Wie lösen Sie Lücken in der Datenanalyse?

1 Identifizieren Sie die Lücke

Der erste Schritt besteht darin, die Lücke und ihre Ursache zu identifizieren. Was ist die Frage oder das Problem, das Sie zu beantworten oder zu lösen versuchen? Welche Daten benötigen Sie, um sie zu beantworten oder zu lösen? Welche Daten haben Sie und welche fehlen Ihnen? Warum fehlen Ihnen die Daten? Liegt es daran, dass es nicht verfügbar, nicht zugänglich, nicht zuverlässig, nicht relevant oder nicht kompatibel ist? Indem Sie die Lücke und ihre Ursache identifizieren, können Sie Ihre Optionen eingrenzen und Ihre Bemühungen konzentrieren.

2 Alternativen entdecken

Der nächste Schritt besteht darin, Alternativen zu erkunden, um die Lücke zu schließen. Je nach Ursache und Kontext haben Sie möglicherweise verschiedene Möglichkeiten, die benötigten Daten zu erhalten, zu generieren oder anzunähern. Beispielsweise können Sie Sekundärquellen, Umfragen, Experimente, Simulationen, Proxys oder Annahmen verwenden, um die fehlenden Daten zu ergänzen oder zu ersetzen. Jede Option hat jedoch ihre eigenen Einschränkungen, Risiken und Auswirkungen, daher müssen Sie sie kritisch bewerten und mit Ihren Zielen, Kriterien und Einschränkungen vergleichen.

3 Validieren der Daten

Der dritte Schritt besteht darin, die Daten, die Sie haben oder erhalten, zu validieren. Validierung bedeutet, die Qualität, Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Relevanz der Daten zu überprüfen. Sie müssen sicherstellen, dass die Daten konsistent, vollständig und korrekt sind und Ihren Erwartungen, Annahmen und Definitionen entsprechen. Sie müssen auch sicherstellen, dass die Daten für Ihren Zweck und Umfang geeignet und ausreichend sind. Sie können verschiedene Methoden und Tools verwenden, um die Daten zu validieren, z. B. Abgleich, Bereinigung, Testen oder Visualisieren.

4 Analysieren der Daten

Der vierte Schritt besteht darin, die Daten zu analysieren, die Sie haben oder erhalten. Analyse bedeutet, Techniken, Methoden oder Modelle anzuwenden, um Erkenntnisse, Muster oder Trends aus den Daten zu extrahieren. Sie müssen die geeignete Analysemethode oder das geeignete Modell für Ihre Fragestellung oder Ihr Problem auswählen und diese korrekt und rigoros anwenden. Sie müssen die Ergebnisse auch kritisch und vorsichtig interpretieren und die Einschränkungen, Unsicherheiten und Verzerrungen berücksichtigen, die sie beeinflussen können. Sie können verschiedene Methoden und Tools verwenden, um die Daten zu analysieren, z. B. Statistiken, Algorithmen oder Frameworks.

5 Kommunizieren Sie die Ergebnisse

Der letzte Schritt besteht darin, die Ergebnisse Ihrer Analyse zu kommunizieren. Kommunikation bedeutet, Ihre Ergebnisse, Schlussfolgerungen oder Empfehlungen Ihrem Publikum zu präsentieren und zu erklären. Sie müssen das geeignete Format, Medium und Sprache für Ihre Kommunikation auswählen und sie auf die Bedürfnisse, Erwartungen und Vorlieben Ihres Publikums zuschneiden. Sie müssen auch klar, prägnant und überzeugend kommunizieren und Ihre Behauptungen mit Beweisen, Logik und Beispielen untermauern. Sie können verschiedene Formate und Medien verwenden, um Ihre Ergebnisse zu kommunizieren, z. B. Berichte, Dashboards oder Storys.

6 Hier ist, was Sie sonst noch beachten sollten

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