Was ist Descriptive Analytics?
Descriptive Analytics hilft bei der Beantwortung der Frage „Was ist passiert?“, indem es Schlussfolgerungen auf Basis von großen rohen Datasets zieht. Die Ergebnisse werden in zugänglichen Linien-, Torten- und Balkendiagrammen, in Tabellen und als Bericht visualisiert. Descriptive Analytics ist ein Teil des größeren Analyseprozesses, der Predictive und Prescriptive Analytics umfasst. Durch eine ganzheitliche Betrachtung von Leistung und Trends, wie z. B. Umsatzwachstum im Jahresvergleich oder Kundenzahl, ermöglicht es Descriptive Analytics Unternehmen, Stärken und Schwächen zu erkennen, um Entscheidungen zu treffen und Strategien zu entwickeln.
Warum ist Descriptive Analytics wichtig?
Ein Jahresbericht, ein Workflow und eine Inventarisierung haben alle eines gemeinsam: Descriptive Analytics. Durch komplexe Methoden wie Clustering, Regression, Unterdrückung und zusammenfassende Statistiken ermöglicht Descriptive Analytics die Aufschlüsselung großer Datenmengen, um Trends, Muster und Erkenntnisse aufzuzeigen. Anhand dieser Informationen kann ein Unternehmen erkennen, wie sich die Schlüsselkennzahlen im Laufe der Zeit verändert haben, was die Suche nach neuen Wachstumschancen erleichtert.
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
- Verwendung von Methoden wie Clustering, Regression, Unterdrückung und zusammenfassende Statistiken, um Muster zu erkennen und die Leistung zu messen
- Erstellen von Diagrammen, Tabellen und Grafiken, um Ergebnisse leicht verständlich aufzubereiten
Mit Descriptive Analytics kann ein Unternehmen das Social-Media-Engagement, einschließlich Likes, Kommentaren, Views und Followern, untersuchen, über allgemeine Trends berichten, Umfrageergebnisse vergleichen und analysieren und vergangene Ereignisse wie Marketingkampagnen und Verkäufe skizzieren.
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
- Aufdeckung von Erkenntnissen, Mustern und Trends durch vollständige Datenprofilierung, einfaches Data Mining und die Möglichkeit, Data-Mining-Assets 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