Unter "Auswertung" versteht man den Prozess der Analyse und Interpretation von Daten, um Einblicke, Muster, Trends oder Erkenntnisse zu gewinnen. Dieser Prozess umfasst typischerweise die Verarbeitung von Rohdaten, die Anwendung statistischer Methoden und Modelle sowie die Darstellung der Ergebnisse in einer verständlichen Form. Datenauswertungen werden verwendet, um Informationen aus den Daten zu extrahieren, Entscheidungen zu unterstützen, Probleme zu identifizieren und Geschäftsprozesse zu verbessern.
Datenimport und -verarbeitung: Importieren und verarbeiten von Daten aus verschiedenen Quellen, Formaten und Dateitypen.
Datenbereinigung und -vorverarbeitung: Bereinigung von Daten, Entfernen von Duplikaten, Fehlwerten oder Inkonsistenzen sowie Vorverarbeitung von Daten für die Analyse.
Statistische Analysen: Anwendung von statistischen Methoden wie Mittelwert, Median, Standardabweichung, Regression, Korrelation und Hypothesentests zur Analyse von Daten.
Visualisierung: Darstellung von Daten in Form von Diagrammen, Grafiken, Tabellen oder Dashboards zur leichteren Interpretation und Kommunikation der Ergebnisse.
Berichterstellung: Generierung von Berichten, Zusammenfassungen oder Präsentationen basierend auf den Analyseergebnissen für Entscheidungsträger oder Stakeholder.
Explorative Datenanalyse: Durchführung von explorativen Datenanalysen, um Muster, Trends oder unerwartete Erkenntnisse in den Daten zu entdecken.
Predictive Analytics: Anwendung von Predictive-Analytics-Techniken wie maschinellem Lernen oder Datenmodellierung zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse oder Trends.
Interaktive Analysewerkzeuge: Bereitstellung von interaktiven Werkzeugen oder Dashboards, die es Benutzern ermöglichen, Daten selbstständig zu analysieren und zu erkunden.
Zeitreihenanalyse: Analyse von Daten über die Zeit, um saisonale Muster, zyklische Trends oder langfristige Veränderungen zu identifizieren.
