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Descriptive Analytics

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Was ist Descriptive Analytics?

Arten der Datenanalyse

Mithilfe von Descriptive Analytics wird die Frage „Was ist bisher passiert?“ anhand von Informationen beantwortet, die sich aus großen, unbearbeiteten Datasets entnehmen lassen. Die Ergebnisse werden in zugänglichen Linien-, Torten- und Balkendiagrammen, in Tabellen und als Bericht visualisiert. Descriptive Analytics ist ein Teil des übergreifenden Analyseprozesses, der auch Predictive und Prescriptive Analytics umfasst. Durch einen ganzheitlichen Blick auf Leistung und Trends, wie z. B. Umsatzwachstum im Jahresvergleich oder Anzahl der Kundinnen/Kunden, ermöglicht es Descriptive Analytics Unternehmen, Stärken und Schwächen zu ermitteln, an denen Entscheidungen und Strategien ausgerichtet werden können.

Warum ist Descriptive Analytics wichtig?

Jahresberichte, Workflows und Lagerbestände haben eine Gemeinsamkeit: Sie liefern Daten für Descriptive Analytics. Durch komplexe Methoden wie Clustering, Regression, Suppression und zusammenfassende Statistiken können mit Descriptive Analytics große Datenmengen aufbereitet werden, um Trends, Muster und relevante Informationen sichtbar zu machen. Anhand dieser Daten lässt sich ablesen, wie sich wichtige Kennzahlen eines Unternehmens im Laufe der Zeit verändert haben, was dabei hilft, neue Wachstumschancen zu ermitteln.

So funktioniert Descriptive Analytics

Descriptive Analytics ist für Unternehmen jeder Branche ein wichtiger Bestandteil und umfasst in der Regel Folgendes:

  • Erstellen von Kennzahlen zur Bewertung anhand von KPIs (Key Performance Indicators)
  • Identifizieren und Extrahieren der richtigen Daten, um diese KPIs zu messen
  • Vorbereiten der Daten, um Genauigkeit sicherzustellen
  • Verwenden von Methoden wie Clustering, Regression, Suppression und zusammenfassende Statistiken, um Muster festzustellen und die Performance zu messen
  • Erstellen von Diagrammen, Tabellen und Grafiken, um Ergebnisse leicht verständlich aufzubereiten

Mit Descriptive Analytics können Unternehmen das Verhalten in den Social Media untersuchen, z. B. „Gefällt mir“-Bewertungen bzw. Likes, Kommentare, Views und Follower. Zudem lassen sich allgemeine Trends erfassen, Umfrageergebnisse vergleichen und analysieren sowie vergangenheitsbezogene Daten, beispielsweise zu Marketingkampagnen und zum Vertrieb, darstellen.

Erste Schritte mit Descriptive Analytics

Alteryx nutzt Time Intelligence, Data Mining und Profilierung, räumliche und demografische Analysen und andere Methoden, um eine solide Grundlage für Analysen zu schaffen.

Alteryx ermöglicht Benutzenden Folgendes:

  • Verarbeitung von großen Datenmengen mit datenbankoptimierten Abfragen, Push-Down-Verarbeitung und In-DB-Unterstützung
  • Aufdecken von Erkenntnissen, Mustern und Trends inklusive vollständiger Datenprofilierung, einfachem Data Mining und der Möglichkeit, Data-Mining-Ressourcen zu nutzen
  • Anreicherung von Daten mit Geokodierung, demografischen Analysen und Informationen von Drittanbietern
  • Import, Bereinigung, Vorbereitung und Zusammenführung von Daten aus vielen verschiedenen Quellen sowie Export von Analyseergebnissen
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