Was ist Datenanalyse?
Die Datenanalyse ist eine Praxis, bei der Rohdaten so bestellt und organisiert werden, dass nützliche Informationen daraus extrahiert werden können. Der Prozess des Organisierens und Denkens über Daten ist der Schlüssel zum Verständnis dessen, was die Daten enthalten und was nicht. Es gibt eine Vielzahl von Möglichkeiten, mit denen sich Personen der Datenanalyse nähern können, und es ist bekanntermaßen einfach, Daten während der Analysephase zu manipulieren, um bestimmte Schlussfolgerungen oder Agenden durchzusetzen. Aus diesem Grund ist es wichtig, bei der Präsentation der Datenanalyse zu beachten und die Daten und die daraus gezogenen Schlussfolgerungen kritisch zu hinterfragen.
Rohdaten können verschiedene Formen annehmen, einschließlich Messungen, Umfrageantworten und Beobachtungen. Diese Informationen können in ihrer Rohform unglaublich nützlich, aber auch überwältigend sein. Während des Datenanalyseprozesses werden die Rohdaten in einer Weise geordnet, die nützlich ist. Beispielsweise können Umfrageergebnisse gezählt werden, sodass die Benutzer auf einen Blick sehen können, wie viele Benutzer an der Umfrage teilgenommen haben und wie sie auf bestimmte Fragen geantwortet haben.
Während der Organisation der Daten treten häufig Trends auf, die beim Schreiben der Daten hervorgehoben werden können, um sicherzustellen, dass die Leser dies zur Kenntnis nehmen. In einer gelegentlichen Umfrage zu Eiscreme-Vorlieben äußern beispielsweise mehr Frauen als Männer eine Vorliebe für Schokolade, was für den Forscher von Interesse sein könnte. Das Modellieren der Daten mit Hilfe von Mathematik und anderen Werkzeugen kann manchmal solche interessanten Punkte in den Daten übertreiben, so dass sie für den Forscher leichter erkennbar sind.
Diagramme, Grafiken und Textaufzeichnungen von Daten sind alle Formen der Datenanalyse. Diese Methoden wurden entwickelt, um die Daten zu verfeinern und zu destillieren, sodass Leser interessante Informationen abrufen können, ohne alle Daten selbst sortieren zu müssen. Das Zusammenfassen von Daten ist häufig entscheidend, um die mit diesen Daten gemachten Argumente zu stützen, da die Daten klar und verständlich dargestellt werden. Die Rohdaten können auch in Form eines Anhangs enthalten sein, damit die Benutzer nach Einzelheiten suchen können.
Wenn Menschen auf zusammengefasste Daten und Schlussfolgerungen stoßen, sollten sie diese kritisch betrachten. Die Frage, woher die Daten stammen, ist wichtig, ebenso wie die Frage, mit welcher Stichprobenmethode die Daten gesammelt werden und wie groß die Stichprobe ist. Wenn die Datenquelle einen Interessenkonflikt mit der Art der gesammelten Daten zu haben scheint, kann dies die Ergebnisse in Frage stellen. Ebenso können Daten aus einer kleinen Stichprobe oder einer Stichprobe, die nicht wirklich zufällig ist, von fragwürdigem Nutzen sein. Seriöse Forscher werden zu Beginn der Analyse immer Informationen über die angewandten Datenerfassungstechniken, die Finanzierungsquelle und den Zeitpunkt der Datenerfassung bereitstellen, damit die Leser über diese Informationen nachdenken können, während sie die Analyse überprüfen.