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Datenanalyse ist der Prozess, Daten zu analysieren, um n眉tzliche Informationen abzuleiten, die dann 蹿眉谤 datenbasierte Entscheidungen genutzt werden k枚nnen. Die Datenanalyse umfasst im Allgemeinen sechs Schritte: eine Frage beantworten, Rohdatens盲tze vorbereiten, Daten 蹿眉谤 die Analyse verarbeiten, Daten analysieren, Ergebnisse teilen und entsprechend handeln.

Datenanalysten sind Daten-Experten, die Daten sammeln, bereinigen, untersuchen und interpretieren, um Gesch盲ftsprobleme zu l枚sen. Sie arbeiten in der Regel mit anderen Datenanalyse-Experten wie Data Scientists und Data Engineers zusammen.

Dieses anf盲ngerfreundliche Glossar mit Data Analysis Terms kann eine n眉tzliche Referenz sein, wenn Sie eine Karriere im Datenbereich starten oder Ihre Datenkenntnisse verbessern m枚chten.

Data Analysis Terms

Im folgenden Glossar finden Sie g盲ngige Begriffe aus der Datenanalyse.聽

Attribut

Bei der Arbeit in Tabellen oder Datenbanken ist ein Attribut ein allgemeiner Deskriptor zur Beschriftung einer Spalte. Durch die klare und pr盲zise Beschriftung von Spalten k枚nnen Sie Ihre Daten 眉bersichtlich und 蹿眉谤 die Analyse bereithalten.

Changelog

Ein Changelog, auch 脛nderungsprotokoll genannt, ist eine Liste, die alle Schritte dokumentiert, die Sie bei der Arbeit mit Ihren Daten unternommen haben. Dies kann hilfreich sein, falls Sie zu Ihren urspr眉nglichen Daten zur眉ckkehren oder sich daran erinnern m眉ssen, wie Sie Ihre Daten 蹿眉谤 die Analyse vorbereitet haben.

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Eine CSV-Datei ist eine Textdatei, deren Daten durch Kommas getrennt sind. Dies ist ein g盲ngiger Dateityp beim Herunterladen von Datendateien zur Analyse, da er in der Regel mit g盲ngiger Tabellenkalkulations- und Datenbanksoftware kompatibel ist.

Dashboard

Ein Dashboard ist ein Tool zur 脺berwachung und Anzeige von Live-Daten. Dashboards sind in der Regel mit Datenbanken verkn眉pft und bieten Visualisierungen, die automatisch aktualisiert werden, um die aktuellsten Daten in der Datenbank anzuzeigen.

Datenanalytik

Datenanalytik ist die Erfassung, Transformation und Organisation von Daten, um Schlussfolgerungen zu ziehen, Vorhersagen zu treffen und fundierte Entscheidungen zu erm枚glichen. Datenanalytik umfasst Datenanalyse (den Prozess der Informationsgewinnung aus Daten), Datenwissenschaft (die Nutzung von Daten zur Theoriebildung und Prognose) und Datentechnik (den Aufbau von Datensystemen). Data Analysts, Data Scientists und Data Engineers sind allesamt Datenanalytik-Experten.

Es gibt vier Haupttypen der Datenanalytik:

• Deskriptive Analytik verr盲t, was passiert ist

• Diagnostische Analytik verr盲t, warum etwas passiert ist

• Pr盲diktive Analytik verr盲t, was wahrscheinlich in der Zukunft passieren wird

• Pr盲skriptive Analytik verr盲t, wie wir handeln sollen

Erfahren Sie mehr: Vertiefen Sie Ihre analytischen F盲higkeiten und treffen Sie wirkungsvolle Entscheidungen mit Kursen zur Datenanaltik.

Datenarchitektur

Datenarchitektur ist der Plan 蹿眉谤 das Datenmanagementsystem eines Unternehmens. Dies kann alle Ber眉hrungspunkte im Datenlebenszyklus umfassen, einschlie脽lich der Erfassung, Organisation, Nutzung und Vernichtung der Daten. Datenarchitekten entwerfen Blueprints, die Unternehmen 蹿眉谤 ihre Datenmanagementsysteme verwenden.

Erfahren Sie mehr: Lernen Sie mit Kursen zur Datenarchitektur, effektive Datensysteme zu entwerfen und den Informationsfluss zu optimieren.

Datenbereinigung

Datenbereinigung ist der Prozess der Vorbereitung von Rohdaten 蹿眉谤 die Analyse. Beim Bereinigen Ihrer Daten stellen Sie sicher, dass diese korrekt, vollst盲ndig, konsistent und unvoreingenommen sind. Es ist wichtig, vor der Analyse saubere Daten zu haben, da unsaubere oder verf盲lschte Daten zu ungenauen Schlussfolgerungen und falschen Gesch盲ftsentscheidungen f眉hren k枚nnen.聽

Erfahren Sie mehr: Tauchen Sie mit Kursen zur Datenbereinigung tiefer in die Datenvorbereitung ein

Data Engineering

Data Engineering ist der Prozess, Daten 蹿眉谤 Analysen zug盲nglich zu machen. Data Engineers entwickeln Systeme, die Rohdaten sammeln, verwalten und in nutzbare Informationen umwandeln. Zu den h盲ufigsten Aufgaben geh枚ren die Entwicklung von Algorithmen zur Umwandlung von Daten in eine n眉tzlichere Form, der Aufbau von Datenbank-Pipeline-Architekturen und die Entwicklung neuer Datenanalyse-Tools.

Erfahren Sie mehr: Erwerben Sie mit Data Engineering-Kursen wichtige F盲higkeiten zum Erstellen von Datenpipelines und -architekturen.

Data Enrichment

Bei der Datenanreicherung, auch Data Enrichment genannt, werden Daten zu Ihrem bestehenden Datensatz hinzugef眉gt. Normalerweise reichern Sie Ihre Daten w盲hrend der Datentransformation an, wenn Sie sich auf die Analyse vorbereiten und feststellen, dass Sie zus盲tzliche Daten ben枚tigen, um Ihre Gesch盲ftsfrage zu beantworten.

Data Governance

Data Governance ist der formale Plan 蹿眉谤 die Verwaltung von Unternehmensdaten in einer Organisation. Data Governance umfasst Regeln 蹿眉谤 den Zugriff auf und die Nutzung von Daten und kann Verantwortlichkeits- und Compliance-Regeln beinhalten.

Erfahren Sie mehr: Meistern Sie die Strategien zur Verwaltung von 顿补迟别苍颈苍迟别驳谤颈迟盲迟, Sicherheit und Compliance mit Data Governance-Kursen.

顿补迟别苍颈苍迟别驳谤颈迟盲迟

顿补迟别苍颈苍迟别驳谤颈迟盲迟 umfasst die Genauigkeit, Zuverl盲ssigkeit und Konsistenz von Daten im Laufe der Zeit. Sie beinhaltet die Aufrechterhaltung der Qualit盲t und Zuverl盲ssigkeit von Daten durch die Implementierung von Schutzma脽nahmen gegen unbefugte 脛nderungen, Fehler oder Datenverlust.聽

Data Mining

Beim Data Mining werden Daten eingehend untersucht, um Muster zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen. Data Mining ist ein zentraler Aspekt der Datenanalyse. Die dabei gewonnenen Erkenntnisse flie脽en in Ihre Gesch盲ftsempfehlungen ein.

Erfahren Sie mehr: Sch枚pfen Sie das Potenzial von Big Data aus, indem Sie mit Data-Mining-Kursen Mustererkennung und Erkenntnisgewinnung meistern.

Data Science

Data Science ist die wissenschaftliche Untersuchung von Daten. Data Scientists stellen Fragen und finden Wege, diese Fragen mithilfe von Daten zu beantworten. Sie erfassen Daten, transformieren Rohdaten in eine nutzbare Form, analysieren Daten und erstellen pr盲diktive Modelle.

Erfahren Sie mehr: Entdecken Sie datengesteuerte Erkenntnisse und schaffen Sie Innovationen mit Data Science-Kursen.

Data Wrangling

Data Wrangling, auch Data Munging oder Data Remediation genannt, ist der Prozess der Umwandlung von Rohdaten in eine nutzbare Form. Der Munging-Prozess umfasst vier Phasen: Ermittlung, Datentransformation, Datenvalidierung und Ver枚ffentlichung. Die Datentransformationsphase kann weiter in Aufgaben wie Datenstrukturierung, Datennormalisierung bzw. -denormalisierung, Datenbereinigung und Datenanreicherung unterteilt werden.

Erfahren Sie mehr: Verbessern Sie Ihre F盲higkeiten zur Datenmanipulation und optimieren Sie Ihren Analyseprozess mit Data Wrangling-Kursen.

Datenbank

Eine Datenbank ist eine organisierte Sammlung von Informationen, die durchsucht, sortiert und aktualisiert werden k枚nnen. Diese Daten werden h盲ufig elektronisch in einem Computersystem, einem sogenannten Datenbankmanagementsystem (DBMS), gespeichert. F眉r die Interaktion mit der Datenbank ben枚tigen Sie h盲ufig eine Programmiersprache wie SQL (Structured Query Language).

Erfahren Sie mehr: Meistern Sie die Kunst der Verwaltung und Optimierung von Datenbanken mit Kursen zur Datenbankverwaltung.

Datenquelle

Eine Datenquelle bezeichnet den Ursprung eines bestimmten Satzes von Informationen. Da Unternehmen Jahr 蹿眉谤 Jahr immer mehr Daten generieren, nutzen Datenanalysten verschiedene Datenquellen, um den Gesch盲ftserfolg zu messen und strategische Empfehlungen abzugeben.

Datenvisualisierung

Datenvisualisierung ist die Darstellung von Informationen und Daten mithilfe von Diagrammen, Grafiken, Karten und anderen visuellen Hilfsmitteln. Mit aussagekr盲ftigen Datenvisualisierungen k枚nnen Sie das Storytelling f枚rdern, Ihre Daten einem breiteren Publikum zug盲nglich machen, Muster und Zusammenh盲nge erkennen und Ihre Daten weiter erforschen.

Erfahren Sie mehr: Verwandeln Sie Daten mit Kursen zur Datenvisualisierung in 眉berzeugende visuelle Geschichten.

Metadaten

Metadaten sind Daten 眉ber Daten. Sie beschreiben verschiedene Merkmale Ihrer Daten, z. B. wie sie erfasst wurden, wo sie gespeichert sind, ihren Dateityp oder das Erstellungsdatum. Metadaten k枚nnen insbesondere 蹿眉谤 Verifizierungs- und Nachverfolgungszwecke n眉tzlich sein.

Open Data

Open Data, auch offene Daten genannt, sind Daten, die jeder nutzen kann. Das Erkunden und Analysieren offener Datens盲tze ist eine M枚glichkeit, Datenanalysef盲higkeiten zu 眉ben.

Qualitative Daten

Qualitative Daten beschreiben Eigenschaften oder Merkmale. Sie sind in der Regel nicht numerisch und k枚nnen subjektiv sein, beispielsweise die Augenfarbe oder Emotionen.

Quantitative Daten

Quantitative Daten sind objektive Daten mit einem bestimmten numerischen Wert. Sie lassen sich in der Regel z盲hlen oder messen, wie zum Beispiel Gr枚脽e oder Geschwindigkeit.

Abfrage

Eine Abfrage ist eine Informationsanfrage. Im Wesentlichen handelt es sich dabei um die Frage, die Sie einer Datenbank stellen, um die gew眉nschten Daten abzurufen. In der Datenanalyse formulieren Sie Ihre Datenbankabfragen mithilfe einer Abfragesprache wie Structured Query Language (SQL).聽

Relationale Datenbank

Eine relationale Datenbank enth盲lt mehrere Tabellen mit zugeh枚rigen Informationen. Obwohl die Daten in separaten Tabellen gespeichert sind, k枚nnen Sie mit einer einzigen Abfrage auf zugeh枚rige Daten aus mehreren Tabellen zugreifen. Beispielsweise kann eine relationale Datenbank eine Tabelle 蹿眉谤 Lagerbest盲nde und eine andere 蹿眉谤 Kundenbestellungen enthalten. Wenn Sie in Ihrer relationalen Datenbank nach einem bestimmten Produkt suchen, k枚nnen Sie sowohl Lagerbestands- als auch Kundenbestellinformationen gleichzeitig abrufen.

Saubere Daten

Saubere Daten sind pr盲zise, 鈥嬧�媣ollst盲ndig und bereit zur Analyse. Die Datenbereinigung, ein wichtiger Schritt im Datenanalyseprozess, umfasst die 脺berpr眉fung Ihrer Daten auf Ungenauigkeiten, Inkonsistenzen, Unregelm盲脽igkeiten und Verzerrungen.

Strukturierte Daten

Strukturierte Daten sind formatierte Daten, beispielsweise in Zeilen und Spalten organisierte Daten. Strukturierte Daten lassen sich aufgrund ihrer 眉bersichtlichen Formatierung leichter analysieren als unstrukturierte Daten.

SQL

Structured Query Language (SQL, ausgesprochen 鈥瀞equel鈥�) ist eine Programmiersprache zur Verwaltung relationaler Datenbanken. Sie geh枚rt zu den g盲ngigsten Sprachen 蹿眉谤 die Datenbankverwaltung.

Erfahren Sie mehr: Entfesseln Sie die Leistungsf盲higkeit der Datenbankverwaltung und Abfrageoptimierung mit SQL-Kursen.

Unstrukturierte Daten

Unstrukturierte Daten sind Daten, die nicht offensichtlich organisiert sind. Um unstrukturierte Daten analysieren zu k枚nnen, m眉ssen Sie in der Regel eine Organisation implementieren.

Sind Sie bereit, Ihre Datenanalyse-F盲higkeiten zu verbessern?

Verbessern Sie Ihre analytischen F盲higkeiten mit den verf眉gbaren Kursen zur Datenanalyse. Egal, ob Sie gerade erst anfangen oder Ihre F盲higkeiten verbessern m枚chten 鈥� diese Kurse vermitteln Ihnen die Tools und Erkenntnisse, die Sie 蹿眉谤 datenbasierte Entscheidungen ben枚tigen. Nutzen Sie die Gelegenheit, Ihre Datenanalyse-Kompetenzen zu verbessern. Entdecken Sie Kurse, die Ihnen helfen k枚nnen, Ihre Karriere und dar眉ber hinaus ma脽geblich zu beeinflussen. Starten Sie noch heute Ihr Lernabenteuer und verwandeln Sie Ihre Datenerkenntnisse in umsetzbare Ergebnisse.

H盲ufig gestellte Fragen zur Data Analysis Terms

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