Datenanalyse

Die Datenanalyse vereint Transformation, statistische Auswertung und Algorithmen, um Erkenntnisse zu gewinnen, Muster zu erkennen und Wahrscheinlichkeiten vorherzusagen.

Datenanalyse

Die Datenanalyse vereint Transformation und statistische Auswertung, um Erkenntnisse zu gewinnen, Muster zu erkennen und Wahrscheinlichkeiten vorherzusagen.

Die Bedeutung der Datenanalyse

Datenanalyse ist der Schlüssel zum Erfolg in der heutigen digitalen Welt. Durch die Analyse und Interpretation von Daten können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen. Mit Hilfe der Datenanalyse lassen sich Muster, Trends und Zusammenhänge erkennen, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Effizienz zu steigern und ihre Kunden besser zu verstehen.

Eine Fülle von Vorteilen

Für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) bietet Datenanalyse eine Vielzahl von Vorteilen. Erstens können sie ihre betrieblichen Abläufe optimieren und ihre Ressourcen effizienter nutzen. Durch die Analyse von Verkaufsdaten können KMU beispielsweise Trends in der Nachfrage erkennen und ihre Lagerbestände entsprechend anpassen, um Überbestände zu vermeiden oder Engpässe zu verhindern. Zweitens können Datenanalysen KMU dabei unterstützen, ihre Kunden besser zu verstehen und gezieltere Marketingstrategien zu entwickeln. Indem sie das Verhalten ihrer Kunden analysieren, können Unternehmen personalisierte Angebote erstellen und ihre Marketingbudgets effektiver einsetzen. Darüber hinaus können Datenanalysen KMU helfen, Risiken besser zu managen, indem sie frühzeitig potenzielle Probleme erkennen und entsprechende Massnahmen ergreifen.

Wettbewerbsvorteile und Geschäftswachstum vorantreiben

Lassen Sie ihre Daten für sich arbeiten und Ihr Geschäft vorantreiben. Durch die Integration von Datenanalysen in Ihre Geschäftsstrategie können Sie wertvolle Einblicke gewinnen, um Ihre Verkaufsprozesse zu optimieren und Ihre Kundenbindung zu verbessern. Datenanalyse ist nicht nur für grosse Unternehmen reserviert – auch KMU können davon profitieren und ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern. Mit den richtigen Tools und Strategien können Sie Ihr Unternehmen auf ein neues Level heben und Ihre Umsätze steigern.

Prozess

Durchführen der Analyse in sechs Phasen

Als Basis für gewinnbringende Datenanalysen dient CRISP-DM (Abkürzung für «CRoss Industry Standard Process for Data Mining»), ein umfassendes Framework für datenwissenschaftliche Projekte, das 1999 von einem Konsortium aus Industrie- und Hochschulpartnern entwickelt wurde.

01

Geschäftsprozesse verstehen

Die erste Phase konzentriert sich auf die präzise Beschreibung der betriebs-wirtschaftlichen Problemstellung.

02

Datenverständnis

Nach der Formulierung der analytischen Ziele ist eine Auswahl der relevanten Datenbestände zu treffen.

03

Datenaufbereitung

Die Phase der Datenaufbereitung umfasst alle Aktivitäten zur Erstellung der finalen Datenmenge oder Datenauswahl.

04

Modellierung

Für eine betriebswirtschaftliche Problemstellung können in der Regel mehrere Modellierungstechniken zum Einsatz kommen.

05

Evaluierung

Bevor das Modell zum Einsatz kommt, ist es wichtig dieses zu bewerten.

06

Einsatz

In der letzten Phase werden die gewonnenen Erkenntnisse geordnet und präsentiert, sodass der Auftraggeber dieses Wissen nutzen kann.

Datenanalyse in R

Möchten Sie Ihre Daten mit der statistischen Programmiersprache R analysieren? Auf unserer Wissensseite finden Sie eine kostenlose Schritt-für-Schritt-Anleitung.

4.4.2

Aktuelle R-Version

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