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Datenanalyse

Was versteht man unter Datenanalyse?

Unter "Datenanalyse" versteht man den Prozess der Untersuchung, Bereinigung, Transformation und Interpretation von Daten, um nützliche Informationen, Muster und Trends zu identifizieren. Ziel der Datenanalyse ist es, aus Rohdaten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen, Problemlösungen und strategischen Planungen verwendet werden können. Datenanalyse umfasst verschiedene Methoden und Techniken, darunter statistische Analysen, maschinelles Lernen, Data Mining, Visualisierungen und Predictive Analytics.

Typische Funktionen einer Software im Bereich "Datenanalyse" sind:

  1. Datenimport und -integration: Möglichkeit, Daten aus verschiedenen Quellen zu importieren und zu integrieren, unabhängig von Format und Struktur.

  2. Datenbereinigung und -vorverarbeitung: Bereinigung von Daten durch Entfernen von Duplikaten, Ausreißern und fehlerhaften Werten sowie Vorverarbeitung durch Normalisierung und Transformation.

  3. Explorative Datenanalyse (EDA): Durchführung explorativer Analysen, um Muster, Trends und Beziehungen in den Daten zu erkennen, oft durch Visualisierungen wie Histogramme, Scatterplots und Heatmaps.

  4. Statistische Analysen: Anwendung von statistischen Verfahren wie Mittelwerten, Standardabweichungen, Korrelationsanalysen und Hypothesentests zur Untersuchung von Daten.

  5. Maschinelles Lernen: Einsatz von Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens zur Vorhersage von zukünftigen Ereignissen, Klassifizierung von Daten und Clustering von Datensätzen.

  6. Data Mining: Extraktion von verborgenen Informationen und Mustern aus großen Datenmengen durch Anwendung von Data-Mining-Techniken wie Assoziationsregeln, Entscheidungsbäumen und Clustering-Algorithmen.

  7. Visualisierung: Erstellung von interaktiven Visualisierungen wie Diagrammen, Grafiken und Dashboards, um komplexe Daten auf eine verständliche und anschauliche Weise darzustellen.

  8. Predictive Analytics: Anwendung von statistischen und maschinellen Lernverfahren zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse und Trends auf der Grundlage historischer Daten.

  9. Berichterstattung und Präsentation: Generierung von Berichten, Zusammenfassungen und Präsentationen, um die Ergebnisse der Datenanalyse zu kommunizieren und zu präsentieren.

  10. Integration mit anderen Systemen: Integration der Datenanalyse-Software mit anderen Unternehmenssystemen zur nahtlosen Datenübertragung und -verarbeitung.

 

Die Funktion / Das Modul Datenanalyse gehört zu:

Modellierung

Ansprechpartnerbezogene Daten
Baumstrukturen
Benutzerdefinierte Datenbankfelder
betriebliche Verwaltungsdaten
Configuration Management Database (CMDB)
Dateien bündeln
Daten und Strukturen
Datenformate
Datenhaltung
Datenzusammenfassungen
Datenzusammenführung
Digitalisierung
Individuelle Datenfelder
Klassifikation, Sortimente
Kompatibilität
Lokalisierung
Migration von Aufgaben
OO Systemanalyse
Organisieren & Ordnen
Prototyping
Pull-Steuerung
Strukturänderungen
Strukturierte Analyse (SA)
Strukturiertes Design (SD)
Telefonformate
Vorgangsobjektmodell
Zusätzliche Datenbankfelder

DB Inhalte

Adress-Codifizierung
Ansprechpartner
Automatischer Dublettencheck
Datenkategorien
Ferienumleitungen
Formularspezifischer Eingabewizard
Große Adressenmengen
Heizkörper Herstellerdaten
Migration von Adressen
Stoffdatenbank
technische Daten
Unternehmensdatenbank

Visualisierung

Softwarelösungen mit Funktion bzw. Modul Datenanalyse:

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