Sie sind auf der Suche nach einem Freelancer für Datenanalyse? Dann stelle ich mich gern kurz vor. Mein Name ist Martin Grellmann und als leidenschaftlicher Data Analyst:
- analysiere ich Daten und werte sie aus
- bearbeite und transformiere ich Daten
- implementiere ich Datensysteme
- beschaffe ich Daten
- schreibe Querys
- visualisiere ich Daten und unterstütze damit Entscheidungsprozesse in Unternehmen
Ich bin offen für alle Branchen. Die meisten Erfahrungen konnte ich in folgenden Branchen sammeln:
- E-Commerce
- Finanzenunternehmen
- Gaming
Meine Kunden nutzen Datenanalyse um datengestützte Geschäftsentscheidungen zu treffen, Kosten zu senken, Geschäftschancen zu identifizieren und ineffiziente Geschäftsprozesse aufzuspüren.
Und so arbeite ich als Data Analyst Freelancer:
Keine Vertragslaufzeiten
Unkomplizierte Kommunikation
Schon ab 4 Stunden buchbar
Persönlich
Referenzkunden
Data Analytics
Bei der Datenanalyse werden Daten gesammelt, modelliert und analysiert, um Erkenntnisse zu gewinnen, die die Entscheidungsfindung unterstützen. Es gibt verschiedene Methoden und Techniken zur Durchführung von Analysen, je nach Branche und Ziel der Analyse.
Warum ist Data Analytics wichtig?
Data Analytics kann Unternehmen dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie aktuelle und historische Daten in ihrem geschäftlichen Kontext darstellen. Analysten können Datenanalyse nutzen, um Leistungs- und Konkurrenzvergleiche anzustellen, damit das Unternehmen reibungsloser und effizienter arbeiten kann.
Analysten können auch leichter Markttrends erkennen, um Verkäufe oder Einnahmen zu steigern. Effektiv eingesetzt, können die richtigen Daten bei allem helfen, von der Einhaltung von Vorschriften bis hin zu Einstellungsbemühungen.
Chancen von Data Analytics:
- Erkennen von Möglichkeiten zur Gewinnsteigerung
- Analysieren des Kundenverhaltens
- Daten mit der Konkurrenz vergleichen
- Leistung verfolgen
- Abläufe optimieren
- Erfolg vorhersagen
- Markttrends erkennen
- Themen oder Probleme entdecken
7 wesentliche Arten von Datenanalysemethoden
Die deskriptive Analysemethode ist der Ausgangspunkt eines jeden Analyseprozesses und zielt auf die Beantwortung der Frage ab: Was ist passiert? Dazu werden Rohdaten aus verschiedenen Quellen geordnet, manipuliert und interpretiert, um sie in wertvolle Erkenntnisse für Ihr Unternehmen umzuwandeln.
Die Durchführung einer deskriptiven Analyse ist von wesentlicher Bedeutung, da sie es uns ermöglicht, unsere Daten auf sinnvolle Weise zu präsentieren. Es ist zwar wichtig zu erwähnen, dass diese Analyse allein keine Vorhersage künftiger Ergebnisse ermöglicht oder Antworten auf Fragen wie “Warum ist etwas passiert?” liefert, aber sie sorgt dafür, dass Ihre Daten geordnet und für weitere Analysen bereit sind.
Die deskriptive Analysemethode ist der Ausgangspunkt eines jeden Analyseprozesses und zielt auf die Beantwortung der Frage ab: Was ist passiert? Dazu werden Rohdaten aus verschiedenen Quellen geordnet, manipuliert und interpretiert, um sie in wertvolle Erkenntnisse für Ihr Unternehmen umzuwandeln.
Die Durchführung einer deskriptiven Analyse ist von wesentlicher Bedeutung, da sie es uns ermöglicht, unsere Daten auf sinnvolle Weise zu präsentieren. Es ist zwar wichtig zu erwähnen, dass diese Analyse allein keine Vorhersage künftiger Ergebnisse ermöglicht oder Antworten auf Fragen wie “Warum ist etwas passiert?” liefert, aber sie sorgt dafür, dass Ihre Daten geordnet und für weitere Analysen bereit sind.
Eine der leistungsfähigsten Arten der Datenanalyse. Die diagnostische Datenanalyse unterstützt Analysten und Führungskräfte, indem sie ihnen hilft, ein solides kontextbezogenes Verständnis dafür zu erlangen, warum etwas passiert ist. Wenn Sie wissen, warum etwas passiert ist und wie es passiert ist, können Sie die genauen Möglichkeiten zur Lösung des Problems oder der Herausforderung aufzeigen.
Sie wurde entwickelt, um direkte und umsetzbare Antworten auf spezifische Fragen zu geben, und ist eine der weltweit wichtigsten Methoden in der Forschung, neben anderen wichtigen organisatorischen Funktionen wie z. B. der Einzelhandelsanalytik.
Die prädiktive Methode erlaubt einen Blick in die Zukunft, um die Frage zu beantworten: Was wird passieren? Dazu werden die Ergebnisse der zuvor erwähnten deskriptiven, explorativen und diagnostischen Analyse sowie des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI) verwendet. Auf diese Weise können Sie zukünftige Trends, potenzielle Probleme oder Ineffizienzen, Verbindungen und Verluste in Ihren Daten aufdecken.
Mit der prädiktiven Analyse können Sie Initiativen entfalten und entwickeln, die nicht nur Ihre verschiedenen betrieblichen Prozesse verbessern, sondern Ihnen auch helfen, einen wichtigen Vorsprung vor der Konkurrenz zu gewinnen. Wenn Sie anhand der Daten verstehen, warum ein Trend, ein Muster oder ein Ereignis eingetreten ist, können Sie eine fundierte Prognose darüber entwickeln, wie sich die Dinge in bestimmten Unternehmensbereichen entwickeln könnten.
Eine weitere der effektivsten Arten von Datenanalysemethoden in der Forschung. Die präskriptiven Datentechniken überschneiden sich mit der prädiktiven Analyse insofern, als es hier um die Nutzung von Mustern oder Trends geht, um reaktionsfähige, praktische Geschäftsstrategien zu entwickeln.
Bei der präskriptiven Analyse spielen Sie eine aktive Rolle im Prozess der Datennutzung, indem Sie übersichtliche Sätze visueller Daten nutzen, um aufkommende Probleme in einer Reihe von Schlüsselbereichen wie Marketing, Vertrieb, Kundenerfahrung, HR, Fulfillment, Finanzen, Logistikanalyse und anderen zu lösen.
Im Folgenden werden die sieben wichtigsten Datenanalysemethoden vorgestellt:
1. Cluster-Analyse
Die Gruppierung einer Menge von Datenelementen in einer Weise, dass diese Elemente einander (in einem bestimmten Sinne) ähnlicher sind als die Elemente in anderen Gruppen - daher der Begriff "Cluster". Da es beim Clustering keine Zielvariable gibt, wird die Methode häufig verwendet, um versteckte Muster in den Daten zu finden. Der Ansatz wird auch verwendet, um einem Trend oder einem Datensatz zusätzlichen Kontext zu verleihen.
Betrachten wir das Ganze einmal aus einer geschäftlichen Perspektive. In einer perfekten Welt könnten Marketingfachleute jeden Kunden einzeln analysieren und ihm den bestmöglichen personalisierten Service bieten. An dieser Stelle kommt das Clustering ins Spiel. Durch die Gruppierung von Kunden in Clustern auf der Grundlage von demografischen Merkmalen, Kaufverhalten, Geldwert oder anderen Faktoren, die für Ihr Unternehmen relevant sein könnten, können Sie Ihre Bemühungen sofort optimieren und Ihren Kunden die beste Erfahrung auf der Grundlage ihrer Bedürfnisse bieten.
2. Kohortenanalyse
Bei dieser Art der Datenanalyse werden historische Daten verwendet, um das Verhalten eines bestimmten Segments von Nutzern zu untersuchen und zu vergleichen, das dann mit anderen Nutzern mit ähnlichen Merkmalen gruppiert werden kann. Mit Hilfe dieser Datenanalysemethode ist es möglich, eine Fülle von Erkenntnissen über die Bedürfnisse der Verbraucher oder ein genaues Verständnis für eine breitere Zielgruppe zu gewinnen.
Die Kohortenanalyse kann für die Durchführung von Analysen im Marketing sehr nützlich sein, da sie es Ihnen ermöglicht, die Auswirkungen Ihrer Kampagnen auf bestimmte Kundengruppen zu verstehen. Nehmen wir an, Sie versenden eine E-Mail-Kampagne, in der Sie Kunden dazu auffordern, sich auf Ihrer Website anzumelden. Zu diesem Zweck erstellen Sie zwei Versionen der Kampagne mit unterschiedlichen Designs, CTAs und Anzeigeninhalten. Später können Sie die Kohortenanalyse nutzen, um die Leistung der Kampagne über einen längeren Zeitraum zu verfolgen und zu verstehen, welche Art von Inhalt Ihre Kunden dazu bringt, sich anzumelden, erneut zu kaufen oder sich auf andere Weise zu engagieren.
Ein nützliches Tool für die Durchführung von Kohortenanalysen ist Google Analytics. In diesem nützlichen Leitfaden erfahren Sie mehr über die Vorteile und Grenzen der Verwendung von Kohorten in GA. In der unteren Abbildung sehen Sie ein Beispiel dafür, wie Sie eine Kohortenanalyse in diesem Tool visualisieren. Die Segmente (Geräteverkehr) werden in Datums-Kohorten (Gerätenutzung) unterteilt und dann Woche für Woche analysiert, um Erkenntnisse über die Leistung zu gewinnen.
3. Regressionsanalyse
Die Regressionsanalyse verwendet historische Daten, um zu verstehen, wie der Wert einer abhängigen Variable beeinflusst wird, wenn sich eine (lineare Regression) oder mehrere unabhängige Variablen (multiple Regression) ändern oder gleich bleiben. Wenn Sie die Beziehung zwischen den einzelnen Variablen und deren Entwicklung in der Vergangenheit verstehen, können Sie mögliche Ergebnisse vorhersehen und in Zukunft bessere Geschäftsentscheidungen treffen.
Lassen Sie uns das an einem Beispiel verdeutlichen. Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Regressionsanalyse Ihrer Umsätze im Jahr 2019 durchgeführt und festgestellt, dass Variablen wie Produktqualität, Ladengestaltung, Kundenservice, Marketingkampagnen und Vertriebskanäle das Gesamtergebnis beeinflusst haben. Nun möchten Sie mithilfe der Regression analysieren, welche dieser Variablen sich geändert haben oder ob im Jahr 2020 neue hinzugekommen sind. Beispielsweise konnten Sie in Ihrem Ladengeschäft aufgrund von COVID-Sperrungen nicht so viel verkaufen. Daher könnten Ihre Umsätze entweder allgemein gesunken oder in Ihren Online-Kanälen gestiegen sein. Auf diese Weise können Sie nachvollziehen, welche unabhängigen Variablen die Gesamtleistung Ihrer abhängigen Variable, des Jahresumsatzes, beeinflusst haben.
Wenn Sie sich eingehender mit dieser Art von Analyse befassen möchten, lesen Sie diesen Artikel und erfahren Sie mehr darüber, wie Sie von der Regression profitieren können.
4. Neuronale Netze
Das neuronale Netz bildet die Grundlage für die intelligenten Algorithmen des maschinellen Lernens. Es handelt sich um eine Form der datengesteuerten Analyse, die mit minimalen Eingriffen versucht zu verstehen, wie das menschliche Gehirn Erkenntnisse verarbeiten und Werte vorhersagen würde. Neuronale Netze lernen aus jeder einzelnen Datentransaktion, was bedeutet, dass sie sich mit der Zeit weiterentwickeln und verbessern.
Ein typischer Anwendungsbereich für neuronale Netze ist die prädiktive Datenanalyse. Es gibt BI-Reporting-Tools, in denen diese Funktion implementiert ist, wie z. B. das Predictive Analytics Tool von datapine. Mit diesem Tool können Benutzer schnell und einfach alle Arten von Vorhersagen erstellen. Sie müssen lediglich die zu verarbeitenden Daten auf der Grundlage Ihrer KPIs auswählen, und die Software berechnet automatisch Prognosen auf der Grundlage historischer und aktueller Daten. Dank der benutzerfreundlichen Oberfläche kann jeder in Ihrem Unternehmen die Software bedienen, Sie müssen kein fortgeschrittener Datenwissenschaftler sein.
5. Faktorenanalyse
Die Faktorenanalyse, auch "Dimensionsreduktion" genannt, ist eine Art der Datenanalyse, die dazu dient, die Variabilität zwischen beobachteten, korrelierten Variablen in Form einer potenziell geringeren Anzahl unbeobachteter Variablen, den Faktoren, zu beschreiben. Ziel ist die Aufdeckung unabhängiger latenter Variablen, eine ideale Analysemethode zur Straffung bestimmter Datensegmente.
Ein gutes Beispiel zum Verständnis dieser Datenanalysemethode ist die Bewertung eines Produkts durch einen Kunden. Die anfängliche Bewertung basiert auf verschiedenen Variablen wie Farbe, Form, Tragbarkeit, aktuelle Trends, Materialien, Komfort, Ort, an dem das Produkt gekauft wurde, Häufigkeit der Nutzung. Die Liste kann endlos fortgesetzt werden, je nachdem, was man verfolgen möchte. In diesem Fall kommt die Faktorenanalyse ins Spiel, indem sie all diese Variablen zu homogenen Gruppen zusammenfasst, z. B. indem sie die Variablen Farbe, Materialien, Qualität und Trends zu einer latenten Brudervariablen Design zusammenfasst.
Wenn Sie mit der Analyse von Daten mithilfe der Faktorenanalyse beginnen möchten, empfehlen wir Ihnen diesen praktischen Leitfaden der UCLA.
6. Data Mining
Eine Analysemethode, die als Oberbegriff für technische Metriken und Einsichten für zusätzlichen Wert, Richtung und Kontext dient. Durch den Einsatz explorativer statistischer Auswertungen zielt Data Mining darauf ab, Abhängigkeiten, Beziehungen, Datenmuster und Trends zu erkennen, um Wissen zu generieren und zu erweitern. Bei der Analyse von Daten ist eine Data-Mining-Mentalität von entscheidender Bedeutung für den Erfolg - daher lohnt es sich, diesen Bereich genauer zu untersuchen.
Ein hervorragendes Beispiel für Data Mining sind die intelligenten Datenwarnungen von datapine. Mithilfe von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen liefern sie automatisierte Signale, die auf bestimmten Befehlen oder Ereignissen innerhalb eines Datensatzes basieren. Wenn Sie beispielsweise die KPIs der Lieferkette überwachen, können Sie einen intelligenten Alarm einstellen, der ausgelöst wird, wenn ungültige oder minderwertige Daten erscheinen. Auf diese Weise sind Sie in der Lage, dem Problem auf den Grund zu gehen und es schnell und effektiv zu beheben.
In der folgenden Abbildung sehen Sie ein Beispiel dafür, wie die intelligenten Alarme von datapine funktionieren. Durch das Einrichten von Bereichen für tägliche Aufträge, Sitzungen und Umsätze werden Sie durch die Alarme benachrichtigt, wenn das Ziel nicht erreicht wurde oder die Erwartungen übertroffen wurden.
7. Textanalyse
Bei der Textanalyse, die in der Branche auch als Text Mining bezeichnet wird, werden große Mengen von Textdaten so aufbereitet, dass sie leichter zu verwalten sind. Wenn Sie diesen Bereinigungsprozess genau durcharbeiten, sind Sie in der Lage, die für Ihr Unternehmen wirklich relevanten Daten zu extrahieren und daraus verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, die Sie voranbringen.
Moderne Datenanalysetools und -techniken beschleunigen den Prozess der Textanalyse. Dank der Kombination aus maschinellem Lernen und intelligenten Algorithmen können Sie fortschrittliche Analyseverfahren wie die Sentimentanalyse durchführen. Diese Technik ermöglicht es Ihnen, die Absichten und Emotionen eines Textes zu verstehen, z. B. ob er positiv, negativ oder neutral ist, und ihm dann eine Bewertung in Abhängigkeit von bestimmten Faktoren und Kategorien zu geben, die für Ihre Marke relevant sind. Die Stimmungsanalyse wird häufig eingesetzt, um die Reputation von Marken und Produkten zu überwachen und um zu verstehen, wie erfolgreich Ihre Kundenerfahrung ist. Wenn Sie mehr über das Thema erfahren möchten, lesen Sie diesen aufschlussreichen Artikel.
Durch die Analyse von Daten aus verschiedenen wortbasierten Quellen, einschließlich Produktbewertungen, Artikeln, Kommunikation in sozialen Medien und Umfrageantworten, erhalten Sie unschätzbare Einblicke in Ihre Zielgruppe sowie in deren Bedürfnisse, Vorlieben und Probleme. Auf diese Weise können Sie Kampagnen, Dienstleistungen und Mitteilungen erstellen, die die Bedürfnisse Ihrer potenziellen Kunden auf einer persönlichen Ebene erfüllen und so Ihr Publikum vergrößern und die Kundenbindung stärken. Eines der effektivsten Datenanalyse-Tools und -Techniken, in die Sie jemals investieren werden.