Wie analysiert man Daten: Ein Anfängerleitfaden für 2026

Der Anfängerleitfaden zur Datenanalyse

Da praktisch jeder Sektor datengetriebener wird in ihrem Ansatz zu allen Aspekten ihres Geschäfts, werden viele Mitarbeiter mit der neuen und unbekannten Aufgabe konfrontiert, herauszufinden, wie man Datenanalyse durchführt. Menschen, die sich unsicher sind, wie man Daten analysiert, könnten diese neue Verantwortung einschüchternd finden, aber dieser Artikel wird sechs narrensichere Schritte skizzieren, um selbst den schüchternsten angehenden Analysten einen großartigen Start zu geben!

Was ist Datenanalyse und warum ist sie wichtig?

Mit dem Anstieg der Digitalisierung sammeln Unternehmen routinemäßig enorme Datenmengen – üblicherweise Big Data genannt. Doch nutzen die meisten dieser Unternehmen nur einen Bruchteil dieser Daten und lassen eine Schatzkammer unentdeckter Erkenntnisse liegen, die möglicherweise den Lauf ihrer Zukunft zum Besseren verändern könnte.

Datenanalyse zielt darauf ab, die Kraft dieser ungenutzten Daten zu nutzen, indem sie gründlich untersucht und interpretiert werden, um verwertbare Erkenntnisse zu enthüllen, die Unternehmen dabei helfen können, fundierte Geschäftsentscheidungen basierend auf Fakten statt auf Intuition zu treffen.

Effektive Datenanalyse kann Gewinne tiefgreifend beeinflussen, indem sie Marketing- und Verkaufs-ROI verfolgt, ein tieferes Verständnis von Kundenverhalten und Markttrends vermittelt – und mehr! Mit den richtigen Daten, Know-how und dem Willen zu entdecken, gibt es nur wenige Dinge, die Datenanalyse nicht über die Geschäftstätigkeit deines Unternehmens aufdecken kann – und was es in Zukunft tun sollte.

4 Gründe, warum versierte Unternehmen Schritte zur Analyse von Daten unternehmen

Während es praktisch unbegrenzte Wege und Gründe gibt, Datenanalyse zu nutzen, sind hier vier der häufigsten Gründe, warum Unternehmen zunehmend in die Frage nach der Datenanalyse einsteigen.

1. Um bessere Entscheidungen zu treffen

Wenn Unternehmen die Auswirkungen ihrer aktuellen Geschäftspraktiken verstehen von Marketing bis Vertrieb bis Kundenservice und darüber hinaus, können sie mit absoluter Sicherheit feststellen, was funktioniert und wo sie Änderungen vornehmen müssen. Wenn Unternehmen datengesteuerte Entscheidungen treffen, verschwenden sie weniger Zeit und Geld für Dinge, die ineffektiv sind – oder noch schlimmer, einen negativen Einfluss auf das Geschäft haben.

Das Verständnis, wie man eine Datenanalyse durchführt, kann dazu beitragen, zukünftige Investitionen zu informieren, Wachstumschancen zu identifizieren, Gewinn und Verlust vorherzusagen und negative Trends zu erkennen, bevor sie irreversibel werden – was alles zu besseren und fundierteren Geschäftsentscheidungen führt.

2. Um ihre Kunden besser zu verstehen

Viele der erfolgreichsten Unternehmen der Welt haben seit langem verstanden, wie man Daten zu Kundenverhalten analysiert, und dies wird nur an Bedeutung zunehmen, wenn Unternehmen wettbewerbsfähiger werden.

Das Verständnis, wie man Daten analysiert, die aus Kundeninteraktionen gesammelt wurden, kann Unternehmen helfen, die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kunden zu verstehen, damit sie die Kommunikation und Personalisierung verbessern, die richtigen Produkte und Dienstleistungen anbieten und einen besseren Kundenservice bieten können.

Robuste Kundendiatenanalyse kann die Kundensegmentierung schärfen, indem sie Kundendemografien, Interessen und Kaufmuster genau festlegt – und aufdeckt, was Kunden am meisten und am wenigsten an den Produkten des Unternehmens mögen.

Zusätzlich zur Unterstützung von Unternehmen um ihre bestehenden Kunden besser zu bedienen, können Schritte zur Datenanalyse die Schlüsselmerkmale von Menschen identifizieren, die am wahrscheinlichsten Kunden werden. Das Verständnis dieser Demografie kann datengesteuerte Marketingentscheidungen treiben und gleichzeitig erhebliche Zeit und Geld sparen, indem nur die wahrscheinlichsten Interessenten anvisiert werden.

3. Um Kosten zu senken

Wenn Unternehmen in die Frage eindringen, wie man Datenanalyse durchführt, entdecken viele, dass Vorhersageanalysen helfen können, Kosten zu senken, indem sie die Nachfrage prognostizieren. Die Analyse der Bestandsnachfrage kann Unternehmen helfen, Spitzen- und Tiefphasen des Kundenverkehrs und Kundenserviceanfragen vorherzusagen, um optimale Personalbelegungsebenen zu halten. Darüber hinaus kann die Identifikation der effektivsten Marketing- und Verkaufstaktiken Unternehmen dabei helfen, eine optimale ROI zu erzielen, um neue Geschäfte zu gewinnen und bestehende Kunden zu verkaufen.

4. Um ihre Konkurrenz besser zu verstehen

Viele Unternehmen untersuchen zunächst, wie man Daten analysiert, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Unternehmen sind am besten positioniert, um ihre Konkurrenten zu übertreffen, wenn sie die Verkaufstaktiken, Preisstrukturen, Marketingstrategien, Kundendemografien und Stärken und Schwächen ihrer Konkurrenten studieren und verstehen.

6 Schritte zur Datenanalyse

Wenn du diesen Artikel gefunden hast, fragst du dich wahrscheinlich, wie man eine Datenanalyse durchführt. Die folgenden sechs Schritte zur Datenanalyse sind ein idealer Einstiegspunkt.

1. Entscheide, was du herausfinden möchtest

Es ist einfach, sich im Kaninchenbau von Analysetools zu verirren. Der erste Schritt zur effektiven Datenanalyse besteht daher darin, einige Ziele zu definieren oder herauszufinden, was du hoffen, zu erfahren. Wenn du beispielsweise im Marketing tätig bist, möchtest du möglicherweise identifizieren, welche der Social-Media-Kanäle deines Unternehmens das höchste Engagement erhalten und welche Art von Inhalten am besten abschneidet.

Kundendienstleiter möchten möglicherweise Verkehrsmuster verstehen, um Personalzuweisungsebenen zu informieren. Produktteams könnten Support-Anfragen untersuchen, um Fehlerbehebungen und neue Produktfunktionen zu priorisieren.

Dieser kritische erste Schritt trägt dazu bei, dass du die richtigen Daten sammelst, die richtigen Datenanalysetechniken verwendest und verwertbare Erkenntnisse identifizierst.

2. Sammle die entsprechenden Daten

Sobald du weißt, was du herausfinden möchtest, besteht einer der nächsten Schritte zur Datenanalyse darin, herauszufinden, welche Daten für deine Analyse relevant sind und wo du sie findest. Du musst wahrscheinlich eine Mischung aus qualitativen und quantitativen Daten aus verschiedenen Quellen sammeln.

Qualitative Daten sind objektiv, nicht numerisch und unstrukturiert (z. B. Kundenbewertungen, Wettbewerbsanalyse, Marktforschung, Mitarbeiterbefragungen), was bedeutet, dass sie in ihrer Rohform nicht gemessen oder gezählt werden können und normalerweise eine Strukturierung oder Kategorisierung benötigen, bevor sie analysiert werden können. Umgekehrt können quantitative Daten (z. B. Finanzen und andere numerische Daten) leicht gemessen, gezählt, verglichen und in ihrer ursprünglichen Form analysiert werden.

3. Reinige die Daten

Datenanalyse setzt voraus, dass du zuverlässige Daten verwendest. Bevor du zu den nächsten Schritten zur Datenanalyse übergehst, ist es wichtig, dass du sicherstellst, dass du hochwertige Daten betrachtest – Daten, die konsistent und genau sind.

Du solltest auf Tippfehler, fehlende Daten und Inkonsistenzen überprüfen – dies ist besonders wichtig bei der Arbeit mit Zahlen (z. B. Finanzen, Daten) aus verschiedenen Quellen, die in verschiedenen Systemen unterschiedlich formatiert sein können.

Du möchtest auch doppelte Daten entfernen und Daten, die für deine Analyse nicht relevant sind, und Möglichkeiten suchen, die Daten, die du analysierst, zusammenzufassen. Die meisten kleinen Datensätze können in einem Tabellenkalkulationsprogramm analysiert werden, aber wenn du mit großen Datenmengen (d. h. Big Data) zu tun hast, möchte dich möglicherweise ein Datenbereinigungstool ansehen, das helfen kann, die oben genannten Probleme zu beheben.

Wenn du diese Datenanalyse regelmäßig durchführen möchtest, könnte sich die Erstellung von Datenerfassungsprozessen mit standardisierten Benennungs- und Formatierungskonventionen lohnen, um zukünftige arbeitsreiche Arbeit zu reduzieren.

4. Wähle ein Analysetools

Jetzt, wo die mühsame Arbeit vorbei ist, musst du ein Tool auswählen, um eine Datenanalyse durchzuführen, um die gesuchten Erkenntnisse zu erhalten. Das beste Tool hängt von der Art der Daten ab, die du analysierst (d. h. qualitativ oder quantitativ), und von der Datenmenge, die du zu bewältigen hast.

Hier sind vier der häufigsten Arten von Datenanalysetools:

• Viele Abteilungen verwenden bereits Software, die integrierte Zweckspezifische Analysetools enthält, die Dinge wie Mitarbeiterleistung, Marketingmetriken, Webstatistiken, Verkaufszahlen und Finanzinformationen analysieren können. Diese können ein idealer Ausgangspunkt in deiner Datenanalysereise sein.
• Tabellenkalkulationsprogramme sind die perfekte anfängerniveaulösung zur Analyse kleiner bis mittlerer Datensätze durch Mitarbeiter mit begrenzer technischer Kompetenz.
• Business-Intelligence-Tools sind eine ausgezeichnete Wahl zur Identifikation von Trends, Mustern und anderen Erkenntnissen in großen Datensätzen.
• Wenn du eine große Menge historischer Daten hast, können Vorhersageanalysetools zukünftige Ergebnisse basierend auf der früheren Leistung vorhersagen.

5. Analysiere die Daten

Hier kommt das Gummi auf die Straße! Bei dem Versuch zu verstehen, wie man Daten analysiert, besteht der erste Schritt darin, nach Mustern, Trends und Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu suchen. Von hier aus kannst du anfangen zu verstehen, warum bestimmte Dinge passiert sind und sogar vorhersagen, was in der Zukunft wahrscheinlich geschehen wird – und wie.

Wenn du mit quantitativen Daten zu tun hast, sollte Datenanalyse eine relativ einfache Aufgabe sein. Wenn du jedoch mit unstrukturierten qualitativen Daten zu tun hast, musst du wahrscheinlich eine dieser Methoden verwenden:

• Textanalyse nutzt maschinelles Lernen, um große Datensätze zu erkennen, zu interpretieren und zu übersetzen, indem Textdaten in ein handlicheres Format umgeordnet werden. Dies wird auch "Data Mining" genannt und wird häufig verwendet, um qualitative Daten aus Produktbewertungen, sozialen Medien und Umfragen zu analysieren. Dies kann ein komplizierter Prozess sein, der ein geeignetes Datenanalysetool erfordert.
• Sentimentanalyse nutzt eine Kombination von maschinellem Lernen, um positive und negative Stimmungen in unstrukturierten Daten (z. B. Support-Tickets, soziale Medien) zu erkennen und zu kategorisieren, um Wahrnehmungen zu messen.
• Themenanalyse organisiert und strukturiert Textdaten, indem vordefinierte Tags unstrukturierten Daten zugewiesen werden. Dies wird häufig verwendet, um Unternehmen dabei zu helfen, zu verstehen, was Kunden am meisten und am wenigsten an ihren Produkten auf der Grundlage von Support-Anfragen, Produktbewertungen und anderen Feedback-Kanälen mögen.

6. Verstehe, was dir die Daten sagen – und was nicht

Korrelation bedeutet nicht immer Kausalität – Vorsicht, nicht zu falschen Schlussfolgerungen zu springen.

Nehmen wir an, dein Unternehmen erlebt einen Anstieg der Online-Verkäufe parallel zu einem Anstieg neuer Instagram-Follower. Es ist einfach (und offensichtlich) anzunehmen, dass Marketing es aus dem Park trifft.

Bevor du den größten Teil des Marketingbudgets dieses Quartals in neue Instagram-Inhalte investierst, stelle sicher, dass Instagram tatsächlich die Mehrheit des konvertierten Verkehrs zu deinem E-Commerce-Shop antreibt. Es ist sehr möglich, dass dies eine falsche Kausalität ist und die zwei Trends unabhängig sind.

Es ist auch möglich, versehentlich Daten auf eine Weise auszuwählen und zu interpretieren, die ein gewünschtes Ergebnis unterstützt. Dies wird als Bestätigungsverzerrung bezeichnet – und dies kann zu falschen Schlussfolgerungen und schlecht informierten Geschäftsentscheidungen führen. Bleibe skeptisch, basiere deine Schlussfolgerungen immer auf konkreten Daten, und nutze Datenanalyse, um deine Annahmen zu widerlegen, anstatt sie zu beweisen.

Wie vorzugehen ist, nachdem du deine Daten analysiert hast

Wenn du verstehst, wie man eine Datenanalyse durchführt, besteht kaum Zweifel daran, dass Datenanalyse dabei helfen kann, Geschäftsentscheidungen zu treffen, die die Rentabilität erhöhen. Um die vollen Vorteile ihres Verständnisses der Datenanalyse zu realisieren, visualisieren viele Unternehmen ihre Daten auf Echtzeit-Dashboards.

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