Durch die Durchführung einer Datenanalyse können Unternehmen Muster, Trends und Zusammenhänge erkennen, die ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäfte effizienter zu führen. Die Entscheidung, welche Datenanalysetools für die Forschung am besten geeignet sind, kann jedoch eine Herausforderung sein, da es mehrere Tools und Techniken gibt. Daher werden in diesem Artikel die Funktionen und Vorteile der besten Datenanalysetools hervorgehoben.
Wer ist ein Datenanalyst?
Ein Datenanalyst verwendet verschiedene Tools und Techniken, um Datenanalysen aus verschiedenen Quellen zu recherchieren, zu sammeln, zu organisieren und durchzuführen, um Unternehmen beim Erreichen ihrer Geschäftsziele zu unterstützen. Sie nutzen Logik, statistische Techniken und Computerprogrammierung, um Zahlen in Informationen umzuwandeln, die Unternehmen zur Verbesserung von Arbeitsabläufen und Geschäftsprozessen nutzen können. Datenanalysten sind dafür verantwortlich, zwischen wichtigen und weniger wichtigen Daten zu unterscheiden, und sie sind häufig für die Datenqualität und die Erstellung von Berichten für interne und externe Stakeholder verantwortlich.
Was sind Datenanalysetools?
Datenanalystentools sind Softwareanwendungen oder Plattformen, die es Datenanalysten ermöglichen, Daten zu recherchieren, zu sammeln, zu bereinigen, Analysen durchzuführen und zu visualisieren, um Erkenntnisse zu gewinnen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus ermöglichen sie Benutzern Zugriff auf verschiedene Vorgänge und Funktionen, sodass sie verschiedene Bereiche des Datenanalyseprozesses verwalten können.
Beste Datenanalyse-Tools
Zu den Top-Tools und -Software für Datenanalysten gehören:
#1. Microsoft Excel
Das Datenanalysetool von Microsoft Excel, auch Analysis ToolPak genannt, ist ein Add-In, das einem Analysten verschiedene Tools für die Analyse von Finanz-, Forschungs-, Statistik- und technischen Daten bietet. Zu seinen Funktionen gehören:
- Einfache Aktivierung: Das Analysis ToolPak kann einfach aktiviert werden, indem Sie zur Registerkarte „Optionen“ im Menü „Datei“ gehen, „Add-Ins“ auswählen und dann in der Dropdown-Liste „Verwalten“ die Option „Excel-Add-Ins“ auswählen.
- Verschiedene Analysemöglichkeiten: Nach der Aktivierung bietet das Analysis ToolPak eine Vielzahl von Datenanalysetools, wie unter anderem Regression, Histogramme, Varianzanalyse (ANOVA) und T-Tests.
- Ausgabetabellen und Diagramme: Es verwendet geeignete statistische oder technische Makrofunktionen, um die Ergebnisse zu berechnen und in Ausgabetabellen anzuzeigen. Einige Tools generieren zusätzlich zu den Ausgabetabellen auch Diagramme.
- Einzelarbeitsblattanalyse: Datenanalysefunktionen arbeiten auf einem Arbeitsblatt, wobei die Ergebnisse auf dem ersten Arbeitsblatt und leere formatierte Tabellen auf den übrigen Arbeitsblättern angezeigt werden.
#2. Tableau
Tableau ist eines der beliebtesten Datenanalysetools, das für seine großartigen Visualisierungen, Geschwindigkeit, Interaktivität und mobilen Unterstützung bekannt ist. Es verfügt über eine visuelle Drag-and-Drop-Oberfläche, die das Erstellen interaktiver Visualisierungen und Dashboards ohne umfangreiche Programmierkenntnisse erleichtert. Die Visualisierungsfunktionen von Tableau machen es zu einer beliebten Wahl im Bereich Business Intelligence. Zu seinen Funktionen gehören:
- Intuitive und benutzerfreundliche Oberfläche: Tableau ist eine benutzerfreundliche visuelle Analyseplattform zum Erkunden und Analysieren von Daten ohne technisches Fachwissen.
- Leistungsstarke Datenexploration: Die VizQL-Technologie von Tableau ermöglicht eine schnelle visuelle Mustererkennung und Datenexploration mit Drag-and-Drop-Aktionen.
- Flexibles Frontend für die Datenexploration: Tableau bietet ein vielseitiges Datenexplorations-Frontend für Benutzer aller technischen Fähigkeiten und bietet erweiterte Analysen, anspruchsvolle Berechnungen, R/Python-Integration, Kohortenanalyse und Vorhersagefunktionen für ein besseres Verständnis und eine bessere Zusammenarbeit.
- Integration mit R und Python: Tableau lässt sich in R und Python integrieren, verbessert die Analysefunktionen und ermöglicht mehrere lineare Regressionen für Dateneinblicke.
- Zugänglichkeit und Zusammenarbeit: Es bietet visuelle Analysen für Unternehmen, einschließlich Tableau Mobile für den Datenzugriff von unterwegs, Browser-Exploration und eingebettete Integration für verbesserte Sichtbarkeit und verbesserte Datenzusammenarbeit.
#3. Periskopdaten
Periscope Data ist eine Business-Intelligence-Plattform, die Integrationen mit gängigen Data Warehouses und Datenbanken unterstützt. Es handelt sich um eines der Datenanalysetools, mit denen technische Analysten Daten mithilfe von SQL, Python oder R transformieren können, während weniger technisch versierte Benutzer problemlos Dashboards erstellen und teilen können. Periscope Data bietet auch Sicherheitszertifizierungen wie HIPAA-HITECH an. Zu den Funktionen von Periscope Data gehören:
- Einheitliche Datenplattform: Periscope Data bietet eine einheitliche Plattform zum Erfassen, Speichern, Analysieren und Berichten von Daten aus mehreren Quellen und gewährleistet so eine einzige Datenquelle
- Unterstützung für SQL, Python und R: Periscope Data integriert SQL, Python und R und ermöglicht es Datenexperten, komplexe Analysen durchzuführen, Vorhersagemodelle zu erstellen und interaktive Visualisierungen in derselben Entwicklungsumgebung zu erstellen.
- Datenvisualisierung: Periscope Data bietet eine umfassende Datenvisualisierungssuite mit verschiedenen Diagrammoptionen, die es Benutzern ermöglicht, benutzerdefinierte Visualisierungen zu erstellen und den Fortschritt der Abteilung zu verstehen.
- Datenverwaltung und -sicherheit: Periscope Data bietet Benutzern ein umfassendes Data Governance-Modul, mit dem sie den Zugriff kontrollieren, isolierte Umgebungen erstellen und Datensicherheit und Compliance gewährleisten können.
- Intuitive Benutzeroberfläche und Abfrageverwaltung: Periscope Data bietet eine intuitive Benutzeroberfläche mit Ad-hoc-Abfragetools, SQL-Editor, automatischer Vervollständigung, Formatierung und Explorationsmodus für eine effiziente Datenanalyse und Abfrageverwaltung.
#4. PowerBI
Microsoft bietet Power BI an, ein Business-Intelligence-Tool. Es ermöglicht Benutzern, Daten aus verschiedenen Quellen zu importieren und Echtzeit-Dashboards und -Berichte zu erstellen. Power BI unterstützt die KI- und Excel-Integration und bietet vorgefertigte und benutzerdefinierte Datenkonnektoren. Es ermöglicht Unternehmen, ihre Daten durch leistungsstarke Analysen und Visualisierungen besser zu verstehen. Zu den Vorteilen der Verwendung von Power BI gehören:
- Echtzeit-Dashboards: Mit Power BI können Benutzer Echtzeit-Dashboards erstellen, die sofort aktualisiert werden, um Probleme zu lösen und Chancen zu finden.
- Benutzerfreundliche Oberfläche: Power BI verfügt über eine intuitive Benutzeroberfläche, die es Benutzern erleichtert, Daten zu visualisieren und zu analysieren.
- Datenintegration: Power BI unterstützt die einfache Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Excel, SQL Server, Azure, Salesforce und mehr.
- Zusammenarbeit: Mit Power BI können Benutzer ihre Dashboards und Berichte mit anderen teilen und so die Zusammenarbeit bei Datenanalyseprojekten vereinfachen
#5. Splunk
Splunk ist eine beliebte Big-Data-Erfassungs- und Analyseplattform, die Erkenntnisse aus großen Mengen an Maschinendaten ableitet. Es ermöglicht Unternehmen, Anwendungen, IT-Betrieb, Compliance und Sicherheitsüberwachung effizient zu verwalten. Splunk bietet verschiedene Tools und Funktionen zur Datenanalyse, wie zum Beispiel:
- Indexieren und Suchen: Splunk indiziert und korreliert Daten in einem Container für Suche, Warnungen, Berichte und Visualisierungen. Es findet Trends, erstellt Messungen und diagnostiziert Probleme.
- Echtzeit- und historische Datenanalyse: Splunk ermöglicht Unternehmen die Analyse und Visualisierung monate- oder jahrelanger Daten über eine flüssige Benutzeroberfläche.
- Integration mit strukturierten Daten: Splunk verbessert betriebliche Intelligenz und Geschäftseinblicke durch die Integration von Maschinendaten mit relationalen Datenbanken und Data Warehouses.
- Skalierbarkeit: Splunk kann schnell von einem einzelnen auf mehrere Rechenzentren skaliert werden.
- Datenmodellierung: Indizierte Daten können von Domänenexperten in einen oder mehrere Datensätze umgewandelt werden, um Endbenutzern bei der Bewertung von Geschäftsfällen zu helfen, ohne die Suchverarbeitungssprache von Splunk zu erlernen.
#6. Datapine
Datapine ist ein Datenanalysetool, das Kunden einen schnellen und einfachen Zugriff auf ihre Business-Intelligence-Daten ermöglicht, ohne dass SQL- oder Datenbankkenntnisse erforderlich sind. Es bietet eine intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche zur Analyse von Datenbanken.
Zu den Vorteilen der Verwendung von DataPine gehören die folgenden:
- Entscheidungsfindung in Echtzeit: Mit der Online-Datenanalyse können Unternehmen vergangene Trends analysieren, die aktuelle Leistung überwachen und die Zukunft vorhersehen. Dies verbessert Arbeitsabläufe, Entscheidungsfindung und Einnahmen.
- Verbesserte Produktivität und Datenqualität: Durch die Zentralisierung von Unternehmensdaten in einem Online-Datenanalysetool werden Fehler und Fehlinterpretationen reduziert. Somit können Geschäftsanwender ohne IT-Unterstützung Daten extrahieren, analysieren und anzeigen.
- Predictive Analytics: Datapine analysiert historische und aktuelle Daten, um Trends und Muster zu erkennen. Es prognostiziert die zukünftige Leistung genau und ermöglicht es Unternehmen, mit ihren Daten immer einen Schritt voraus zu sein.
- Datenzugänglichkeit und -sicherheit: DataPine ermöglicht den Fernzugriff auf Daten und sorgt so für Sicherheit und sichere Verbindungen auf jedem internetfähigen Gerät.
#7. RStudio (Post)
RStudio (Posit) ist eine beliebte Programmiersprache und integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) für Datenanalyse und statistische Berechnungen. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Schreiben, Ausführen und Debuggen von R-Code sowie zum Anzeigen und Bearbeiten von Daten. Zu den Funktionen von RStudio gehören:
- Code-Editor: RStudio ist ein Code-Editor mit Syntaxhervorhebungs-, Vervollständigungs- und Debugging-Tools, der die Effizienz und Echtzeitausgaben verbessert.
- Arbeitsbereichsbrowser: Der Arbeitsbereichsbrowser von RStudio verfolgt die Variablen, Funktionen, Listen und Datenrahmen Ihrer Umgebung. Diese visuelle Darstellung von Objekten hilft bei der Manipulation und Analyse von Daten.
- Einsatz: RStudio unterstützt Shiny, sodass Sie Web-Apps und interaktive Dashboards in R ohne Webentwicklung oder -bereitstellung erstellen können. Dadurch können Sie Ihre Datenanalyseprojekte einfacher mit anderen teilen.
- Zusammenarbeit und Reproduzierbarkeit: Die Git-Integration ermöglicht die Zusammenarbeit in RStudio. RMarkdown stellt Berichte mit Text, Code, Grafiken und Ergebnissen bereit. Dies trägt dazu bei, die Reproduzierbarkeit Ihrer Datenanalyse-Workflows sicherzustellen.
#8. SAS
SAS ist eine Software-Suite für erweiterte statistische Datenanalyse, multivariate Analysen, Business Intelligence, Datenmanagement, Visualisierung und prädiktive Analysen. Zu seinen Funktionen gehören:
- Plattformunabhängigkeit: SAS ist plattformunabhängig, was bedeutet, dass es auf verschiedenen Betriebssystemen wie Linux und Windows laufen kann. Diese Flexibilität ermöglicht es Benutzern, mit SAS auf ihrem bevorzugten Betriebssystem zu arbeiten.
- Datenzugriff: SAS ermöglicht den einfachen Zugriff auf Rohdatendateien und Daten aus externen Datenbanken. Es kann Daten in nahezu jedem Format lesen und schreiben und ist somit flexibel für die Arbeit mit verschiedenen Datenquellen.
- Business Intelligence: SAS zeichnet sich durch Datentransformation, -analyse und -manipulation aus und bietet granulare Kontrolle und Präferenz für Business-Intelligence-Aufgaben.
- Erweiterte Analytik: SAS bietet erweiterte Analysefunktionen für datengesteuerte Entscheidungen und Erkenntnisse.
#9. MySQL-Workbench
Ein visuelles Tool für Datenbankarchitekten, Entwickler und Datenbankadministratoren, das Datenmodellierung, SQL-Entwicklung und umfassende Verwaltungstools bietet. Seine Funktionen helfen Entwicklern und Datenanalysten bei der Arbeit mit MySQL-Datenbanken. Zu seinen Funktionen gehören:
- Visuelles Datenbankdesign und Datenmodellierung: MySQL Workbench vereinfacht Schemadesign, Datenanalyse und Abfrageerstellung durch visuelle Modellierung und Einschränkungen.
- Datenexploration und -analyse: MySQL Workbench unterstützt die Datenexploration und -analyse durch SQL-Abfragen, Filterung und Sortierung.
- Integration mit anderen Datenanalysetools: MySQL Workbench lässt sich in andere Tools integrieren, um die Datenvisualisierung, Berichterstellung und statistische Analyse zu verbessern.
- Live-SQL-Analysedienste: MySQL Workbench ermöglicht Echtzeit-Datenanalysen und Erkenntnisse aus Live-SQL Analysis Services-Daten.
#10. Qualtrics
Mit branchenspezifischen Funktionen nutzen über 11,000 Weltmarken diese Forschungssoftware für die Marktforschung. Es bietet eine Reihe von Funktionen zur Analyse von Umfragedaten. Zu seinen Funktionen gehören:
- Statistik-iQ-Bereich: Qualtrics Stats iQ ist ein benutzerfreundliches Statistiktool für detaillierte Analysen, Trenderkennung und Vorhersagemodellierung unter Verwendung von Daten von Qualtrics und externen Quellen.
- Eine cloudbasierte Plattform: Qualtrics ist eine cloudbasierte Plattform, die Datenanalysen von überall aus ermöglicht und es Benutzern ermöglicht, remote zu arbeiten.
- Integration mit bestehenden Systemen: Qualtrics lässt sich über eine API in bestehende Systeme integrieren, was die Analyse rationalisiert und zusätzlichen Aufwand reduziert.
- Erstklassiger Support: Qualtrics bietet fachkundige Unterstützung und stellt sicher, dass Benutzer Datenanalyseaufgaben skalieren und sich mit zuverlässiger Unterstützung an Wachstumsziele anpassen können.
#11. MESSER
KNIME ist eine Open-Source-Datenanalyseplattform, die es Benutzern ermöglicht, Datenworkflows über eine visuelle Schnittstelle zu erstellen. Es bietet verschiedene Tools zur Datenbearbeitung, -transformation und -analyse sowie die Integration mit anderen Data-Science-Tools. Zu seinen Funktionen gehören:
- Skalieren Sie die Ausführung mit den Anforderungen: KNIME verbessert die Workflow-Leistung durch In-Memory-Streaming, Multithread-Datenverarbeitung und verteiltes Computing auf Apache Spark.
- Verbesserte UX/UI: KNIME Analytics Platform 5 verbessert die Benutzererfahrung und vereinfacht visuelle Arbeitsabläufe für Anfänger.
- Datenmodellierung und Visualisierung: KNIME bietet Dateneinblickstools, einschließlich Modellierung und Visualisierung, und lässt sich für eine einheitliche Datenanalyse in Open-Source-Projekte wie Keras, TensorFlow, H2O, R und Python integrieren.
- Behalten Sie Qualität und Genauigkeit bei: KNIME garantiert qualitativ hochwertige Analysen durch die Bereitstellung von Transparenz, Dokumentation und Nachverfolgung von Datenherkunft, Schritten und Modellierungsansätzen für eine einfache Wartung und Korrektur.
- Zeitsparende Funktionen: KNIME bietet zeitsparende Funktionen für Prototyping und Tests, einschließlich vorgefertigter Komponenten für Feature-Engineering, Hyperparameter-Optimierung und Modellinterpretierbarkeit.
#12. ERWIN DATA MODELER (DM)
Erwin Data Modeler (Erwin DM) ist ein leistungsstarkes Datenmodellierungstool, das eine Reihe von Funktionen für die Datenanalyse und -verwaltung bietet. Zu seinen Hauptmerkmalen gehören:
- Datenverwaltung und Intelligenz: Erwin Data Modeler ist ein zentrales Repository für Datendefinitionen, das Transparenz, Governance und Daten-Governance ermöglicht. Es unterstützt Geschäftsbedingungen, Regeln und Best Practices und fördert so die strategische Datennutzung.
- Datenmodellierungsfunktionen: Erwin Data Modeler ist ein umfassendes Tool zum Entwerfen, Bereitstellen und Verstehen komplexer geschäftlicher und technischer Datenstrukturen, das IDEF1X und die dimensionale Modellierungsnotation unterstützt.
- Metadatenverwaltung: Erwin Data Modeler automatisiert Datenverwaltungs- und Governance-Prozesse und steigert den Wert von Unternehmensdaten durch Konsistenz, Klarheit und Wiederverwendung bei Integrations-, Stammdaten-, Metadaten- und Analyseinitiativen.
#13. Orange
Eine führende Data-Mining-Software, die Statistiken, künstliche Intelligenz und Techniken des maschinellen Lernens nutzt, um versteckte Trends und Muster in großen, komplexen Datensätzen zu identifizieren. Zu seinen Funktionen gehören:
- Visuelle Programmierung: Orange bietet eine visuelle Programmierschnittstelle für Datenanalyse-Workflows und ermöglicht eine einfache Erkundung und Analyse ohne Code.
- Umfangreicher Werkzeugkasten: Orange bietet eine vielfältige Toolbox für Datenanalyseaufgaben, einschließlich Widgets für Eingabe, Filterung, Stichprobenziehung, Imputation, Merkmalsmanipulation, Visualisierung sowie überwachte und unüberwachte Lernalgorithmen.
- Add-ons für erweiterte Funktionalität: Orange bietet Add-ons für verschiedene Datenanalysen an, die es Benutzern ermöglichen, spezielle Analysen durchzuführen und mit bestimmten Datentypen zu arbeiten.
- Open Source und plattformübergreifend: Orange ist ein Open-Source-Softwarepaket, das unter der GPL-Lizenz veröffentlicht wird, auf GitHub verfügbar ist und macOS, Windows und Linux unterstützt.
Tools für Big-Data-Analysten
Big-Data-Analystentools sind Software und Technologien, mit denen große Datenmengen gespeichert, verarbeitet und analysiert werden, um aussagekräftige Erkenntnisse und Muster zu gewinnen. Es stehen verschiedene Tools zur Big-Data-Analyse zur Verfügung, sowohl Open-Source- als auch kommerzielle, mit unterschiedlichen Funktionen und Fähigkeiten.
Zu den beliebten Tools gehört Atlas. Ti, IBM SPSS Modeler, Cloudera Enterprise und Microsoft Power BI. Diese Tools bieten Funktionalitäten wie qualitative Datenanalyse, prädiktive Modellierung, Datenvisualisierung und Integration mit anderen Statistik- und Programmiersprachen.
Drei Dinge sollten Sie bei der Auswahl von Big-Data-Analysetools für Ihr Unternehmen berücksichtigen:
- Analytische Fähigkeiten: Suchen Sie nach Tools, die verschiedene Arten von Analysemodellen bieten, z. B. Predictive Mining, Entscheidungsbäume, Zeitreihen und Warenkorbanalysen.
- Integration: Überlegen Sie, ob das Tool für benutzerdefinierte Analysen in andere Statistiktools und Programmiersprachen integriert werden kann.
- Datenimport und -export: Prüfen Sie, wie einfach es ist, Daten aus dem Tool zu importieren und zu exportieren und es mit Ihrem Big-Data-Repository zu verbinden.
Welche Techniken verwenden Datenanalysten?
Datenanalysten nutzen verschiedene Techniken und Tools, um Daten zu analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten. Zu den Techniken, die Datenanalysten zur Analyse verwenden, gehören:
- Quantitative Analyse
- Qualitative Analyse
- Datenvisualisierung
- Datenbereinigung und Vorverarbeitung
- Datenexploration
- Datenmodellierung
Werkzeuge zur Datenanalyse in der Forschung
Was die Datenanalyse in der Forschung betrifft, können Ihnen verschiedene Tools beim Sammeln, Verarbeiten, Analysieren und Visualisieren von Daten helfen. Die beliebtesten Tools zur Datenanalyse in der Forschung sind:
- Excel: Excel ist eines der am weitesten verbreiteten Tools zur Datenanalyse, insbesondere für kleinere Datensätze in der Forschung.
- SPSS: SPSS ist eine Datenanalysesoftware, die in den Sozialwissenschaften und der Wirtschaftsforschung weit verbreitet ist.
- Stata: Stata ist ein Datenanalyse-Softwarepaket, das häufig in den Wirtschafts-, Sozial- und anderen Forschungsbereichen verwendet wird. Stata ist für seine Benutzerfreundlichkeit und den Umgang mit Big Data bekannt.
- Apache Spark: Apache Spark ist eine einheitliche Analyse-Engine für die Verarbeitung großer Datenmengen. Spark bietet APIs in mehreren Sprachen, einschließlich Python und R, und ist damit eines der zugänglichsten Tools für die Datenanalyseforschung.
Datenanalyse-Software
Datenanalysesoftware ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um ihre Daten effektiv zu verwalten und zu analysieren. Es ermöglicht Benutzern, Daten sinnvoll anzuordnen, zu erklären und zu präsentieren. Es stehen verschiedene Datenanalyse-Softwareoptionen mit jeweils eigenen Funktionen und Fähigkeiten zur Verfügung.
Tipps zur Auswahl der besten Datenanalysesoftware
- Bevor Sie sich für eine Datenanalysesoftware entscheiden, ist es wichtig, die Datentypen zu verstehen, die Ihr Unternehmen analysieren möchte, und Ihre Anforderungen an die Datenintegration.
- Bestimmen Sie, wer die Datenanalysesoftware verwenden wird. Erwägen Sie daher die Unterstützung des Tools für Visualisierungen, die für Ihr Unternehmen relevant sind.
- Bewerten Sie die Datenmodellierungsfunktionen der Datenanalysesoftware.
- Berücksichtigen Sie den Preis und das Lizenzmodell der Datenanalysesoftware.
Wird SQL für die Datenanalyse verwendet?
Zur Betrachtung von Daten wird die Structured Query Language (SQL) verwendet. Es handelt sich um eine leistungsstarke Sprache, die für die Arbeit mit relationalen Datenbanken entwickelt wurde. Außerdem können Benutzer Daten aus Datenbanken abrufen, ändern und untersuchen. Darüber hinaus verwenden Datenanalysten und Wissenschaftler häufig SQL als Programmiersprache, um Aufgaben wie das Filtern, Aggregieren und Transformieren von Daten auszuführen.
Was sind die vier Arten von Analysen?
Die vier Arten der Analyse sind deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv und präskriptiv.
- Beschreibende Analytik: Deskriptive Analysen fassen historische Daten mithilfe von Datenaggregations- und Mining-Techniken zusammen, um Trends und Muster aufzudecken. Sie werden häufig auch in visuellen Darstellungen wie Diagrammen und Grafiken dargestellt und liefern Erkenntnisse für die weitere Analyse.
- Diagnostische Analytik: Diagnostische Analysen analysieren vergangene Ereignisse mithilfe von Datenexploration, Visualisierung und statistischer Analyse, um Grundursachen, Beziehungen und auch Korrelationen aufzudecken.
- Predictive Analytics: Predictive Analytics prognostiziert zukünftige Ergebnisse anhand historischer Daten und nutzt statistische Modellierung, maschinelles Lernen und Data Mining für verschiedene Zwecke, z. B. Nachfrageprognose, Kundensegmentierung, Betrugserkennung und Risikobewertung.
- Prescriptive Analytics: Prescriptive Analytics bietet Handlungsempfehlungen mithilfe fortschrittlicher Techniken wie Optimierung und Simulation. Außerdem konzentriert es sich auf Szenarien und ihre möglichen Auswirkungen auf wichtige Leistungsindikatoren.
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Bibliographie
