DataAnalyse

Dataanalyse ist die systematische Untersuchung von Daten, um Informationen, Muster und Erkenntnisse zu gewinnen. Sie umfasst das Sammeln, Bereinigen, Transformieren, Modellieren, Interpretieren und Kommunizieren von Daten, oft mit dem Ziel, fundierte Entscheidungen zu unterstützen.

Die Dataanalyse lässt sich in Deskriptive, Diagnostische, Prädiktive und Präskriptive Analytik einteilen. Deskriptive Analytik fasst Daten zusammen, diagnostische Analytik sucht nach Ursachen, prädiktive Analytik verwendet Modelle zur Vorhersage, und präskriptive Analytik empfiehlt Handlungen.

Ablauf: Datenquellen erfassen und integrieren; Daten bereinigen und vorbereiten; explorative Datenanalyse durchführen; Modelle erstellen oder statistische Analysen anwenden; Modelle bewerten; Ergebnisse interpretieren und kommunizieren.

Zu den gängigen Methoden gehören Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Hypothesentests, Regressions- und Zeitreihenanalyse, Cluster- und Klassifikationsverfahren sowie Dimensionsreduktion. Datenvisualisierung dient dabei der klaren Kommunikation von Ergebnissen.

Datenarten umfassen strukturierte Daten aus Datenbanken, unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder oder Logs; Dateninfrastruktur wie Data Warehouses oder Data Lakes. Werkzeuge umfassen Programmiersprachen wie Python oder R, SQL für Abfragen, Tabellenkalkulationen und Business-Intelligence-Tools.

Datengovernance umfasst Datenqualität, Metadaten, Herkunft und Reproduzierbarkeit, Datenschutz und Sicherheit. Ethische Überlegungen betreffen Privatsphäre, Einwilligung, Bias-Minderung und faire Nutzung von Algorithmen.

Anwendungsfelder finden sich in der Wirtschaft (BI, Markt- und Kundenanalytik), Wissenschaft und Technik (Forschungsdaten, Experimente), Gesundheitswesen, Finanzen, Produktion, öffentlicher Sektor und Marketing.