Jeden Tag produzieren und speichern Unternehmen riesige Datenmengen, aber was passiert danach? Daten können helfen, nützliche und wertvolle Informationen über Abonnenten, Kundennetzwerke sowie Unternehmen zusammenzustellen. Das Problem ist nicht immer ein Mangel an verfügbaren Daten; vielmehr ist unklar, wie die Daten genau verarbeitet und genutzt werden sollen. Die Datenanalyse ist wie jedes andere wissenschaftliche Gebiet ein methodischer Prozess, der in Schritte unterteilt ist. In jeder Phase sind unterschiedliche Fähigkeiten und Hintergrundwissen erforderlich. Um relevante Erkenntnisse zu gewinnen, ist jedoch ein umfassendes Verständnis des Prozesses erforderlich. In diesem Leitfaden erläutern wir die wichtigsten Schritte des qualitativen Datenanalyseprozesses und des Datenlebenszyklus.
Daten können Unternehmen auch dabei helfen, neue Produktaussichten, Marketingsegmente, Workflow-Prozesse und viele andere Dinge zu finden, insbesondere wenn sie mit Analysesoftware verknüpft sind. Wenn es darum geht, Ergebnisse zu entwickeln, die einer genauen Überprüfung standhalten, ist eine grundlegende Struktur sehr hilfreich. Und dies könnte die grundlegende Struktur sein, die Sie benötigen.
Was ist Datenanalyse?
Datenanalyse ist der Prozess der Bereinigung, Modifizierung und Verarbeitung von Rohdaten, um nützliche, relevante Informationen zu erhalten. Diese Informationen unterstützen Unternehmen dabei, wichtige und intelligente Geschäftsentscheidungen zu treffen. Die Technik trägt zur Minderung der Risiken bei, die inhärent mit der Entscheidungsfindung verbunden sind, da sie nützliche und wichtige Informationen und Statistiken liefert. Diese liegen typischerweise in Form von Diagrammen, Grafiken, Fotos und Tabellen vor.
Der Begriff „Big Data“ taucht häufig in Gesprächen über die Analyse von Daten auf. Die Umwandlung großer Datenmengen in nützliche Informationen hängt stark von der Datenanalyse und -verarbeitung ab.
Was ist ein Datenanalyseprozess?
Der Datenanalyseprozess ist der Prozess der Untersuchung und Analyse von Daten, um Datentrends zu erkennen oder Geschäftsentscheidungen zu treffen. Der Prozess der Datenanalyse bedient sich verschiedenster Methoden, Prozesse und Technologien. Außerdem ist die Analyse von Daten ein sehr wichtiger Schritt, um sowohl die aktuelle Leistung eines Unternehmens zu verstehen als auch potenzielle Verbesserungen dieser Leistung zu identifizieren, die zu einer Steigerung der Rentabilität führen können.
Bei der Durchführung der Datenanalyse durch den Prozess müssen mehrere Phasen durchlaufen werden. Dazu gehören die Formulierung der Problemstellung für das Projekt; Sammeln von Daten aus einer Vielzahl von Quellen; reinigen; Durchführen einer explorativen Datenanalyse; Ausreißer identifizieren und entfernen; Konvertieren in visuelle Darstellungen wie Diagramme und Grafiken; Anwendung statistischer Analysen; und Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen.
Schritte des Datenanalyseprozesses
Der Datenanalyseprozess besteht aus einer Reihe von Schritten, die man ausführen muss, um die verfügbaren Daten zu verstehen und logisch zu verstehen. Normalerweise ist es einfach zu sagen und herauszufinden, welcher Teil der Datenanalyse am wichtigsten ist. Jeder Schritt ist jedoch genauso wichtig wie der nächste, um sicherzustellen, dass Sie die Daten richtig auswerten und die Ergebnisse nützlich und umsetzbar sind. Lassen Sie uns die grundlegenden Schritte durchgehen, die den Gesamtablauf eines Datenanalyseprozesses ausmachen.
#1. Das Geschäft verstehen
Für Unternehmen müssen wir solide Kenntnisse und eine vollständige Vorstellung von ihren Aktivitäten haben. Welche Entscheidungen wird sie treffen, welche Daten werden sie zu welchem Zweck analysieren? Viele Leute glauben, dass die Verfügbarkeit des Datensatzes ausreicht, um jede Art von Muster zu analysieren, aber das ist falsch; Soweit wir das beurteilen können, gibt es keinen einzelnen Datensatz, der für die Analyse von Daten ausgelegt ist. Alles, was wir brauchen, ist, diesen Fragen zu erlauben, die Datensätze selbst zu definieren.
#2.Definition der Frage
Das Definieren Ihres Ziels ist der nächste Schritt in jedem Datenanalyseprozess. Dies wird im Data-Analytics-Jargon als „Problemstellung“ bezeichnet.
Um Ihre Ziele festzulegen, müssen Sie eine Hypothese formulieren und eine Strategie entwickeln, um sie zu testen. Fragen Sie sich: „Für welche Art von Geschäftsproblem versuche ich, eine Lösung anzubieten?“ ist ein guter Anfang. Entscheiden Sie sich daher für Ihr Ziel, indem Sie diese Frage beantworten. Dies mag wie eine einfache Aufgabe erscheinen, aber es kann schwieriger sein, als es scheint. Das Management Ihres Unternehmens würde beispielsweise fragen: „Warum verlieren wir Kunden?“ und "Was passiert mit unserem Kundenstamm?" Es ist jedoch möglich, dass diese Fragen nicht an die Wurzel des Problems gelangen. Die Rolle eines Datenanalysten besteht darin, das Unternehmen und seine Ziele bis zu dem Punkt zu verstehen, an dem er das Problem am effektivsten formulieren kann.
#3. Datensammlung
Als nächstes folgt die Phase der Datenerfassung. Hier erhalten Sie spezifische Informationen zu den Informationen, die Sie sammeln müssen, um eine Antwort auf Ihre Fragen zu geben. Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, Daten zu sammeln und zu kombinieren, sobald Sie Ihr Ziel identifiziert haben. Unabhängig davon ist es wichtig, dass Sie herausfinden, welche Daten Sie benötigen. Prüfen Sie zunächst, ob Ihr Unternehmen bereits über die benötigten Daten verfügt. Dies können Verkaufszahlen, Kundenbewertungen oder Umfrageergebnisse von anderen und ehemaligen Mitarbeitern sein.
Sie können jetzt überlegen und bewerten, ob Sie bereits alles haben, was Sie benötigen, oder ob Sie woanders danach suchen müssen. Alternativ können Sie sich für ein Experiment oder eine andere Umfrage entscheiden, wenn Letzteres der Fall ist. Unabhängig davon, welche Methode Sie wählen, der ultimative Zweck dieser Phase besteht darin, eine vollständige, umfassende und vollständige Vorstellung oder Bewertung des Problems zu haben, das Sie anzugehen versuchen.
#4. Datenreinigung
Der nächste Schritt besteht darin, Ihre Daten für die Analyse vorzubereiten, nachdem Sie sie gesammelt haben. Sie haben großartige Arbeit geleistet, indem Sie Daten aus vielen Quellen gesammelt und kombiniert haben. Allerdings ist es noch nicht an der Zeit, die Arbeitskleidung anzuziehen und loszulegen. Der Grund dafür ist, dass Rohdaten in ihrer jetzigen Form selten brauchbar sind. Es ist üblich, darin Fehler wie fehlende Werte zu finden. Selbst die einfachsten Fehler können Ihre Ergebnisse beeinflussen, auch wenn sie harmlos erscheinen.
In diesem Abschnitt verbringen Sie einige Zeit damit, sicherzustellen, dass die Daten in ausgezeichnetem Zustand sind. Der Begriff „Datenbereinigung“ bezieht sich auf das Identifizieren und Korrigieren falscher oder redundanter Daten sowie das Überprüfen auf Diskrepanzen oder Auslassungen. Einige Beispiele umfassen das Entfernen unnötiger Lücken zwischen Buchstaben oder Symbolen und das Entfernen von Duplikaten.
Dies ist eine kritische Phase, da die Qualität Ihrer Daten letztendlich die Korrektheit Ihrer Recherche bestimmt.
#5. Analysieren der Daten
Die nächste Phase der Datenanalyse-Prozessschritte besteht darin, Ihre Daten nach der Bereinigung zu analysieren. Mit einer Vielzahl von Tools beginnen Sie mit dem Slicing und Dicing Ihrer Daten, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Mit Methoden und Techniken der Datenanalyse decken Sie Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen auf.
Die Datenanalyse hängt grundsätzlich vom Zweck Ihres Projekts ab. Es steht Ihnen jedoch eine Vielzahl von Methoden zur Verfügung. Zu den gebräuchlicheren Analysearten gehören die univariate oder bivariate Analyse, die Zeitreihenanalyse und die Regressionsanalyse. Am wichtigsten ist, wie Sie die verschiedenen Arten verwenden, nicht die Kategorien selbst. Es hängt alles davon ab, was Sie aus der Erfahrung lernen möchten.
#6. Interpretieren und Teilen Ihrer Ergebnisse
Sie sind mit Ihrer Recherche fertig. Sie haben jetzt Ihre eigenen einzigartigen Erkenntnisse. Nach der Analyse Ihrer Daten müssen Sie Ihre Ergebnisse der Öffentlichkeit oder den Interessengruppen Ihrer Organisation mitteilen. Anstatt nur die Rohergebnisse Ihrer Studie bereitzustellen, erfordert dies eine Interpretation und Präsentation in einer Weise, die für ein breites Spektrum von Menschen verständlich ist. Da Sie Entscheidungsträgern regelmäßig Informationen präsentieren, ist es wichtig, dass die Schlussfolgerungen, die Sie ziehen, glasklar sind. Es reicht also in diesem Zusammenhang nicht aus, optisch ansprechende Darstellungen zu haben. Es ist zwingend erforderlich, dass Sie Ihre Ergebnisse diesen Entscheidungsträgern und Interessengruppen überzeugend und verständlich präsentieren, wenn Sie möchten, dass sie in die Praxis umgesetzt werden.
Um ihre Schlussfolgerungen zu untermauern, verwenden Datenanalysten Berichte, Dashboards und andere interaktive Darstellungen. Sie können visuelle Darstellungen erstellen, indem Sie je nach Ihren Interpretationen und Beobachtungen die am besten geeigneten Diagramme und Grafiken auswählen. Sie können auch das sogenannte „Data Storytelling“ verwenden und Ihre Daten in eine ansprechende Erzählung verwandeln, die Sie mit Ihrem Publikum teilen können.
Die Art und Weise, wie Sie Ihre Ergebnisse interpretieren und präsentieren, beeinflusst oft die Richtung, die Ihr Unternehmen einschlägt. Aufgrund der von Ihnen bereitgestellten Informationen kann Ihr Unternehmen beschließen, sich umzustrukturieren, ein neues Produkt einzuführen oder sogar einen ganzen Geschäftsbereich zu schließen. Aus diesem Grund ist es wichtig, alle Fakten, die Sie erhalten haben, so darzustellen, wie sie sind, und sich nicht auf einen Teil zu konzentrieren oder ihn zu bevorzugen. Eine klare und prägnante Darstellung Ihrer Erkenntnisse zeigt, dass Ihre Schlussfolgerungen auf reinen Fakten beruhen und wissenschaftlich valide sind. Es ist auch wichtig, auf Datenlücken oder Interpretationen hinzuweisen, die geklärt werden müssen.
#7. Akzeptiere deine Fehler
Fehler zu akzeptieren ist der letzte Schritt in der Datenanalyse. Da die Datenanalyse schwer vorherzusagen ist, gleicht kein Projekt dem anderen. Das Sortieren von Daten kann zu neuen Fragen führen. Möglicherweise müssen Sie von vorne beginnen. Eine Untersuchung, um mehr herauszufinden, könnte neue Fakten ans Licht bringen. Ihre Hauptanalyse könnte falsch sein oder Ihnen eine falsche Vorstellung vermitteln. Und all dies könnte auf Probleme mit Daten oder Prozessen zurückzuführen sein.
Lassen Sie sich von Enttäuschungen nicht entmutigen. Es ist sehr wichtig, Fehler zu finden und zu beheben. Datenanalyse wäre nicht so interessant, wenn sie einfach wäre. Fehler passieren, aber lernen Sie daraus. Das ist im Grunde, wie Sie fortschreiten, ein kompetenter zu sein Datenanalytiker zu einem herausragenden.
Qualitativer Datenanalyseprozess
Der qualitative Datenanalyseprozess ist einfach der Vorgang des Sammelns, Organisierens und Interpretierens qualitativer Daten, um zu verstehen, was diese Daten darstellen.
Daten, die als qualitativ bezeichnet werden, sind nicht numerisch und nicht auf eine bestimmte Weise organisiert. Die häufigste Art qualitativer Daten ist Text und kann offene Antworten auf Umfragefragen oder Benutzerinterviews enthalten. Unterdessen können qualitative Daten auch Audio umfassen, Fotografien, und Video.
Der Input von Kundenfeedbacks wird in Unternehmen häufig einer qualitativen Datenanalyse unterzogen. Und im Rahmen dieser Diskussion bezieht sich der Begriff „qualitative Daten“ oft auf die wörtlichen Textdaten, die aus Quellen wie Erfahrungsberichten, Beschwerden, Chat-Nachrichten, Begegnungen mit dem Support-Center, Kundeninterviews, Fallnotizen oder Kommentaren in sozialen Medien stammen.
Methoden eines qualitativen Datenanalyseprozesses?
Abhängig von Ihren individuellen Studienzielen und den von Ihnen gesammelten Daten können Sie aus einer Reihe von Datenanalyseansätzen wählen, nachdem Sie die Informationen erhalten und gespeichert haben. Die folgenden sind die gängigsten Methoden, aus denen Sie wählen können:
- Inhaltsanalyse
- Narrative Analyse
- Diskursanalyse
- Thematische Analyse
- Geerdete Theorie
Schritte zum qualitativen Datenanalyseprozess
Der qualitative Datenanalyseprozess besteht aus fünf grundlegenden Schritten;
#1. Sammeln Sie qualitative Daten und führen Sie Recherchen durch
Die Datenerhebung ist der erste Schritt qualitative Forschung. Die Datenerfassung ist lediglich das Sammeln all Ihrer Daten zur Vorbereitung der Analyse. Ein häufiger Umstand ist, wenn qualitative Daten an mehrere Quellen verteilt werden
#2. Verbinden und organisieren Sie Ihre qualitativen Daten
Wenn Sie den ersten Schritt abgeschlossen haben, haben Sie nun alle qualitativen Daten, die Sie benötigen. Es gibt jedoch immer noch ein Problem, und dieses Problem ist die Datenstrukturierung. Die Daten sind unstrukturiert. Es ist notwendig, das gesamte Feedback an einem einzigen Ort zusammenzufassen, bevor es untersucht und mit irgendeinem Wert bewertet werden kann.
Sie können diese Daten schneller zusammenfassen und Entscheidungen treffen, wenn sie an einem Ort vorliegen und einheitlich ausgewertet werden.
#3. Kodierung Ihrer qualitativen Forschungsergebnisse
Alle Ihre Feedback-Daten befinden sich jetzt an einem Ort. Ihr Tabellenkalkulations-, CAQDAS-, Feedback-Repository oder Feedback-Analysetool, mit dem Sie Feedback speichern und analysieren können. Nachdem Sie Ihr Feedback abgegeben haben, müssen Sie es in einem weiteren Schritt codieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu extrahieren.
Codieren ist der Vorgang, Ihre Daten so zu kennzeichnen und anzuordnen, dass Sie dann Themen innerhalb der Daten sowie die Beziehungen zwischen diesen Themen finden können. Der Großteil dieses Verfahrens kann automatisiert und für Sie abgeschlossen werden, wenn Sie ein Feedback-Analysetool verwenden.
#4. Analysieren Sie Ihre Daten
Die Analyse Ihrer Daten führt Sie zu neuen Erkenntnissen. In diesem Abschnitt beginnen Sie damit, Ihre Forschungsfragen anzusprechen und zu beantworten.
Es geht darum, die Daten zu verstehen. Und hier geht es darum, die Codes zu sichten und signifikante Verbindungen zwischen ihnen zu finden. Es ist auch wichtig sicherzustellen, dass jede Erkenntnis anders ist und durch ausreichende Beweise gestützt wird.
Die Studie umfasst die Bestimmung des Grads, in dem jeder Code mit verschiedenen Demografien und Kundenprofilen verbunden ist, sowie die Bestimmung, ob diese Datenpunkte in irgendeiner Weise verbunden sind oder nicht.
#5. Beschreiben Sie Ihre Ergebnisse in einem Bericht
Das Erzählen der Geschichte ist der letzte Schritt bei der Bewertung Ihrer qualitativen Daten. Es ist an der Zeit, sich darauf zu konzentrieren, Ihrem Publikum die Geschichte zu erzählen, nachdem Ihre Codes vollständig sind.
Stakeholder müssen ein klares Verständnis der qualitativen Studie, der Ergebnisse und der Erkenntnisse haben, bevor sie eine relevante Vorgehensweise entwickeln können.
Zusammenfassung
Ein wesentliches Element dessen, was die meisten Forscher durchmachen, ist das Sortieren von Daten. Das heutige Informationszeitalter stellt jedoch selbst den fleißigsten Forscher ständig vor eine Datenflut, die alle Anstrengungen überwältigt.
Ein Datenanalyseprozess spielt eine entscheidende Rolle bei der Reduzierung dieser Informationen auf eine genauere und relevantere Form. Es erleichtert den Forschern die Erfüllung ihrer Aufgaben.
Der Datenanalyseprozess bietet Wissenschaftlern sowohl bessere Daten als auch bessere Mittel, um diese Daten zu untersuchen und zu studieren
Häufig gestellte Fragen zum Datenanalyseprozess
Was ist der Lebenszyklus der Datenanalyse?
- Spezifikation der Datenanforderungen
- Datensammlung
- Datenverarbeitung
- Datenreinigung
- Datenanalyse
- Kommunikation
Welche Arten von Datenanalysemethoden gibt es?
- Clusteranalyse 2. Kohortenanalyse 3. Regressionsanalyse
4. Faktorenanalyse 5. Neuronale Netze 6. Data Mining
7. Textanalyse 8. Zeitreihenanalyse 9. Entscheidungsbäume
10. Conjoint-Analyse
Was sind die Beispiele für Tools, die im Datenanalyseprozess verwendet werden?
- Microsoft Power BI.
- SAP-BusinessObjects.
- Sinn.
- TIBCO Spotfire.
- Gedankenpunkt.
- Qlik.
- SAS-Business-Intelligence.
- Planke.
Ähnliche Artikel
