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Explorative Datenanalyse – datengesteuerte Erkenntnisse nutzen

Explorative Datenanalyse - datengesteuerte Erkenntnisse nutzen

Explorative Datenanalyse - Der Schlüssel zu datengesteuerten Erkenntnissen

Heutzutage haben Unternehmen Zugriff auf eine Fülle an Daten, die ein enormes Potenzial bergen. Doch wie können diese Daten effektiv genutzt werden, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen? Die Antwort liegt in der explorativen Datenanalyse (EDA) – aber auch in der Datentransformation. Datentransformation ist ein wesentlicher Schritt, um aus Rohdaten verwertbare Informationen zu gewinnen. Dabei geht es darum, die Daten in ein Format zu bringen, das für Analysen und Entscheidungsfindung besser geeignet ist. Konkret umfasst Datentransformation Vorgänge wie:

  • Datenbereinigung: Beseitigung von Fehlern, Inkonsistenzen und fehlenden Werten
  • Standardisierung: Skalierung numerischer Daten für die Kompatibilität mit Algorithmen
  • Kodierung kategorischer Daten: Umwandlung in numerische Formate
  • Aggregation: Zusammenfassen von Daten durch Berechnung von Durchschnittswerten, Summen oder Zählungen
  • Feature-Engineering: Ableitung neuer, aussagekräftiger Variablen aus den Rohdaten

Erst wenn die Daten in dieser Weise aufbereitet sind, können sie effektiv für die explorative Datenanalyse genutzt werden. 3EDA ist ein Prozess, bei dem Daten systematisch untersucht und visualisiert werden, um Muster, Trends und Anomalien zu entdecken. Häufig verwendete Analysemethoden sind:

  1. Korrelationsmatrizen: Zeigen Beziehungen zwischen Variablen auf
  2. Histogramme: Visualisieren die Verteilung einzelner Variablen
  3. Box-Plots: Liefern einen Überblick über Lage und Streuung der Daten
  4. Streudiagramme: Machen lineare oder nichtlineare Zusammenhänge sichtbar

Diese Werkzeuge ermöglichen es, die Daten aus verschiedenen Blickwinkeln zu betrachten und neue Hypothesen zu entwickeln. Unternehmen, die Datentransformation und explorative Datenanalyse konsequent einsetzen, können von vielen Vorteilen profitieren. Sie gewinnen wertvolle Einblicke in ihre Geschäftsprozesse, identifizieren neue Wachstumschancen und treffen fundierte, datengesteuerte Entscheidungen. Letztendlich tragen beide Ansätze maßgeblich zum Unternehmenserfolg bei.

 

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