Daten erkunden und beschreiben

Data Fluency

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Szenario: Rückgang der Nutzerbindung analysieren

  • Katia ist Customer Success Managerin bei „Xcelerate Solutions“

  • Sie stellte einen Rückgang der Nutzerbindung fest

  • Nun analysiert sie Daten, um die Ursache zu finden:

    • Ausreißer prüfen und Datenqualität sichern
    • Visualisierungen erstellen

Frau mit Laptop erkundet Daten

Data Fluency

Szenario: die Ursache finden

  • Sie fand heraus: Bei schlechter Software-Performance sinkt die Nutzerbindung
  • Sie bestätigt dies mit Kundenfeedback
  • Dieses Beispiel zeigt:
    • Wie Erkunden und Beschreiben von Daten zur Ursache des Geschäftsproblems führt

Frau zeigt Diagramm mit Korrelation

Data Fluency

Datenqualität bewerten

Arzt warnt vor Datenproblemen

  • Datenaffine Personen sorgen für zuverlässige Daten
  • Sie prüfen und bewerten Integrität und Genauigkeit der Daten
  • Sie verstehen den Einfluss der Datenqualität auf Ergebnisse
Data Fluency

Daten mit Visualisierungen erkunden

  • Datenexploration findet Muster, Trends, Ausreißer und potenzielle Insights
  • Datenaffine Personen erstellen Visualisierungen
  • Von Balken- und Liniendiagrammen bis zu Histogrammen und Boxplots
  • Sie erkennen Spitzen, Schwankungen und Zusammenhänge in den Daten

 

Person erkundet Daten

Data Fluency

Daten beschreiben

  • Datenaffine Personen können Daten wirkungsvoll beschreiben
  • So lassen sich fundierte Schlüsse ziehen
  • Dazu fasst man Merkmale des Datensatzes zusammen:
    • Lagekennzahlen
    • Streuungsmaße
    • Maße für Zusammenhänge zwischen Variablen

 

Person mit Verteilungsdiagramm

Data Fluency

Die analytische Haltung

Person denkt über Analyseergebnisse nach

  • Den Kontext der Datenerhebung berücksichtigen

    • Externe Einflüsse auf die Daten einbeziehen

  • Mit kritisch-neugieriger Haltung analysieren:

    • Annahmen hinterfragen
    • Deutungen prüfen
    • Alternative Erklärungen suchen
Data Fluency

Tools und Technologien nutzen

  • Datenaffine Personen beherrschen die nötigen Tools und Technologien:

    • Datenvisualisierung und Reporting-Tools
    • Tabellenkalkulation

  • Generative KI eröffnet neue Möglichkeiten für Data Fluency!

Person arbeitet mit Tools und Technologien

Data Fluency

Lass uns üben!

Data Fluency

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