel deckt viele der grundlegenden Formeln und Operationen ab, die du für den Anfang brauchst.
Die Auswirkungen der Datenanalyse verstehen
Datenanalysen, ob in kleinem oder großem Maßstab, können einen tiefgreifenden Einfluss auf die Unternehmensleistung haben. Sie kann bedeutende Veränderungen bewirken, die zu verbesserter Effizienz, höherer Rentabilität und einem besseren Verständnis von Markttrends und Kundenverhalten führen.
Informierte Entscheidungsfindung
Die Datenanalyse ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten, Zahlen und Trends zu treffen, anstatt sich auf Vermutungen oder Intuition zu verlassen. Sie bietet eine solide Grundlage für die strategische Planung und die politische Entscheidungsfindung und stellt sicher, dass die Ressourcen effektiv eingesetzt und die Anstrengungen auf die Bereiche gerichtet werden, die den größten Nutzen bringen.
Auswirkungen auf kleine Unternehmen
Für kleine Unternehmen kann schon eine einfache Datenanalyse zu erheblichen Verbesserungen führen. Zum Beispiel kann die Analyse von Verkaufsdaten dabei helfen, herauszufinden, welche Produkte gut laufen und welche nicht. Diese Informationen können dann genutzt werden, um Marketingstrategien, Preisgestaltung und Bestandsmanagement anzupassen, was zu mehr Umsatz und Rentabilität führt.
Auswirkungen auf Großunternehmen
Für größere Unternehmen können die Auswirkungen der Datenanalyse sogar noch tiefgreifender sein. Big Data-Analysen können komplexe Muster und Trends aufdecken, die sonst unmöglich zu erkennen wären. Dies kann zu bahnbrechenden Erkenntnissen führen, die Innovationen vorantreiben und dem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Ein großer Einzelhändler könnte zum Beispiel Datenanalysen nutzen, um seine Lieferkette zu optimieren, Kosten zu senken und die Effizienz zu verbessern. Oder ein Technologieunternehmen nutzt die Datenanalyse, um das Nutzerverhalten zu verstehen, was zu einem besseren Produktdesign und einer stärkeren Einbeziehung der Nutzer führt.
Die entscheidende Rolle der Datenanalyse
In der datengesteuerten Welt von heute ist die Fähigkeit, Daten zu analysieren und zu interpretieren, eine entscheidende Fähigkeit. Unternehmen, die sich die Macht der Datenanalyse zunutze machen können, sind besser in der Lage, sich an veränderte Marktbedingungen anzupassen, Kundenbedürfnisse zu erfüllen und Wachstum und Rentabilität zu steigern.
Los geht's mit DataCamp for Business
Aufbau einer datengesteuerten Belegschaft mit DataCamp for business
Um in der Datenanalyse erfolgreich zu sein, musst du ein solides Fundament an Wissen aufbauen, deine praktischen Fähigkeiten schärfen und wertvolle Erfahrungen sammeln. Beginne mit Statistik, Mathematik und Programmierung und nimm reale Projekte in Angriff. Dann sammle Fachwissen und knüpfe Kontakte zu Fachleuten in diesem Bereich. Kombiniere Fachwissen, Fähigkeiten und Erfahrung für eine erfolgreiche Karriere in der Datenanalyse.
Richie Cotton, Data Evangelist at DataCamp
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Was ist Datenanalyse?
Was sind die Schritte im Prozess der Datenanalyse?
Was sind die verschiedenen Arten der Datenanalyse?
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