Was ist quantitative Analyse? | • BUOM

11. September 2021

Quantitative Analyse (QA) ist ein Prozess, den Wissenschaftler und andere Fachleute nutzen, um Daten zu sammeln, auszuwerten und zu analysieren, um Muster in der Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft zu verstehen. Seine Werkzeuge können auf finanzielle Situationen wie Investitionsmöglichkeiten sowie auf menschliche oder chemische Forschung angewendet werden, um harte Daten in numerische Werte umzuwandeln. QA-Ergebnisse sind logisch, statistisch und unvoreingenommen. In diesem Artikel besprechen wir, was quantitative Analyse ist, wie sie sich von der qualitativen Analyse unterscheidet und wie sie in der Wirtschaft eingesetzt werden kann.

Definition der quantitativen Analyse

Der Begriff „quantitative Analyse“ bezieht sich auf die Art und Weise, wie Datenwissenschaftler und andere Daten mithilfe wissenschaftlicher Modellierung sammeln, auswerten und analysieren, um Muster in der Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft zu untersuchen und zu verstehen. Dieser Prozess ist in mehreren Anwendungen nützlich, darunter:

• Ergebnisse in einer bestimmten Situation vorhersagen und Trends oder Muster identifizieren, die die Entscheidungsfindung beeinflussen. Mithilfe quantitativer Analysen können vielfältige Ergebnisse erzielt werden, darunter die Beurteilung der Leistung, die Messung des Erfolgs oder die Schätzung des Wertes von Finanzinstrumenten. Sogar große wirtschaftliche Ereignisse wie Schwankungen des Bruttoinlandsprodukts (BIP) lassen sich damit vorhersagen. In der Finanzanalyse wird ein Analyst, der sich zur Vorhersage von Trends auf quantitative Analysen verlässt, als „Quant“ bezeichnet. In ähnlicher Weise nutzen Regierungen quantitative Analysen, um wichtige wirtschaftliche Trends zu identifizieren, die Einfluss auf die Politik haben.

• Bereitstellung einer Reihe robuster Tools zur gründlichen Untersuchung von Verhalten und Ereignissen. Die für quantitative Analysen verfügbaren Tools und Ressourcen können bei einer Reihe von Daten hilfreich sein, von einfachen Werten bis hin zu komplexeren Aufzählungen. Alles, was quantifiziert werden kann, kann mithilfe der quantitativen Analyse analysiert werden. Aus diesem Grund sind quantitative Analysen fast immer sinnvoll.

Wie unterscheidet sich die quantitative Analyse von der qualitativen Analyse?

Qualitative und quantitative Analysen sind unterschiedliche Methoden zur Erhebung, Identifizierung und Verarbeitung von Daten. Der wichtigste entscheidende Faktor zwischen ihnen ist, was sie definieren wollen.

Die quantitative Analyse beantwortet die Frage: „Was ist passiert?“ in Bezug auf die Menge. Mithilfe quantitativer Daten könnte die Auswertung einer Reihe von Geschäftstransaktionen beispielsweise zeigen, dass Grey Company im Dezember 8.700 US-Dollar verdient hat, was einer Steigerung von 10 % gegenüber den Vorjahren entspricht.

Eine qualitative Analyse beantwortet die Frage: „Warum ist das passiert?“ Eine qualitative Analyse von Daten aus demselben Satz kann Aufschluss darüber geben, wer bei Gray Company gekauft hat. Dies kann dazu führen, dass Geschäftsbeteiligte entscheiden, ob eine Werbekampagne in einem bestimmten Markt erfolgreich war oder ob sie aktualisiert werden muss, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Kurz gesagt: Qualitative und quantitative Analysen bieten Ihnen unterschiedliche Kontexte für einen bestimmten Datensatz. Dadurch können Sie fundiertere Geschäftsentscheidungen treffen. Um zu verstehen, wie das geht, ist es wichtig, einige wesentliche Unterschiede zwischen quantitativer und qualitativer Analyse zu beachten.

Diese Unterschiede können als konzeptionell oder funktional kategorisiert werden:

Konzeptionelle Unterschiede

Konzeptionelle Unterschiede beziehen sich darauf, was eine bestimmte Art von Analyse bewirken soll. Hier sind einige wichtige konzeptionelle Unterschiede zwischen quantitativer Analyse und qualitativer Analyse:

• Bei der quantitativen Datenanalyse geht es um Fakten.

• Bei der quantitativen Datenanalyse wird davon ausgegangen, dass die Realität messbar ist.

• Ziel der qualitativen Datenanalyse ist es, die Ursache von Verhalten zu verstehen.

• Bei der qualitativen Datenanalyse wird davon ausgegangen, dass sich die Realität ständig verändert und mehrere Variablen umfasst, die sich nur schwer numerisch messen lassen.

Funktionelle Unterschiede

Funktionale Unterschiede sind Unterschiede in der Methodik. Hier sind einige funktionale Unterschiede zwischen quantitativer und qualitativer Analyse:

• Quantitative Forschung sammelt Daten durch Messungen.

• Die quantitative Analyse sagt Ergebnisse anhand von Werten und Statistiken voraus.

• Bei der quantitativen Analyse werden Daten statistisch dargestellt.

• Qualitative Forschung sammelt Daten durch Beobachtungs- und Interviewmethoden.

• Qualitative Analysen prognostizieren Ergebnisse anhand von Informationen, die durch Interviews und Umfragen gesammelt wurden.

• Qualitative Analyse kommuniziert Daten durch die Übermittlung von Informationen mithilfe von Sprache und Beschreibung.

Beispiel: Analyse der Finanzlage eines Unternehmens

Eine Möglichkeit, quantitative Analysen zu nutzen, ist die Geschäftsberichterstattung. Finanzdaten sind für die meisten Unternehmen ein wichtiger Teil des Big-Data-Ökosystems. Daher wird oft darüber berichtet. Ein typischer Berichtszyklus ist monatlich, vierteljährlich oder jährlich.

Ein wichtiges Beispiel für quantitative Analysen in der Finanzberichterstattung ist die Analyse von Bilanzen. Hierbei handelt es sich um Berichte, die Informationen wie Bruttogewinn, Nettogewinn, Herstellungskosten (COGS), Betriebskapital und mehr enthalten. Wenn Finanzanalysten Bilanzen bewerten, versuchen sie häufig, Kosten zu senken, um den Gewinn zu steigern.

Durch eine sorgfältige Datenanalyse können Unternehmen Maßnahmen planen und umsetzen, um ihre Ziele zu erreichen. Ein quantitatives Analysemodell, das in diesem Fall nützlich sein kann, ist die Regressionsanalyse, um den Zusammenhang zwischen Preisgestaltung und erwarteten Verkaufsmengen oder Kapitalrendite bei der Aufnahme von Schulden zu ermitteln.

Ebenso ist die quantitative Analyse eine wichtige Ressource bei der Beurteilung des Return on Investment für Werbung. Um festzustellen, ob eine Werbekampagne profitabel ist, können Vermarkter wichtige quantitative und qualitative Daten wie Kundenakquisekosten und Demografie in ein Modell eingeben, das bei der Messung von Variablen hilft. Dies sind wichtige Informationen für Unternehmen, da sie direkt zu Marketingentscheidungen führen, die sich auf die Kundenakquise auswirken.

Anwendung der quantitativen Analyse in der Wirtschaft

Der Wunsch nach mehr Daten im Unternehmen ist ein natürliches Nebenprodukt der Entwicklung des Geschäfts von physischen zu digitalen Daten.

Da Unternehmen beginnen, mehr Prozesse online zu verlagern, erhöhen sie ihre Rechenleistung exponentiell und erhalten über Tools wie soziale Medien einen besseren Zugriff auf Kundendaten. Natürlich möchten Unternehmen ihre kritischen Datenressourcen optimal nutzen, und dafür sind Analysen erforderlich. Die gesammelten und analysierten Daten sind besonders wichtig, da sie einzigartige Erkenntnisse bieten, die Geschäftsprozesse, Effizienz, Umsatz und mehr verbessern können.

Denken Sie über den Lebenszyklus einer Werbekampagne nach. Bei der Kampagnenentwicklung und -umsetzung sind mehrere quantitative Daten und Prognosen erforderlich, wie zum Beispiel diese:

• Erwartete Kapitalrendite

• Demografische Daten des Zielmarktes

• Wie viel wird die Umsetzung der Kampagne kosten?

• Kampagnendauer

• Mess-, Tracking- und Analyseergebnisse

Sie dienen dazu, die Performance der Kampagne und deren Erfolg nach Abschluss zu ermitteln. Mithilfe dieser Informationen können Unternehmen neue Kunden ansprechen oder bestehende Kunden aus einer objektiveren Perspektive erneut ansprechen.