VETTER - E-Learning-Kurs (DE)

Die Datenanalyse ist ein Prozess der Überprüfung, Bereinigung, Umwandlung und Modellierung von Daten mit dem Ziel, nützliche Informationen zu entdecken, Schlussfolgerungen zu ziehen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen . Die Datenanalyse hat viele Facetten und Ansätze, umfasst verschiedene Techniken unter einer Vielzahl von Namen und wird in unterschiedlichen wirtschaftlichen, wissenschaftlichen und sozialwissenschaftlichen Bereichen eingesetzt . In der heutigen Geschäftswelt spielt die Datenanalyse eine Rolle, wenn es darum geht, Entscheidungen wissenschaftlicher zu treffen und Unternehmen zu helfen, effektiver zu arbeiten .

Bei der Datenanalyse kommen hauptsächlich zwei statistische Methoden zum Einsatz: die deskriptive Statistik, die Daten anhand von Indizes wie Mittelwert und Median zusammenfasst, und die inferentielle Statistik, die mithilfe statistischer Tests wie dem t-Test für Studenten Schlussfolgerungen aus den Daten zieht.

Data Mining ist eine spezielle Datenanalysetechnik, die sich auf die statistische Modellierung und die Entdeckung von Wissen zu Vorhersagezwecken und nicht zu rein deskriptiven Zwecken konzentriert, während Business Intelligence eine Datenanalyse umfasst, die sich stark auf die Aggregation stützt und hauptsächlich auf Geschäftsinformationen ausgerichtet ist.

Schritte zur Analyse der Daten :

1: Definieren Sie Ihre Ziele.

2: Entscheiden Sie, wie Sie die Ziele messen wollen.

3: Sammeln Sie Ihre Daten.

4: Analysieren Sie Ihre Daten.

5: Visualisierung und Interpretation der Ergebnisse.

Schritt 1: Definieren Sie Ihre Ziele

Bevor Sie mit der Datenanalyse beginnen, sollten Sie sich klare Ziele setzen. Was wollen Sie aus den Daten gewinnen? Was ist das Problem oder die Situation, die Sie lösen oder verstehen wollen? Anhand dieser Informationen können Sie ermitteln, welche Daten Sie sammeln müssen (und welche Art von Analyse Sie durchführen müssen).

Stellen Sie Ihre Fragen zu einem bestimmten Problem und möglichen Lösungen.

Wenn Sie zum Beispiel einen plötzlichen Anstieg niedriger CSAT-Werte feststellen, der mit einer Frage zusammenhängt, die Sie zum Kundensupport gestellt haben, könnten Sie folgende Fragen stellen, um das Problem zu lösen.

Ziel: Verbesserung des Kundensupports

• Warum sind die Kunden unzufrieden mit unserem Support-Team?

• Wie können wir den Kundenservice verbessern?

Schritt 2: Entscheiden Sie, wie Sie die Ziele messen wollen

Sobald Sie Ihre Ziele definiert haben, müssen Sie entscheiden, wie Sie sie messen wollen.

Wenn Sie beispielsweise die Leistung der einzelnen Support-Mitarbeiter messen wollen, können Sie anhand der numerischen Daten herausfinden, wie lange jeder Mitarbeiter im Durchschnitt braucht, um einem Kunden zu antworten. Dann messen Sie die Leistung jedes einzelnen Mitarbeiters mit dem Gesamtdurchschnitt.

Wenn Sie jedoch wissen wollen, warum Kunden mit Ihrem Kundenservice unzufrieden sind, müssen Sie sich Ihre qualitativen Daten ansehen.

Vielleicht wird ein bestimmter Kundensupport-Mitarbeiter häufiger erwähnt als andere - aber wird er positiv oder negativ erwähnt? Vielleicht möchten Sie sich auch bestimmte Themen ansehen, die erwähnt wurden, z. B. Reaktionszeiten oder ob die Kunden mit der Lösung ihres Problems zufrieden waren.

Schritt 3: Sammeln Sie Ihre Daten

Da Sie nun wissen, welche Ziele Sie verfolgen und wie Sie diese messen wollen, können Sie mit der Erfassung der richtigen Daten beginnen. Es empfiehlt sich, sowohl quantitative als auch qualitative Daten zu erheben. Außerdem müssen Sie Daten sammeln, die für die Fragen, die Sie zu beantworten versuchen, relevant sind.

Quantitative Daten: strukturierte Daten, die quantifiziert und gemessen werden können. Zum Beispiel, Tags und numerische Daten,

• Qualitative Daten: unstrukturierte Daten, die strukturiert werden müssen, bevor man sie auswerten kann. Zum Beispiel Text, Sprache, Bilder, Videos.

Quantitative Daten sind oft in Datenbanken oder Excel-Tabellen gespeichert und können von Ihnen analysiert werden. Aber wo finden Sie qualitative Daten?

Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für qualitative Daten:

• E-Mails von Ihren Kunden

• Tickets für die Kundenbetreuung 

• Chat-Unterhaltungen 

• Online-Produktbewertungen 

• Daten aus sozialen Medien 

• Offene Antworten auf die Umfrage 

Die meisten dieser Daten werden in den Tools gespeichert, die Sie täglich verwenden, wie Zendesk, Gmail und Plattformen zur Verwaltung sozialer Medien. Einige davon müssen Sie möglicherweise mit Web-Scraping-Tools sammeln (wenn sich die Daten auf Websites, Blogs oder Foren befinden).

Schritt 4: Analysieren Sie Ihre Daten

Datenanalysetools wie Excel, Google Sheets und Airtable sowie Business-Intelligence-Tools wie Tableau und Google Data Studio eignen sich hervorragend zum Auswerten von Zahlen. Sie ermöglichen es Ihnen, Ihre quantitativen Daten einzugeben und umfassende Visualisierungen, Tabellen und Diagramme zu erstellen.

Diese Tools eignen sich hervorragend für den Einstieg in die Datenanalyse, aber es gibt auch komplexere Datenanalysemethoden, mit denen Sie Ihre Analyse noch weiter vertiefen können.

Wählen Sie Ihre Datenanalysemethode:

• Inferenzanalyse - statistische Datenanalyse zur Erkennung von Mustern und Trends

• Textanalyse - qualitative Datenanalyse in Echtzeit

• Diagnostische Analyse - explorative quantitative und qualitative Datenanalyse

• Prädiktive Analyse - historische quantitative und qualitative Datenanalyse

• Präskriptive Analyse - szenariobasierte quantitative und qualitative Datenanalyse

Einige dieser Datenanalysemethoden nutzen KI und maschinelles Lernen, um Sie bei der automatischen Analyse großer Mengen unstrukturierter Daten zu unterstützen. Aber lassen Sie sich davon nicht abschrecken. Es gibt viele sofort einsatzbereite Tools, die bereits trainierte Modelle für maschinelles Lernen enthalten, sodass Sie in wenigen Minuten aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen können, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen.

Ein vorab trainierter Keyword-Extraktor kann beispielsweise Ihre Daten schnell zusammenfassen, indem er die häufigsten Wörter in Ihren Daten herausfiltert. Die Stimmungsanalyse hingegen klassifiziert Ihre Daten automatisch in positiv, negativ und neutral. Kombiniert man dies, kann man tiefere Einblicke aus den Daten gewinnen, wie z. B. negative und positive Trendthemen.

Probieren Sie dieses vortrainierte Stimmungsanalysemodell aus, um zu sehen, wie einfach es ist, Erkenntnisse aus qualitativen Daten zu gewinnen:

Probieren Sie dieses gebrauchsfertige Stimmungsanalysemodell aus, um zu sehen, wie einfach es ist, Erkenntnisse aus qualitativen Daten zu gewinnen:

Wenn Ihre Daten einen individuelleren Ansatz erfordern, können Sie mit einem intuitiven Tool wie MonkeyLearn Ihre eigenen Textanalysetools ohne Code erstellen.

Sobald Sie Ihr Modell anhand Ihrer Geschäftsdaten und -kriterien trainiert haben, können Sie es über die MonkeyLearn-API oder Integrationen (wie Excel, Google Sheets und Zendesk) mit den von Ihnen bevorzugten Tools verbinden und in Echtzeit einen Mehrwert aus den Daten ziehen.

Schritt 5: Visualisierung und Interpretation der Ergebnisse

Jetzt kommt der unterhaltsame Teil. Verwandeln Sie Ihre Datenanalyse mit Hilfe von Datenvisualisierungstools in beeindruckende Datenvisualisierungen, die Ihre Daten zusammenfassen, sodass Sie Trends, Muster und Beziehungen in Ihren Daten leicht erkennen können. Sie eignen sich auch hervorragend zur Untermauerung von Geschäftsentscheidungen und zur Präsentation Ihrer Ergebnisse vor dem Rest des Teams.

Tools zur Datenvisualisierung

• MonkeyLearn Studio : kombiniert In-App-Datenvisualisierung mit Textanalysewerkzeugen und schafft so eine leistungsstarke All-in-One-Datenanalyselösung.

• Werfen Sie einen Blick auf das Dashboard, das die Stimmung zu verschiedenen Themen anzeigt.

• Tableau : visuelle Analysesoftware mit einer benutzerfreundlichen Drag-and-Drop-Oberfläche.

• Google Data Studio: für ein einfaches, kostenloses Datenvisualisierungstool.

• Sobald Sie Ihre Daten visualisiert haben, können Sie Entscheidungen treffen, die Ihnen helfen, Ihre Geschäftsziele zu erreichen.

Erste Schritte in der Datenanalyse

Durch die Analyse von Daten können Unternehmen lernen, was für sie gut funktioniert und was sie verbessern müssen, um zu wachsen. Unternehmen nutzen quantitative Daten schon seit langem, aber qualitative Daten liefern noch viel mehr Erkenntnisse. Auch wenn Sie mehr Zeit für die Vorbereitung dieser Art von Daten aufwenden müssen, sind die Schritte zur Analyse qualitativer Daten dieselben.