Datenanalyse ist der Prozess des Prüfens, Bereinigens, Transformierens und Modellierens von Daten, um nützliche Informationen zu gewinnen, Schlussfolgerungen zu ziehen und Entscheidungen zu unterstützen. Es geht nicht nur um die Verarbeitung von Zahlen. Es geht darum, die richtigen Fragen zu stellen, die richtigen Methoden auszuwählen und die Ergebnisse ehrlich zu interpretieren.

Der Prozess beginnt üblicherweise mit einer Frage: Was wollen wir herausfinden? Anschließend werden Daten gesammelt, aufbereitet und analysiert. Analysten suchen nach Mustern, testen Hypothesen und entwickeln Modelle. Schließlich werden die Ergebnisse so kommuniziert, dass sie auch für Nicht-Experten verständlich sind. Dieser letzte Schritt ist oft der schwierigste.

Arten der Datenanalyse:

• Beschreibend: Was ist passiert?
• Diagnose: Warum ist es passiert?
• Vorhersage: Was wird wahrscheinlich passieren?
• Vorschreibend: Was sollten wir dagegen tun?

Die Werkzeuge reichen von Tabellenkalkulationen über Programmiersprachen wie Python und R bis hin zu spezialisierten Plattformen wie Tableau und Power BI. Doch Werkzeuge allein machen noch keinen Analysten aus. Urteilsvermögen ist entscheidend. Ein guter Analyst erkennt, wann eine Korrelation bedeutungslos ist, wann eine Stichprobe verzerrt ist und wann die Daten die gewünschte Schlussfolgerung schlichtweg nicht stützen.