DATA ANALYSIS

Data Analysis beschäftigt sich damit, rohe Daten nutzbar zu machen – sie zu sammeln, zu strukturieren und so aufzubereiten, dass daraus klare Erkenntnisse entstehen, auf deren Basis Entscheidungen getroffen werden können.

Zentrale Aufgaben in der Datenanalyse

• Datenakquise & Konsolidierung: Daten aus unterschiedlichen Quellen vereinen (z. B. Datenbanken, APIs, Sensoren, User Logs), einheitlich formatieren und konsistent erfassen.

• Datenbereinigung & Validierung: Fehlerhafte, fehlende oder inkonsistente Werte erkennen und korrigieren; sicherstellen, dass Daten vollständig und zuverlässig sind.

• Explorative Analyse: Verteilungen, Trends, Ausreißer und Muster untersuchen – mittels Visualisierungen oder statistischer Methoden –, um Hypothesen zu formulieren und erste Einsichten zu gewinnen.

• Modellbildung & Hypothesentests: Modelle zur Vorhersage oder Klassifikation entwickeln; Annahmen überprüfen; Verfahren wählen, die zur Aufgabenstellung passen.

• Interpretation & Kommunikation: Ergebnisse so aufbereiten, dass sie verständlich sind – Grafiken, Berichte oder Dashboards; wichtige Entscheidungspunkte hervorheben.

• Operationalisierung & Monitoring: Analysen in den Alltag überführen – z. B. durch automatisierte Reports, Dashboards oder Echtzeit-Metriken; Sicherstellung, dass Datenquellen aktuell bleiben und Modelle validiert werden.

Typische Technologien & Tools

• Programmiersprachen & Statistik-Bibliotheken: Python (pandas, NumPy, scikit-learn), R, SQL

• Visualisierung & Reporting: Tableau, Power BI, Looker, Matplotlib / Seaborn / ggplot2

• Datenmanagement & Storage: Data Warehouses (z. B. Snowflake, BigQuery), Datenbanken (SQL/NoSQL), Data Lakes

• Workflow & Automatisierung: Tools zur Orchestrierung (z. B. Airflow), Versionierung (z. B. Git), Pipelines (z. B. dbt, Prefect)

• Cloud & Skalierung: AWS, Azure, Google Cloud – für Skalierbarkeit, skalierbare Speicherung und Rechenleistung

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