Die Datenanalyse ist die umfassende Untersuchung einer Reihe von Informationen, deren Ziel es ist, Schlussfolgerungen zu ziehen, die es einem Unternehmen oder einer Einrichtung ermöglichen, eine Entscheidung zu treffen.
Das heißt, wir beziehen uns auf die Untersuchung und Interpretation einer Datenbank. Dies, um die Lösung eines Problems oder einer Frage zu erreichen.
Bei dieser Analyse können die Daten beispielsweise gehandelt werden, um statistische Indikatoren zu erhalten.
Es sollte beachtet werden, dass dies ein datenwissenschaftlicher Prozess ist, der nach der Erfassung der Informationen stattfindet.
Das heißt, diese Analyse umfasst alle Werkzeuge, die wir verwenden können, um eine Datenbank zu studieren, einschließlich visueller wie das Histogramm, das Balkendiagramm, das Tortendiagramm und andere.
Arten der Datenanalyse
Die Datenanalyse kann zwei Arten haben:
- Quantitativ: Die Informationen sind numerisch, aus denen genaue Statistiken erstellt werden können. Zum Beispiel die Noten, die die Studierenden einer Klasse im letzten Semester erhalten haben.
- Qualitativ: Es handelt sich um Informationen, die aus einer Datenbank stammen, die normalerweise in Textform dargestellt wird. Zum Beispiel eine Zielgruppe, bei der die Teilnehmer nach ihrer Meinung zu einem neuen Produkt gefragt wurden.
Datenanalysetools
Für die Datenanalyse gibt es verschiedene Werkzeuge, die aus Studienrichtungen wie Statistik, Ökonometrie oder Mathematik stammen.
So könnten wir beispielsweise statistische Metriken wie den Mittelwert, die Standardabweichung oder den Median verwenden, um Informationen über das Verhalten einer Variablen zu erhalten. Die Ökonometrie ihrerseits stellt uns grundlegende Werkzeuge wie die Regressionsanalyse zur Verfügung. In diesem Sinne können wir auch Grafiken verwenden, die visuelle Informationen liefern. Zum Beispiel aus einem Histogramm.
Es ist jedoch erwähnenswert, dass die Datenanalyse nicht ohne Einschränkungen ist. Dies, da es Variablen gibt, die schwer genau zu quantifizieren sind. In der Datenanalyse ist es deshalb üblich, von Wahrscheinlichkeiten zu sprechen.
Nützlichkeit der Datenanalyse
Die Datenanalyse kann unterschiedliche Anwendungen haben, sowohl für Unternehmen als auch für staatliche oder gemeinnützige Organisationen. Beispielsweise wird eine Einrichtung, die versucht, die Unterernährung von Kindern in einem Land zu reduzieren, ständig die Anämieraten von Kindern in einer bestimmten Altersgruppe bewerten.
Ebenso kann ein Unternehmen die von seinen Kunden angezeigten Zufriedenheitsdaten analysieren. Dies, nachdem eine Umfrage unter allen Personen durchgeführt wurde, die ihre Dienste im Vormonat eingestellt haben. So können Sie Entscheidungen für Ihre Geschäftsstrategie treffen.
Datenanalyse wird in Zeiten von Big Data relevant, bei denen es sich um so große Datenmengen handelt, dass sie die Kapazität herkömmlicher Computeranwendungen überschreiten, sie in angemessener Zeit zu verarbeiten.
Heutzutage können Unternehmen beispielsweise bei der Erstellung von Anwendungen über riesige Datenbanken verfügen, auf die alle ihre Kunden und Zielgruppen zugreifen können.
