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Wenn wir Daten eine Bedeutung abgewinnen, sind wir in der Lage, bessere Entscheidungen zu treffen. Und wir leben in einer Zeit, in der wir mehr Daten als je zuvor zur Verf眉gung haben. Aus diesem Grund haben Unternehmen die Vorteile der Nutzung von Daten erkannt und wenden sich der Datenanalyse zu, um Erkenntnisse zur Erreichung ihrer Gesch盲ftsziele zu gewinnen. Aus einem Bericht des Weltwirtschaftsforums 眉ber die Zukunft der Arbeitspl盲tze geht hervor, dass die Zahl der Arbeitspl盲tze 蹿眉谤聽Datenanalysten in den n盲chsten f眉nf Jahren um 30 Prozent steigen d眉rfte [].

In diesem Artikel erfahren Sie mehr 眉ber den Prozess der Datenanalyse, verschiedene Arten der Datenanalyse und empfohlene Kurse, die Ihnen den Einstieg in dieses spannende Feld erleichtern. Wenn Sie anschlie脽end eine Datenkarriere anstreben, indem Sie sich berufsrelevante F盲higkeiten aneignen, sollten Sie sich 蹿眉谤 das IBM Data Analyst (Berufsbezogenes Zertifikat) anmelden, in dem Sie an Projekten arbeiten, die Sie in Ihr Portfolio aufnehmen k枚nnen.

What is Data Analysis?

Datenanalysten verwenden Daten, um Probleme zu l枚sen. Daher durchl盲uft der Prozess der Datenanalyse in der Regel mehrere iterative Phasen. Schauen wir uns die einzelnen Phasen genauer an.

• Identifizieren der gesch盲ftlichen Frage, die Sie beantworten m枚chten. Welches Problem versucht das Unternehmen zu l枚sen? Was m眉ssen Sie messen und wie wollen Sie es messen?聽

• Sammeln von Rohdatens盲tzen, die Sie 蹿眉谤 die Beantwortung der gestellten Frage ben枚tigen. Die Daten k枚nnen aus internen Quellen stammen, z. B. aus der CRM-Software (Client Relationship Management) eines Unternehmens, oder aus sekund盲ren Quellen, z. B. aus staatlichen Aufzeichnungen oder aus APIs (Application Programming Interfaces) 蹿眉谤 Social Media.听

• Bereinigen Sie Daten, um sie 蹿眉谤 die Analyse vorzubereiten. Dies beinhaltet oft die Bereinigung von doppelten und anomalen Daten, den Abgleich von Inkonsistenzen, die Standardisierung von Datenstruktur und -format sowie die Beseitigung von Leerzeichen und anderen Syntaxfehlern.

• Analyse der Daten. Durch die Bearbeitung der Daten mit verschiedenen Datenanalysetechniken und -werkzeugen k枚nnen Sie beginnen, Trends, Korrelationen, Ausrei脽er und Variationen zu finden, die eine Geschichte erz盲hlen. In dieser Phase k枚nnen Sie Data Mining einsetzen, um Muster in Datenbanken zu entdecken, oder Datenvisualisierungssoftware, um Daten in ein leicht verst盲ndliches grafisches Format zu bringen.

• Ergebnisse Ihrer Analyse interpretieren, um zu sehen, wie gut die Daten Ihre urspr眉ngliche Frage beantworten. Welche Empfehlungen k枚nnen Sie auf der Grundlage der Daten geben? Wo liegen die Grenzen 蹿眉谤 Ihre Schlussfolgerungen?聽

Mit dem IBM Data Analyst (Berufsbezogenes Zertifikat) k枚nnen Sie 脺bungen und Projekte durchf眉hren, die Sie in Ihr Portfolio aufnehmen k枚nnen.

4 Arten der Datenanalyse (mit Beispielen)

Daten k枚nnen zur Beantwortung von Fragen und zur Unterst眉tzung von Entscheidungen auf viele verschiedene Arten verwendet werden. Um herauszufinden, wie Sie Ihre Daten am besten analysieren k枚nnen, ist es n眉tzlich, sich mit den verschiedenen Analysemethoden vertraut zu machen, die in diesem Bereich am h盲ufigsten verwendet werden.

1. Deskriptive Analyse

Die deskriptive Analyse sagt uns, was passiert ist. Diese Art der Analyse hilft, quantitative Daten zu beschreiben oder zusammenzufassen, indem sie Statistiken pr盲sentiert. Eine deskriptive statistische Analyse k枚nnte zum Beispiel die Verteilung des Umsatzes auf eine Gruppe von Mitarbeitern und den durchschnittlichen Umsatz pro Mitarbeiter aufzeigen.听

Die deskriptive Analyse beantwortet die Frage: 鈥濿as ist passiert?鈥�

2. Diagnostische Analyse

Wenn die deskriptive Analyse das 鈥濿as鈥� ermittelt, bestimmt die diagnostische Analyse das 鈥濿arum鈥�. Nehmen wir an, eine deskriptive Analyse zeigt einen ungew枚hnlichen Zustrom von Patienten in einem Krankenhaus. Eine genauere Untersuchung der Daten k枚nnte ergeben, dass viele dieser Patienten Symptome eines bestimmten Virus aufwiesen. Diese diagnostische Analyse kann Ihnen helfen festzustellen, dass ein infekti枚ser Erreger 鈥� das Warum 鈥� zu dem Zustrom von Patienten gef眉hrt hat.

Die diagnostische Analyse beantwortet die Frage: 鈥濿arum ist es passiert?鈥�

3. Pr盲diktive Analyse

Bisher haben wir uns mit Analysearten befasst, die die Vergangenheit untersuchen und Schlussfolgerungen daraus ziehen. Die pr盲diktive Analyse verwendet Daten, um Prognosen 蹿眉谤 die Zukunft zu erstellen. Mit Hilfe der pr盲diktiven Analyse k枚nnten Sie feststellen, dass ein bestimmtes Produkt jedes Jahr in den Monaten September und Oktober seine besten Verkaufszahlen hatte, was Sie dazu veranlasst, einen 盲hnlichen H枚hepunkt 蹿眉谤 das kommende Jahr vorherzusagen.

Die pr盲diktive Analyse beantwortet die Frage: 鈥濿as k枚nnte in der Zukunft passieren?鈥�

4. Pr盲skriptive Analyse

Bei der pr盲skriptiven Analyse werden alle Erkenntnisse aus den ersten drei Analysetypen genutzt, um Empfehlungen 蹿眉谤 das Verhalten des Unternehmens zu geben. In Anlehnung an unser vorheriges Beispiel k枚nnte diese Art der Analyse einen Marktplan vorschlagen, um auf dem Erfolg der umsatzstarken Monate aufzubauen und neue Wachstumschancen in den schw盲cheren Monaten zu nutzen.听

Die pr盲skriptive Analyse beantwortet die Frage: 鈥濿as sollten wir dagegen tun?鈥�

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Wenn Sie an einer Karriere im wachstumsstarken Bereich der Datenanalyse interessiert sind, sollten Sie die folgenden Programme des Branchenf眉hrers IBM in Betracht ziehen.

Beginnen Sie mit dem IBM Data Analyst (Berufsbezogenes Zertifikat) mit dem Aufbau von berufsrelevanten F盲higkeiten. Entwickeln Sie Kenntnisse in Python und lernen Sie, wie Sie Daten visualisieren und Ihre Ergebnisse pr盲sentieren k枚nnen. Keine Vorkenntnisse sind erforderlich.

脺ben Sie die Arbeit mit Daten mit dem IBM Datenanalyse mit Excel und R (Berufsbezogenes Zertifikat). Lernen Sie, wie Sie Microsoft Excel verwenden, um Daten zu analysieren und datengest眉tzte Gesch盲ftsentscheidungen zu treffen.

H盲ufig gestellte Fragen (FAQ)