Welche Datenanalyseverfahren muss ein Datenanalyst kennen?

Datenanalysten und Fachleute in datenzentrierten Bereichen sind weltweit gefragt, da sie eine Schlüsselrolle bei der Umwandlung von Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse spielen. Das US Bureau of Labor Statistics sagt voraus, dass die Nachfrage nach Personen, die Datenanalyseprozesse durchführen können, zwischen 2020 und 2030 um 25 Prozent steigen wird.

In diesem Artikel erfahren Sie, was es bedeutet, ein Datenanalyst zu sein, welche Datenanalyseverfahren zur Bearbeitung von Daten verwendet werden und welchen Nutzen diese Verfahren für Unternehmen haben. Außerdem erhalten Sie einen Einblick in die besten Ausbildungswege für jemanden, der eine Karriere in der Datenanalyse anstrebt.

Was ist Datenanalyse? 

Datenanalyse ist der Prozess der Umwandlung von rohen, undefinierten oder definierten Daten in verwertbare Erkenntnisse, die als Grundlage für Geschäftsentscheidungen dienen können. Dabei werden fortschrittliche Analysetools eingesetzt, um große Datenmengen zu sichten und zu ermitteln, wie die Daten einem Unternehmen helfen können, seine Ziele zu erreichen.

Ein Experte auf dem Gebiet der Datenanalyse wird als Datenanalytiker bezeichnet. Er verwendet statistische und mathematische Werkzeuge, um Daten zu verstehen, die für ungeübte Augen bedeutungslos erscheinen mögen. Es gibt im Wesentlichen sechs Arten der Datenanalyse: deskriptive Analyse, prädiktive Analyse, explorative Analyse, schlussfolgernde Analyse, mechanistische Analyse und kausale Analyse.

Was sind die 5 Komponenten der Datenanalyse? 

In jeder datenzentrierten Organisation müssen mehrere Komponenten der Datenanalyse vorhanden sein. Als jemand, der Datenanalyse lernen möchte, werden Sie davon profitieren, die wichtigsten Komponenten kennenzulernen und zu erfahren, wie sie eine entscheidende Rolle in diesem Prozess spielen. Im Folgenden finden Sie eine Liste dieser Komponenten.

Daten-Roadmapping 

Die effektivsten Strategien für die Datenanalyse beginnen mit dem Mapping, d. h. dem Abgleich von Feldern und Elementen in und zwischen Datenbanken. Datenmapping ist eine organisatorische Strategie, die Daten für die Migration und ähnliche Verfahren vorbereitet. Außerdem erleichtert es einem Unternehmen die Verwaltung und Verfolgung von Daten, die innerhalb und außerhalb des Unternehmens fließen.

Datensicherheit 

Datensicherheit ist ein weiteres wichtiges Element der Datenanalyse und des Datenbankmanagements. Es ist wichtig, dass die Daten in der Pipeline eines Unternehmens während des gesamten Prozesses von der Erfassung bis zur Speicherung sicher bleiben. In den meisten Fällen wird die Datensicherheit von Experten für Netzwerk- und Informationssicherheit gewährleistet. Ein Datenwissenschaftler kann jedoch die Netzwerksicherheit erlernen und beide Rollen gleichzeitig ausüben.

Datenverwaltung 

Ein Unternehmen muss die Verantwortung für seine Daten übernehmen, indem es Regeln, Systeme und alles andere einrichtet, was notwendig ist, um die Qualität der Daten zu erhalten. Data Governance ist eine gemeinschaftliche Aufgabe, an der Mitarbeiter aus verschiedenen Bereichen eines Unternehmens beteiligt sind.

Datenspeicherung

Die Datenspeicherung ist ein wesentlicher Bestandteil des Datenanalyseprozesses. Es gibt verschiedene Formen der Datenspeicherung. Die beliebtesten Optionen sind Objektspeicher, Dateispeicher und Blockspeicher. Datenanalysten stellen sicher, dass wertvolle Daten gespeichert und in der Zukunft referenziert werden können.

Daten-Optimierung 

Eine weitere wichtige Komponente der Datenanalyse ist die Datenoptimierung. Dabei geht es um die Förderung der Geschwindigkeit und Effizienz von Datenbankmanagementsystemen. Datenoptimierungstechniken können entweder von Datenanalysten oder von Datenbankadministratoren durchgeführt werden.

Was ist ein Datenanalyseprozess? 

Datenanalyseprozesse sind alle Phasen, die mit der Prüfung, Analyse und Umwandlung von Daten in aussagekräftige Informationen und verwertbare Erkenntnisse zu tun haben. Diese Prozesse sind notwendig, weil sie den reibungslosen Fluss der Daten von ihrer Rohform zu ihrer visualisierten und wertvollen Form gewährleisten.

Der Prozess der Datenanalyse kann je nach dem Fahrplan und der Datenstrategie eines Unternehmens variieren, aber das Ergebnis ist in der Regel dasselbe. Zu Beginn eines Geschäftsjahres verlassen sich Unternehmen auf die von Datenanalysten gewonnenen Erkenntnisse, um Prognosen über ihre Ziele für das Jahr zu erstellen.

Wozu sind Datenanalyseprozesse gut? 

Es gibt viele Vorteile des Datenanalyseprozesses. Einige sind speziell auf die Bedürfnisse eines bestimmten Unternehmens zugeschnitten, während andere für eine Vielzahl von Zwecken nützlich sind. Im Folgenden werden einige der wichtigsten Vorteile aufgeführt. 

• Kundenzufriedenheit. Datenanalysten verarbeiten Kundendaten wie Nutzerverhalten und Feedback häufig mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen. Diese Daten werden anschließend analysiert und an das Marketing- und Vertriebsteam weitergegeben, damit dieses seine Bemühungen auf die Bedürfnisse der Kunden abstimmen kann. Dadurch wird auch der Kundenservice verbessert.
• Risikominderung. Verschiedene statistische Modelle des maschinellen Lernens können verwendet werden, um die Folgen bestimmter Aktionen innerhalb eines Unternehmens vorherzusagen. Der Datenanalyseprozess hilft den Unternehmen, sich einen klaren Überblick über die Risiken zu verschaffen, die mit diesen Handlungen verbunden sind, und sie anschließend zu mindern.
• Datengesteuerte Entscheidungsfindung. Unternehmen können durch datengestützte Entscheidungen Betriebskosten einsparen, den Gewinn steigern und die Gesamteffizienz verbessern. Die Investition in ein Data-Science- und Data-Analytics-Team lohnt sich kurz- und langfristig immer. Aus diesem Grund verdienen erfahrene Datenanalysten in den USA laut ZipRecruiter bis zu 113.000 Dollar. 

Was sind die 5 Schritte des Datenanalyseprozesses?

Die Phasen der Datenanalyse werden auch als Lebenszyklus der Daten bezeichnet. Diese Phasen müssen nacheinander durchlaufen werden, damit das Datenanalyseteam seine Aufgaben rechtzeitig erfüllen kann. Die Phasen werden im Folgenden erläutert. 

Datenschürfen 

Data Mining ist der Prozess der Extraktion von Daten aus allen erforderlichen Quellen, um sie für die Einfügung in das Datenbanksystem zur Analyse vorzubereiten. Es wird auch als Data Discovery bezeichnet, weil die Datenanalysten in dieser Phase des Prozesses feststellen, welche Daten für die Unternehmensstrategie und -ziele nützlich sind. An dieser Stelle kann auch eine explorative Datenanalyse sinnvoll sein. Eine der häufigsten Formen des Data Mining ist das Web Scraping.

Das Verständnis der Unternehmensziele ist ein wesentlicher Schritt, wenn Experten mit Data Mining beginnen. Nachdem sich der Datenanalyst ein klares Bild von den Bedürfnissen eines Unternehmens gemacht hat, weiß er, welche Daten er auswerten muss. Je nach den Dienstleistungen, die das Unternehmen anbietet, können Daten aus verschiedenen Quellen gewonnen werden. Eine diagnostische Analyse kann in dieser Phase eine Rolle spielen.

Datenbereinigung 

Nachdem die Daten aus zahlreichen Quellen extrahiert wurden, folgt als nächster Schritt die Datenbereinigung. Ein erheblicher Teil der gesammelten Daten kann ungenau oder unvollständig sein. Der Bereinigungsprozess dient dazu, die Daten neu zu formatieren und sicherzustellen, dass nur die relevantesten und genauesten Informationen in die nächste Phase übernommen werden.

Die Datenbereinigung kann entweder manuell oder mit Hilfe von Datenbereinigungssoftware durchgeführt werden. Einige der besten Programme zur Datenbereinigung sind RapidMiner, KNIME, Trifacta, TIBCO Software, Data Wrangling und Open Refine.

Deskriptive Statistik 

An diesem Punkt geht es nicht mehr um die Aufbereitung der Daten, sondern um die eigentliche Analyse. Die Datenanalysten müssen die Daten in quantifizierbaren Begriffen beschreiben. Diese Form der Statistik gibt Aufschluss darüber, was in einem bestimmten Datensatz enthalten ist, und zeigt gleichzeitig die Beziehungen zwischen den Variablen innerhalb eines Datensatzes auf.

Ein Datenanalyst kann ein grafisches Format und Zusammenfassungen verwenden, um die Daten im Rahmen der deskriptiven Statistik sinnvoll zu nutzen. Sie bereitet die Daten einfach für eine schnelle und einfache Interpretation vor, insbesondere wenn der Analytiker mit großen Datensätzen arbeitet.

Prädiktive Analyse

Die prädiktive Analyse ist die vierte Stufe des Datenanalyseprozesses. In dieser Phase werden die bereits beschriebenen Daten verwendet, um Geschäftsprognosen oder Vorhersagen zu erstellen. Die Vorhersage hängt in der Regel von der Art der Daten ab, die analysiert werden. Mit den Daten einer Werbekampagne kann der Datenanalytiker beispielsweise eine Prognose für zukünftige Kampagnen erstellen.

Präsentation der Ergebnisse 

Dies ist die letzte Phase der Datenanalyse und wird auch als präskriptive Analyse bezeichnet. Zu diesem Zeitpunkt sind die Daten modelliert und visualisiert worden. Der Datenanalyst präsentiert die Daten den Entscheidungsträgern im Unternehmen, damit diese sie bei wichtigen Entscheidungen berücksichtigen können. Die Entscheidungsträger erarbeiten anschließend einen Plan, der es ihnen ermöglicht, die wertvollen Erkenntnisse zu integrieren. 

Wie kann ich im Jahr 2022 Datenanalyseverfahren lernen? 

Sie können Datenanalyseverfahren lernen, indem Sie die Datenanalyse selbst lernen. Es ist in der Regel das Standardverfahren, während Ihrer Erstausbildung etwas über die Datenanalyseverfahren zu lernen. Universitäten, Data Analytics Bootcamps und Online-Kursanbieter bieten alle das Wissen an, das Sie für den Start Ihrer Karriere benötigen. Welchen Sie wählen, sollte von Ihren Lebensumständen abhängen.

Sie können sich für einen Bachelor-Abschluss in Datenanalyse oder Datenwissenschaft entscheiden. Wer sich ein Studium nicht leisten kann, wird von der Teilnahme an einem Bootcamp erheblich profitieren. Wenn Sie in der Lage sind, sich selbst zu unterrichten und von zu Hause aus zu lernen, sind Online-Kurse zur Datenanalyse auf Plattformen wie Udemy und Coursera ideal. 

Datenanalyse-Prozesse FAQ 

Was sind die wichtigsten Fähigkeiten für Datenanalysten?

Datenanalysten sollten SQL, Python und Microsoft Excel beherrschen. Sie sollten über kritisches Denken und Präsentationsfähigkeiten für die Datenvisualisierung und -modellierung verfügen. Ein Datenanalytiker muss die Anwendung von Statistiken beherrschen, da sie die Grundlage der Datenanalyse sind. Auch Technologien wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz können für einen Datenanalysten nützlich sein.

Ist Kodierung für die Datenanalyse erforderlich? 

Nein, fortgeschrittene Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich, wenn man Datenanalyst werden möchte. Der Schwerpunkt sollte darauf liegen, zu lernen, wie Datenverarbeitungssoftware funktioniert, und fortgeschrittene Computerkenntnisse zu besitzen. Außerdem ist es hilfreich, über gute Kenntnisse in Statistik und Mathematik zu verfügen.

Benutzen Datenanalysten Excel?

Ja, Datenanalysten verwenden Excel für die Dateneingabe. Wenn bestimmte Datensätze keinen Sinn ergeben, kann die Verwendung von Excel ein genaueres Bild liefern. Es eignet sich auch hervorragend zum Hinzufügen von Zeilen und Spalten zu einem Datensatz. Datenanalysten brauchen Excel jedoch nicht für statistische Analysen zu verwenden, da es dafür fortgeschrittenere Tools gibt.

Benutzen Datenanalysten Python?

Ja, Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen, die von Datenanalysten und anderen Datenexperten verwendet wird. Python verfügt über eine Vielzahl von Bibliotheken und Funktionen, die sich hervorragend für die Datenvisualisierung eignen. Es ist auch eine ideale Programmiersprache für die Datenanalyse und das Auffinden der Beziehungen zwischen mehreren Datensätzen.