Welche vier Arten der Datenanalyse gibt es?

Deskriptiv: Was ist passiert?

Die deskriptive Analyse fasst den Datensatz zusammen. Klassische Statistik wie Mittelwert, Median, Modus, Standard-Abweichung oder Verteilungs-Diagramme geben einen ersten Überblick. Wer keine Deskription kennt, fängt in der Datenanalyse blind an.

Diagnostisch: Warum?

Die diagnostische Analyse sucht Zusammenhänge zwischen Variablen. Korrelations-Analysen zeigen, ob zwei Größen statistisch verknüpft sind. Regressionen modellieren, wie eine oder mehrere Variablen eine Zielgröße beeinflussen. Achtung: Korrelation ist nicht Kausalität, das ist ein klassischer Fehler in der Interpretation.

Prädiktiv: Was wird passieren?

Prädiktive Analysen nutzen historische Daten, um Zukunfts-Wahrscheinlichkeiten abzuschätzen. Zeitreihen-Analysen und Machine-Learning-Modelle gehören dazu. Klassische Beispiele: Kundenabwanderung vorhersagen, Umsatz-Prognosen, vorhersagende Wartung von Maschinen.

Präskriptiv: Was sollten wir tun?

Die präskriptive Analyse geht über Vorhersagen hinaus und liefert Handlungsempfehlungen. Methoden sind Simulationen und Szenario-Vergleiche, etwa zur Preisoptimierung unter verschiedenen Marktbedingungen. Sie ist die anspruchsvollste Analyse-Stufe und braucht meist die meisten Daten.