Welche 4 Arten der Datenanalyse gibt es? (mit Tipps) • BUOM

26. August 2021

Die Datenanalyse ist ein wichtiger Teil des Entscheidungsprozesses eines Unternehmens. Datenanalysen können Einblicke in die Führung und Leistung eines Unternehmens geben. Wenn Sie die Verwendung von Datenanalysetypen verstehen, können Sie die Arbeitsabläufe Ihres Unternehmens optimieren. In diesem Artikel besprechen wir, was Datenanalyse ist, wer sie verwendet, welche Arten und Methoden der Datenanalyse es gibt, um die Entscheidungsfindung in Unternehmen zu verbessern.

Was ist Datenanalyse?

Unter Datenanalyse versteht man den Prozess der Auswertung von Rohdaten, um daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Diese Erkenntnisse können Aufschluss über die Funktionalität und das Potenzial eines Unternehmens geben. Bei der Datenanalyse geht es darum, Informationen zu sammeln, zu bereinigen und auszuwerten, um allgemeine und konsistente Trends zu identifizieren.

Wer nutzt Datenanalysen?

Es gibt viele Branchen, die Datenanalysen nutzen, um die Produktivität zu steigern, wie zum Beispiel:

• Künstliche Intelligenz. Viele Prozesse der künstlichen Intelligenz nutzen Programmierung und Informationen aus der Datenanalyse, um das Nutzerverhalten vorherzusagen. Künstliche Intelligenz nutzt Sprachdaten, um Suchergebnisse und Antworten zu generieren.

• Geschäftsanalysen. Business-Intelligence-Rollen stützen sich auf Datenanalyseberichte, um Budgets, Marketing und Vertrieb auszuwerten. Analytische Berichte können Bereiche aufdecken, in denen ein Unternehmen Verbesserungsbedarf hat.

• Gesundheitsanalytik: Medizinische Forschung und Diagnostik nutzen Datenanalysen, um Veranlagungen für Krankheiten sowie die Wahrscheinlichkeit eines Behandlungserfolgs zu ermitteln. Patientenversorgungspläne berücksichtigen eine Analyse der Gesundheitsfaktoren, Vitalfunktionen und des allgemeinen Ansprechens des Patienten auf die Behandlung.

• Versicherungs-Underwriting: Versicherungsangebote und -kosten variieren oft je nach Analyse. Versicherungspläne bewerten in der Regel die Bedürfnisse eines Patienten und die typische Versicherungsinanspruchnahme, um über die Planmerkmale zu entscheiden.

• Soziale Netzwerke. Mit der Verfolgung des Social-Media-Engagements können Unternehmen und Einzelpersonen ihre Online-Präsenz und Wettbewerbsfähigkeit messen. Viele Social-Media-Apps ermöglichen Benutzern den Zugriff auf ihre Analysen, um zu sehen, welche Inhalte bei ihrem Publikum gut ankommen.

4 Haupttypen der Datenanalyse

Die vier Haupttypen der Datenanalyse sind:

1. Beschreibend

Deskriptive Datenanalyse beschreibt die fortlaufende Analyse der Daten Ihres Unternehmens. Es berücksichtigt aktuelle Finanz- und Leistungsdaten und zeigt, ob das Unternehmen Umsatz generiert oder ob es Verbesserungen gibt, die das Unternehmen vornehmen kann, um Produktivität und Umsatz zu steigern. Die deskriptive Datenanalyse erklärt nur, ob Sie Änderungen vornehmen müssen.

2. Diagnose

Die diagnostische Datenanalyse wertet die Daten weiter aus, um festzustellen, wo ein Unternehmen Verbesserungen vornehmen kann. Es verwendet deskriptive Analysedaten, um die Ursache für Umsatzverluste und -gewinne zu ermitteln. Mithilfe von Diagnosedaten kann ein Unternehmen analysieren, wo es Kosten oder Ressourcen in Bereichen minimieren kann, die wenig Umsatz generieren, und diese auf Bereiche anwenden, die bessere Ergebnisse erzielen können.

3. Vorausschauend

Bei der prädiktiven Datenanalyse werden sowohl beschreibende als auch diagnostische Daten sowie die historischen Daten eines Unternehmens untersucht, um Muster zu finden und Verbindungen herzustellen, die es ihnen ermöglichen, zukünftige Trends vorherzusagen. Zukunftsgerichtete Daten können Ihnen die Ergebnisse der aktuellen Geschäftspraktiken eines Unternehmens und die möglichen Ergebnisse zeigen, wenn das Unternehmen bestimmte Variablen ändert. Sie können Diagnosedaten verwenden, um Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren und verschiedene Vorhersagen zu treffen, die Sie bei Ihrer Entscheidungsfindung unterstützen.

4. Vorschreibend

Prescriptive Data Analytics nutzt deskriptive, diagnostische und prädiktive Datenanalysedaten, um anhand von Erkenntnissen die Richtung zu bestimmen, in die sich das Unternehmen bewegt. Prescriptive Analytics wertet Vorhersagen aus Predictive Analytics aus, um die effizienteste und optimale Lösung auszuwählen. Mit der präskriptiven Analyse können Sie prüfen, ob eine Lösung zu der in der deskriptiven Analyse empfohlenen Verbesserung führt und ob sie den durch die diagnostische Analyse identifizierten Verbesserungsbereich erfüllt.

Datenanalysemethoden

Hier sind einige Datenanalysemethoden:

Clusteranalyse

Die Clusteranalyse identifiziert Datenbeziehungen, um Informationscluster aus ähnlichen Datenpunkten zu bilden. Diese Cluster zeigen die Verteilung der Daten in verschiedene Kategorien. Sie können diese Form der Analyse in Ihrem Marketing nutzen, um die Kundendemografie und die anzusprechenden Produktbereiche zu ermitteln.

Kohortenanalyse

Die Kohortenanalyse ähnelt einer Datenclustering-Methode. Es geht jedoch darum, das Verhalten dieser Cluster oder Kohorten vorherzusagen. Es wird verwendet, um Gruppenkaufmuster vorherzusagen, um zu sehen, wie oft Gruppen von Kunden wahrscheinlich ein Produkt oder eine Dienstleistung von einem Unternehmen kaufen werden. Diese Muster können zeigen, welche Funktionen Kunden anziehen und binden.

Hypothesenanalyse

Die Hypothesenanalyse testet Ihre Vorhersagen über die Leistung eines Unternehmens, indem sie zwei Variablen vergleicht, um Beziehungen zu finden. Wenn Sie eine Ursache-Wirkungs-Hypothese haben, sind diese beiden Elemente die zu vergleichenden Variablen. Die Analyse prüft, ob zwischen ihnen ein Zusammenhang für die erfolgreiche Durchführung eines Ursache-Wirkungs-Szenarios besteht.

Maschinelles Lernen

Beim maschinellen Lernen werden Software und Programme eingesetzt, um Vorhersagen auf der Grundlage von vom Benutzer festgelegten Datenkriterien zu erstellen. Maschinelles Lernen automatisiert einen Großteil des Dateneingabe- und Analyseprozesses, indem es lernt, wie ein Benutzer Informationen sammelt und auswertet. Benutzer können im Programm auch bestimmte Grenzwerte oder Präferenzen festlegen, um sicherzustellen, dass analytische Berichte genau erstellt werden können.

Qualitative Analyse

Bei der qualitativen Analyse werden Textinformationen und Beobachtungen ausgewertet, um die Eigenschaften von Produkten oder Dienstleistungen zu verstehen. Sie können Unternehmens- oder Produktbewertungen quantitativ analysieren, indem Sie verschiedene Wörter und Ausdrücke verwenden, die häufig in Vor- und Nachteile kategorisiert werden. Diese Informationen ermöglichen es dem Unternehmen, die öffentliche Meinung zu verstehen und direktes Feedback zu erhalten.

Quantitative Analyse

Bei der quantitativen Analyse werden numerische Zahlen verwendet, um Datensätze zum Vergleich und zur Vorhersage zu erstellen. Analysten können quantitative Antworten aus Umfragen, Umfragen und anderen messbaren Mitteln sammeln, um Schlussfolgerungen zu ziehen. Sie können diese quantitativen Analysen mit Finanzindikatoren im Zusammenhang mit Investitionsprognosen oder Produktpreisen verwenden.

Regressionsanalyse

Die Regressionsanalyse ist nützlich, um zukünftige Trends vorherzusagen, indem Beziehungen zwischen einer abhängigen Variablen und unabhängigen Variablen identifiziert werden. Mithilfe der Regressionsanalyse können Unternehmen sehen, wie sich verschiedene unabhängige Variablen wie Marketing und soziale Medien auf die abhängige Variable ihres Umsatzes auswirken können. Diese Form der Analyse kann eine positive Korrelation zwischen Variablen nachweisen, damit ein Unternehmen sehen kann, was seinen Umsatz beeinflusst.

statistische Analyse

Bei der statistischen Analyse werden quantitative Daten gesammelt und deskriptive Datenanalysen verwendet, um Informationen zusammenzufassen und eine Hypothese zu bilden. Anschließend können Sie die Hypothesenanalyse verwenden, um die Ergebnisse zu testen, zu bestätigen und zu interpretieren. Sie können statistische Analysen in Stichprobengruppenstudien verwenden, die auf eine größere Population angewendet werden können.

Tipps zur Verwendung von Datenanalysen zur Verbesserung der Entscheidungsfindung

Berücksichtigen Sie diese Tipps zur Datenanalyse, wenn Sie Geschäftsentscheidungen treffen:

• Erstellen Sie Datenvisualisierungen. Die Verwendung von Datenvisualisierungen wie Diagrammen, Grafiken und Tabellen kann Ihnen helfen, Daten zu verstehen und zu interpretieren. Durch die Bearbeitung visueller Daten können Sie Änderungen an Variablen testen und mögliche Ergebnisse anzeigen.

• Entdecken Sie die Funktionen von Tabellenkalkulationen. Bei der Datenanalyse werden häufig Tabellenkalkulationsprogramme eingesetzt, um Daten zu sammeln, zu speichern und zu visualisieren. Die Vertrautheit mit verschiedenen Tabellenkalkulationsprogrammen und -funktionen kann Ihnen bei der Datenverarbeitung helfen.

• Grenzen Sie Ihre Suchkriterien ein. Wenn Sie Informationen aus verschiedenen Quellen sammeln, kann die Eingrenzung Ihrer Suchkriterien Ihnen dabei helfen, die benötigten Daten zu finden und unnötige Daten zu eliminieren. Mit einigen Suchtools können Sie Ihre Suchergebnisse anhand vertrauenswürdiger Quellen wie peer-reviewten Zeitschriften, Forschungsarbeiten und anderen vertrauenswürdigen Websites filtern.

• Nutzen Sie Datenverwaltungstools. Es gibt viele Datenverwaltungstools, die den Datenanalyseprozess durch die Automatisierung bestimmter Funktionen rationalisieren können. Einige Verwaltungstools sind möglicherweise auf das Sammeln von Daten aus Webquellen, die Aktualisierung von Datenberichten in Echtzeit oder die Erstellung von Analyseberichten und Visualisierungen spezialisiert.