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Datenanalyse
DatenanalyseDatenanalyse

Datenanalyse

Unter Datenanalyse versteht man die Erhebung unterschiedlicher Prozessdaten und deren Analyse unter Verwendung statistischer Methoden. Dabei kann die Analyse zur Steuerung, Planung, Kontrolle oder Durchführung von Strategien beitragen. Im Zuge der Digitalisierung und durch die Nutzung neuer Technologien steigt das Aufkommen der Daten (Big Data) und damit einhergehend die Möglichkeit, sich diese zu Nutze zu machen. Um aus den gesammelten Daten sinnvolle Schlüsse ziehen zu können, finden in der Praxis primär drei statistische Methoden Anwendung:

1. Multivariate Datenanalyse:

Bei dieser Methode der Datenanalyse werden mindestens zwei Indikatoren unabhängig voneinander erfasst und zugleich (simultan) überprüft. Korrelationen der Variablen untereinander werden indes bei der Auswertung und Analyse berücksichtigt. Grundlegend kann die Betrachtung der multivariaten Datenanalyse je nach Ziel entweder strukturentdeckender (explorativ) oder -prüfender (konfirmatorisch) Natur sein. Ziel der strukturentdeckenden Variante ist das Auffinden möglicher Abhängigkeiten, um bisher unbekannte Erkenntnisse zu gewinnen. Bei der strukturprüfenden hingegen, wird die Identifizierung vermuteter Zusammenhänge zwischen den betrachteten Objekten überprüft.

2. Quantitative Datenanalyse:

Bei dieser Art der Datenanalyse zielt man auf quantitative Ausprägungen ab. Hierbei liegt der Fokus auf messbaren Variablen. Die Quantifizierung soll als Grundlage statistischer Berechnungsmethoden dienen und rein auf Zahlen basierte logische Zusammenhänge herstellen. Wichtige Kriterien für die Güte einer Analyse sind:

- Objektivität: Das Ergebnis ist unabhängig vom Betrachter

- Reliabilität: Das Messinstrument misst zuverlässig und genau

- Validität: Das Messinstrument misst das, was es messen soll

3. Qualitative Datenanalyse:

In Fall der qualitativen Datenanalyse werden bewusst subjektive Ergebnisse abgebildet und auf die Ursache des Zustandekommens untersucht. Aufgrund der subjektiven Umgebung gelten die theoretischen Erkenntnisse nicht als repräsentativ. Sie dienen vielmehr dazu, neue Fragestellungen aufzudecken, die als Basis empirisch begründeter Theorien herangezogen werden können.

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