Datenanalyse

Was Datenanalyse leistet

Datenanalyse verwendet statistische Methoden, um aus erhobenen Daten Information zu gewinnen. Dabei werden aus vorliegenden numerischen Einzeldaten zusammenfassende Informationen gewonnen. Diese heißen Kenngrößen und können tabellarisch oder grafisch aufbereitet und dokumentiert werden.

Statistische Datenanalysen sind in vielen Bereichen des täglichen Lebens wichtig: von der Umfrageforschung über prospektive klinische Studien bis zur Untersuchung latenter Zusammenhänge in sehr großen Datenbeständen, dem Data Mining. In der Praxis werden Prozentzahlen und Datenmaterial jedoch nicht immer nach den Kriterien einer profunden und zuverlässigen Datenanalyse verwendet; dabei kommen auch einfache handwerkliche Fehler vor.

Arten der Datenanalyse

Die deskriptive Datenanalyse beschreibt die Daten einer ausgewählten Stichprobe durch Kennzahlen oder grafische Darstellungen. Bei einer Totalerhebung beschreibt sie entsprechend die Daten der Grundgesamtheit.

Die inferenzielle Datenanalyse schließt von einer erhobenen Stichprobe auf Eigenschaften der nicht erhobenen Grundgesamtheit.

Die explorative Datenanalyse dient dazu, Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen zu entdecken. Die kontextbasierte Datenanalyse dient dazu, Konstellationen in inhaltlich zusammenhängenden Daten zu entdecken.

Nachvollziehbare und offene Analysen

Reproduzierbarkeit ist ein Kernprinzip der Datenanalyse: Unabhängige Forschende sollen Ergebnisse mit denselben Daten und Methoden nachvollziehen können. Open Science unterstützt dies, indem Daten, Code und Analyseprozesse transparent und öffentlich zugänglich gemacht werden.

Standardisierte Workflows, Versionierungssysteme und Dokumentation erhöhen die Nachvollziehbarkeit. Beispiele sind offene Datensätze wie das UCI Machine Learning Repository oder Kaggle-Datasets; Versionierungssysteme wie Git oder GitHub, welche Änderungen am Code dokumentieren; sowie Containerisierung mit Docker oder Singularity, um Analysen in identischen Umgebungen auszuführen. Auch offene Programmiersprachen und Bibliotheken wie Python, R, Pandas und scikit-learn ermöglichen transparente Analysen.

Die FAIR-Prinzipien bedeuten Findable, Accessible, Interoperable und Reusable. Sie sollen die langfristige Nutzung und Nachvollziehbarkeit von Daten sichern. Solche Maßnahmen erleichtern es, Fehler zu entdecken, Ergebnisse zu verifizieren und neue Forschung effizienter aufzubauen. Sie fördern Vertrauen, Transparenz, Effizienz und Kollaboration.

Berufsfelder und typische Aufgaben

Datenanalyse ist unter anderem in Wirtschaft, Gesundheitswesen, Marketing, Forschung und Technologie wichtig. Die Tätigkeiten erfordern ein fundiertes Verständnis von Daten und Statistik sowie die Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge zu erkennen und zu interpretieren.

Data Scientists verbinden fortgeschrittene statistische Analysen mit Programmierkenntnissen, etwa um in E-Commerce-Unternehmen Kundenverhalten zu verstehen und personalisierte Empfehlungen zu erzeugen. Statistiker wenden mathematische Modelle an, um Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen; in der Pharmaindustrie können sie klinische Studiendaten zur Wirksamkeit neuer Medikamente auswerten.

Data Engineers verwalten und verarbeiten große Datenmengen. Sie entwickeln Datenpipelines und Datenbankarchitekturen, damit Daten in Unternehmen fließen, beispielsweise Big-Data-Plattformen zur Verarbeitung von Daten für maschinelles Lernen. Business Analysten nutzen Datenanalysen zur Optimierung von Geschäftsprozessen und zur Unterstützung strategischer Entscheidungen, etwa durch die Analyse von Markttrends. Forschungsanalytiker untersuchen wissenschaftliche Fragestellungen mit Daten und präsentieren Forschungsergebnisse, zum Beispiel durch die Auswertung von Umfragen zu Trends und Mustern in der öffentlichen Meinung.

Typischerweise setzen diese Berufe eine Ausbildung in Statistik, Mathematik, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet sowie Erfahrung mit Analysetools und -techniken voraus.