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concept#Daten#Analytics#Datenanalyse#Erkenntnisgewinnung

Explorative Datenanalyse (EDA)

Explorative Datenanalyse ist ein wichtiger Prozess zur Entdeckung von Mustern und Zusammenhängen in Daten, bevor formale Analysen durchgeführt werden.

Die explorative Datenanalyse (EDA) dient dazu, Daten visuell und statistisch zu untersuchen, um Hypothesen zu generieren und wichtige Erkenntnisse zu gewinnen.
Etabliert
Mittel

Klassifikation

  • Mittel
  • Geschäftlich
  • Design
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

Datenbanken wie MySQL oder PostgreSQL.Analyse-Tools wie Python oder R.Visualisierungstools wie Tableau oder Power BI.

Prinzipien & Ziele

Daten sollten aus verschiedenen Quellen stammen.Anomalien müssen identifiziert und analysiert werden.Visualisierung spielt eine entscheidende Rolle.
Erkundung
Unternehmen, Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Irrelevante Daten können die Ergebnisse verzerren.
  • fehlende Standardisierung kann zu Inkonsistenzen führen.
  • Fehlinterpretation von Ergebnissen ist möglich.
  • Daten immer aus verschiedenen Perspektiven betrachten.
  • Auf Konsistenz in den Daten achten.
  • Regelmäßige Schulungen für Nutzer anbieten.

I/O & Ressourcen

  • Rohdaten aus verschiedenen Quellen.
  • Festgelegte Analyseziele.
  • Technische Ressourcen zur Datenverarbeitung.
  • Bericht zu Analyseergebnissen.
  • Visuelle Darstellungen der Daten.
  • Identifizierte Muster und Anomalien.

Beschreibung

Die explorative Datenanalyse (EDA) dient dazu, Daten visuell und statistisch zu untersuchen, um Hypothesen zu generieren und wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. EDA ist entscheidend für datengetriebene Entscheidungen und unterstützt Analysten dabei, zentrale Trends und Anomalien zu identifizieren.

✔

  • Verbessert die Datenqualität durch Hypothesenbildung.
  • Entwickelt ein besseres Verständnis der Daten.
  • Unterstützt datengestützte Entscheidungen.

✖

  • EDA kann zeitintensiv sein.
  • Erfordert oft spezifische Kenntnisse.
  • Kann zu falschen Schlussfolgerungen führen, wenn nicht sorgfältig durchgeführt.

  • Datenqualität

    Maß für Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten.

  • Analysezeit

    Zeit, die zur Durchführung der Datenanalyse benötigt wird.

  • Nutzerzufriedenheit

    Bewertung der Nutzerzufriedenheit nach der Analyse.

Kundenanalyse bei Firma X

Firma X verwendet EDA, um Kundenverhalten zu analysieren und darauf basierend Angebote anzupassen.

Gesundheitsdatenanalyse

Die Analyse von Gesundheitsdaten hilft, Trends und Risikofaktoren in der Bevölkerung zu erkennen.

Verkaufstrendanalyse

Durch den Einsatz von EDA kann ein Unternehmen die Leistung seiner Produkte über verschiedene Zeiträume hinweg verfolgen.

1

Datenquellen zusammentragen.

2

Analyseziele festlegen.

3

Daten analysieren und visualisieren.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Veraltete Analysewerkzeuge verwenden.
  • Unzureichende Datenqualität regelmäßig behandeln.
  • Fehlende Standards in der Datenverarbeitung.
Unzureichende Datenqualität.Mangelnde Nutzerkompetenz.Eingeschränkte Tools für Analyse.
  • Analysen basierend auf fehlerhaften Daten durchführen.
  • Vernachlässigung von Anomalien in den Daten.
  • Keine klaren Hypothesen vor der Analyse aufstellen.
  • Falsche Interpretation von Visualisierungen.
  • Mangelnde Dokumentation der Analyseergebnisse.
  • Übermäßige Abhängigkeit von Tools.
Grundkenntnisse der Statistik.Fähigkeit, Daten zu visualisieren.Vertrautheit mit Datenanalyse-Tools.
Technologische Fortschritte in der Datenverarbeitung.Verfügbarkeit von Datenanalyse-Tools.Zunehmender Wettbewerb im Markt, der Innovation erfordert.
  • • Daten müssen rechtlichen Anforderungen genügen.
  • • Technologische Einschränkungen müssen berücksichtigt werden.
  • • Ressourcenzuteilung kann variieren.