Datenanalyse

Datenanalyse ist der systematische Prozess der Untersuchung von Datensätzen, um Muster zu erkennen, Zusammenhänge zu verstehen und informierte Entscheidungen zu unterstützen.

Typische Phasen umfassen Datenerhebung, Datenaufbereitung, explorative Datenanalyse, Modellierung, Validierung und die Kommunikation der Ergebnisse. Der Prozess ist in der Praxis oft iterativ und adaptiv.

Methodisch reicht das Spektrum von deskriptiver Statistik über Inferenzstatistik bis zu Data Mining und maschinellem Lernen. Typische Techniken umfassen Maße der zentralen Tendenz und Streuung, Verteilungen, Korrelationen, Regressions- und Klassifikationsmodelle, Clustering sowie Zeitreihenanalysen.

Wichtige Schritte betreffen Datenqualität und Vorverarbeitung: Bereinigung von Fehlern, Umgang mit fehlenden Werten, Normalisierung, Skalierung und Datenintegration. Vielfach werden auch Datenvisualisierung und explorative Analysen genutzt, um Hypothesen zu generieren oder Muster zu entdecken.

Anwendungen finden sich in Wirtschaft, Wissenschaft, Gesundheitswesen und Ingenieurwesen. Ergebnisse werden in Berichten oder Dashboards kommuniziert und dienen der Entscheidungsunterstützung. Ethik, Datenschutz, Bias-Vermeidung, Transparenz und Reproduzierbarkeit gewinnen in der Praxis zunehmend an Bedeutung.