Datenanalyse ist der Prozess der Überprüfung, Bereinigung, Umwandlung und Modellierung von Daten mit dem Ziel, nützliche Informationen zu entdecken, Schlussfolgerungen zu ziehen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Mit ihren zahlreichen Facetten, Methoden und Techniken wird die Datenanalyse in vielen Bereichen eingesetzt – in der Wirtschaft, in der Wissenschaft, in den Sozialwissenschaften usw. In einer Welt, in der die Wirtschaft unter dem Einfluss zahlreicher technologischer Fortschritte floriert, spielt die Datenanalyse eine wichtige Rolle bei der Entscheidungsfindung, da sie diese besser und schneller macht, ein effizientes System darstellt, das Risiken minimiert und menschliche Voreingenommenheit reduziert.
Es gibt jedoch verschiedene Arten von Analysen, die unterschiedliche Ziele verfolgen. Es folgt ein kurzer Überblick über die sechs Arten der Datenanalyse.
6 Arten der Datenanalyse
Die Datenanalyse kann in 6 Arten unterteilt und organisiert werden, die nach ihrem Schwierigkeitsgrad geordnet sind.
- Deskriptive Analyse
- Explorative Analyse
- Inferentielle Analyse
- Prädiktive Analyse
- Kausale Analyse
- Mechanistische Analyse
Hier ist eine kurze Zusammenfassung aller Methoden:
- Die deskriptive Analyse fasst die vorliegenden Daten zusammen und präsentiert sie in ansprechender Form.
- Die explorative Datenanalyse hilft Ihnen, Korrelationen und Beziehungen zwischen den Variablen in Ihren Daten zu entdecken.
- Die inferentielle Analyse dient der Verallgemeinerung einer größeren Population mit einer kleineren Stichprobengröße von Daten.
- Die prädiktive Analyse hilft Ihnen, anhand von Daten Vorhersagen über die Zukunft zu treffen.
- Die Kausalanalyse konzentriert sich auf die Suche nach der Ursache für eine Korrelation zwischen Variablen.
- Bei der mechanistischen Analyse geht es darum, die genauen Veränderungen in den Variablen zu messen, die zu anderen Veränderungen in anderen Variablen führen.
1. Deskriptive Analyse
Ziel: Beschreiben oder Zusammenfassen einer Reihe von Daten
Zusammenfassung:
- Die allererste durchgeführte Analyse (wenn man sich neue Daten anschaut)
- Erzeugt einfache Zusammenfassungen über Stichproben und Messungen
- allgemeine deskriptive Statistiken (Maße der zentralen Tendenz, Variabilität, Häufigkeit, Position usw.)
Die deskriptive Analyse ist eine statistische Analysemethode zur Beschreibung und Charakterisierung von Daten. Sie dient dazu, ein tieferes Verständnis der Daten zu erlangen, indem versucht wird, Muster, Trends und Beziehungen zwischen Variablen zu identifizieren. Ein wichtiges Ziel der deskriptiven Analyse ist es, die Daten so darzustellen, dass sie für die Zielgruppe leicht verständlich sind.
Das Verfahren der deskriptiven Analyse besteht aus mehreren Schritten. Zuerst müssen die Daten gesammelt werden. Dann müssen die geeigneten statistischen Methoden ausgewählt werden, um die Daten zu analysieren. Anschließend wird die Analyse durchgeführt und die Ergebnisse werden interpretiert.
Ein Beispiel für die Anwendung der deskriptiven Analyse ist die Analyse demographischer Daten. Beispielsweise kann die Altersstruktur der Bevölkerung untersucht werden, indem die Anzahl der Personen in bestimmten Altersgruppen gezählt und die Ergebnisse in einem Diagramm dargestellt werden. Ein anderes Beispiel ist die Analyse von Verkaufszahlen, bei der versucht wird, Muster im Verkaufsverhalten zu erkennen, indem die Verkaufszahlen nach verschiedenen Kriterien wie Zeit, Ort oder Produktgruppe gruppiert werden.
Die deskriptive Analyse hat sowohl Stärken als auch Schwächen. Ein Vorteil ist, dass sie einfach durchzuführen und leicht verständlich ist. Die Daten können schnell beschrieben und verstanden werden. Ein Nachteil ist, dass keine Aussagen über Kausalitäten gemacht werden können und die Ergebnisse nicht verallgemeinerbar sind.
Zusammenfassend ist die deskriptive Analyse ein wichtiges statistisches Analyseinstrument zur Beschreibung und Charakterisierung von Daten. Sie ermöglicht ein tieferes Verständnis der Daten durch die Identifizierung von Mustern, Trends und Beziehungen zwischen Variablen. Sie ist einfach durchzuführen und leicht verständlich, hat aber den Nachteil, dass sie keine Aussagen über Kausalität zulässt und die Ergebnisse nicht verallgemeinerbar sind. Es wird empfohlen, die deskriptive Analyse in Kombination mit anderen Methoden wie der experimentellen Analyse oder der Inferenzanalyse anzuwenden, um zu einem umfassenderen Verständnis der Daten zu gelangen.
2. Explorative Analyse
Ziel: Daten untersuchen oder erforschen und Beziehungen zwischen Variablen finden, die zuvor unbekannt waren.
Beschreibung:
- Die Explorative Analyse hilft Ihnen, Beziehungen zwischen Messgrößen in Ihren Daten zu entdecken, die kein Beweis für die Existenz der Korrelation sind (Korrelation impliziert keine Kausalität).
- Nützlich für die Entdeckung neuer Zusammenhänge
- Bildet Hypothesen und treibt die Designplanung und Datenerhebung voran
Beispiel:
Der Klimawandel ist ein Thema von zunehmender Bedeutung, da die globale Temperatur im Laufe der Jahre allmählich ansteigt. Ein Beispiel für eine explorative Analyse im Zusammenhang mit dem Klimawandel ist die Untersuchung des Temperaturanstiegs im Laufe der Jahre, z.B. von 1950 bis 2020, und der Zunahme menschlicher Aktivitäten und der Industrialisierung.
Zusammenfassung:
Explorative Analyse analysiert Daten, um Beziehungen zwischen Kennzahlen zu finden. Sie sagt uns aber nicht die Ursache. Sie können verwendet werden, um Hypothesen zu formulieren.
3. Inferentielle Analyse
Ziel: Verwendung einer kleinen Datenstichprobe, um Rückschlüsse auf eine größere Grundgesamtheit zu ziehen.
Bei der statistischen Modellierung selbst geht es darum, aus einer kleinen Datenmenge Informationen zu extrapolieren und auf eine größere Gruppe zu verallgemeinern.
Beschreibung:
- Verwendung geschätzter Daten, die einen Wert in der Grundgesamtheit haben, und Angabe eines Maßes für die Unsicherheit (Standardabweichung) in Ihrer Schätzung
- Die Genauigkeit der Schlussfolgerung hängt stark vom Stichprobenplan ab; wenn die Stichprobe nicht repräsentativ für die Grundgesamtheit ist, wird die Verallgemeinerung ungenau sein
Beispiel:
Die Idee, von einer kleinen Stichprobe auf die Grundgesamtheit zu schließen, ist ziemlich intuitiv. Viele Statistiken, die man in den Medien und im Internet sieht, sind inferentiell, d.h. sie versuchen, ein Ereignis auf der Grundlage einer kleinen Stichprobe vorherzusagen. Ein Beispiel ist eine psychologische Studie über die Schlafdauer: Insgesamt 500 Personen, die an der Studie teilnahmen, berichteten bei einer Nachuntersuchung, dass sie mit 7 bis 9 Stunden Schlaf eine bessere allgemeine Aufmerksamkeit und ein besseres Wohlbefinden hatten, während diejenigen, die weniger oder mehr schliefen, unter geringerer Aufmerksamkeit und Energie litten. Diese Studie mit 500 Personen ist zwar nur ein kleiner Teil der 7 Milliarden Menschen auf der Welt, aber das Ergebnis kann unter bestimmten Umständen verallgemeinert werden.
Zusammenfassung:
Extrapoliert und verallgemeinert die Informationen der größeren Gruppe mit einer kleineren Stichprobe, um Analysen und Vorhersagen zu erstellen.
4. Prädiktive Analyse
Ziel: Verwendung historischer oder aktueller Daten, um Muster zu finden und Vorhersagen über die Zukunft zu treffen:
Beschreibung:
- Die Genauigkeit der Vorhersagen hängt von den Eingangsvariablen ab.
- Die Genauigkeit hängt auch von der Art des Modells ab, ein lineares Modell kann in manchen Fällen gut funktionieren, aber oft nicht.
- Die Verwendung einer Variable zur Vorhersage einer anderen bedeutet nicht, dass eine kausale Beziehung besteht.
Beispiel:
Jedes Unternehmen muss regelmäßig über seine Finanzen berichten, und Predictive Analytics kann eine wichtige Rolle bei der Vorhersage der zukünftigen Entwicklung eines Unternehmens spielen. Historische Daten aus früheren Jahresabschlüssen und Daten aus der gesamten Branche können verwendet werden, um Verkaufszahlen, Einnahmen und Ausgaben zu prognostizieren und so einen Einblick in die Zukunft zu gewinnen und Entscheidungen zu treffen.
Zusammenfassung:
Die Prädiktive Analyse verwendet Daten aus der Vergangenheit und der Gegenwart, um Vorhersagen für die Zukunft zu treffen.
5. Kausalanalyse
Ziel: Untersucht die Ursache und Wirkung von Beziehungen zwischen Variablen, wobei der Schwerpunkt auf der Suche nach der Ursache einer Korrelation liegt.
Beschreibung:
- Um die Ursache zu finden, muss man hinterfragen, ob die beobachteten Korrelationen, die zu den Schlussfolgerungen führen, gültig sind, da die bloße Betrachtung der Daten (Oberfläche) nicht hilft, die verborgenen Mechanismen zu entdecken, die den Korrelationen zugrunde liegen.
- Angewandt in randomisierten Studien, die sich auf die Identifizierung von Kausalität konzentrieren
- der Goldstandard in der Datenanalyse, wissenschaftliche Studien, bei denen die Ursache eines Phänomens extrahiert und herausgefiltert werden soll, so wie man die Spreu vom Weizen trennt
Zusammenfassung:
Bei der Kausalanayse geht es darum, die kausale Beziehung zwischen Variablen herauszufinden, d. h. eine Variable zu ändern und zu beobachten, was mit einer anderen passiert.
6. Mechanistische Analyse
Ziel: Genaues Verständnis der Veränderungen in den Variablen, die zu anderen Veränderungen in anderen Variablen führen
Beschreibung:
- Angewandt in den Natur- und Ingenieurwissenschaften, in Situationen, die hohe Präzision und wenig Raum für Fehler erfordern (das einzige Rauschen in den Daten ist der Messfehler)
- Entwickelt, um einen biologischen oder Verhaltensprozess, die Pathophysiologie einer Krankheit oder den Wirkmechanismus einer Intervention zu verstehen.
Beispiel:
Viele Forschungsarbeiten auf Hochschulniveau und komplexe Themen können als Beispiel dienen, aber um es einfach auszudrücken: Angenommen, es wird ein Experiment durchgeführt, um eine sichere und effiziente Kernfusion zu simulieren, um die Welt mit Energie zu versorgen, dann würde eine mechanistische Analyse der Studie ein präzises Gleichgewicht zwischen der Kontrolle und der Beeinflussung von Variablen mit sehr genauen Messungen beider Variablen und der gewünschten Ergebnisse erfordern. Es ist diese komplizierte und akribische Vorgehensweise (Strategie) bei diesen großen Themen, die wissenschaftliche Durchbrüche und gesellschaftlichen Fortschritt ermöglicht.
Zusammenfassung:
Die mechanistische Analyse ist in gewisser Weise eine prädiktive Analyse, die jedoch modifiziert wurde, um Studien zu ermöglichen, die hohe Präzision und sorgfältige physikalische oder ingenieurwissenschaftliche Methoden erfordern.
Programmiersprachen und Tools in der Datenanalyse
Ein wesentlicher Aspekt der Datenanalyse, der oft übersehen wird, ist die Auswahl der richtigen Programmiersprachen und Tools. Diese Wahl kann entscheidend sein, um effizient und präzise Analysen durchzuführen.
Python und R – Die Säulen der Datenanalyse
- Python: Diese vielseitige Programmiersprache ist in der Datenanalyse besonders beliebt, da sie benutzerfreundlich ist und über umfangreiche Bibliotheken verfügt. Bibliotheken wie Pandas, NumPy und SciPy erleichtern Datenmanipulationen, während Matplotlib und Seaborn für Datenvisualisierung unerlässlich sind. Python eignet sich hervorragend für maschinelles Lernen mit Bibliotheken wie TensorFlow und Scikit-Learn.
- R: Ursprünglich für statistische Analysen entwickelt, ist R ideal für explorative Datenanalyse und statistische Modellierung. R bietet eine enorme Vielfalt an Paketen für spezifische Analyseverfahren und Grafikerstellung. Shiny, eine weitere R-Bibliothek, ermöglicht es, interaktive Web-Apps direkt aus R heraus zu entwickeln.
SQL – Unverzichtbar für Datenbankmanagement
- SQL (Structured Query Language): Für das Arbeiten mit relationalen Datenbanken ist SQL unerlässlich. Es ermöglicht das effiziente Abfragen, Aktualisieren und Manipulieren von Daten und ist eine Grundvoraussetzung für viele Datenanalysten.
Tools für spezifische Anforderungen
- Tableau und Power BI: Für die Visualisierung von Daten sind Tools wie Tableau und Power BI führend. Sie ermöglichen es, komplexe Datensätze in verständliche und interaktive Dashboards zu verwandeln.
- Jupyter Notebooks: Ideal für die Dokumentation und Präsentation von Datenanalysen. Sie unterstützen Live-Code, Visualisierungen und erläuternden Text.
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