Ein guter Prozess der Dateninterpretation ist der Schlüssel, um Ihre Daten nutzbar zu machen. So können Sie sicherstellen, dass Sie die richtigen Schlüsse ziehen und Ihre Informationen nutzen.
Egal was, Daten sind in der modernen Welt allgegenwärtig. Es gibt zwei Gruppen und Organisationen: diejenigen, die in Daten ertrinken oder sie nicht angemessen nutzen, und diejenigen, die davon profitieren.
In diesem Blog lernen Sie die Definition der Dateninterpretation und ihre wichtigsten Schritte und Beispiele kennen.
Was ist Datenauswertung?
Dateninterpretation ist der Prozess der Überprüfung von Daten und das Ziehen relevanter Schlussfolgerungen mithilfe verschiedener analytischer Forschungsmethoden. Die Datenanalyse hilft Forschern dabei, Daten zu kategorisieren, zu manipulieren und zusammenzufassen, um kritische Fragen zu beantworten.
LERNEN ÜBER: Ebene der Analyse
In der Wirtschaft ist die Interpretation von Daten die Ausführung verschiedener Prozesse. Bei diesem Prozess werden Daten analysiert und überarbeitet, um Erkenntnisse zu gewinnen und neue Muster und Verhaltensweisen zu erkennen. Diese Schlussfolgerungen helfen Ihnen als Manager dabei, eine fundierte Entscheidung auf der Grundlage von Zahlen zu treffen, während Ihnen alle Fakten zur Verfügung stehen.
Die Bedeutung der Datenauswertung
Rohdaten sind nutzlos, wenn sie nicht interpretiert werden. Die Interpretation von Daten ist für Unternehmen und Menschen wichtig. Die gesammelten Daten helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.
Treffen Sie bessere Entscheidungen
Jede Entscheidung basiert auf den Informationen, die zum jeweiligen Zeitpunkt verfügbar sind. Früher glaubte man, dass viele Krankheiten durch schlechtes Blut, einen der vier Körpersäfte, verursacht wurden. Die Lösung war also, das schlechte Blut loszuwerden. Heute wissen wir, dass auch Viren, Bakterien und Immunreaktionen Krankheiten verursachen können und entsprechend handeln können.
Genauso können Sie bessere Entscheidungen treffen, wenn Sie wissen, wie Sie Daten sammeln und verstehen können. Sie können selbstbewusst einen Weg für Ihr Unternehmen oder sogar Ihr Leben wählen, anstatt mit Annahmen zu arbeiten.
Das Wichtigste ist, einen transparenten Prozess zu verfolgen, um Fehler und Müdigkeit bei der Entscheidungsfindung zu vermeiden.
Finden Sie Trends und handeln Sie
Ein weiterer praktischer Nutzen der Datenauswertung besteht darin, Trends vorauszugehen, bevor sie ihren Höhepunkt erreichen. Einige Leute haben ihren Lebensunterhalt damit verdient, Branchen zu erforschen, Trends aufzuspüren und dann große Wetten darauf abzuschließen.
LERNEN ÜBER: Aktionsforschung
Mit den richtigen Dateninterpretationen und ein wenig Arbeit können Sie den Beginn von Trends erkennen und sie nutzen, um Ihr Unternehmen oder sich selbst wachsen zu lassen.
Bessere Ressourcenzuweisung
Die letzte Bedeutung der Datenauswertung, die wir besprechen werden, ist die Fähigkeit, Menschen, Werkzeuge, Geld usw. effizienter einzusetzen. Wenn Sie z.B. durch eine starke Dateninterpretation wissen, dass ein Markt unterversorgt ist, werden Sie ihn mit mehr Energie angehen und gewinnen.
Genauso kann es sein, dass Sie feststellen, dass ein Markt, von dem Sie dachten, dass er gut passt, in Wirklichkeit schlecht ist. Das kann daran liegen, dass der Markt zu groß für Ihre Produkte ist, dass es zu viel Konkurrenz gibt oder etwas anderes.
Egal was, Sie können die benötigten Ressourcen schneller und besser bewegen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Was sind die Schritte bei der Interpretation von Daten?
Hier sind einige Schritte zur richtigen Interpretation von Daten.
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Sammeln Sie die Daten
Der allererste Schritt bei der Datenauswertung ist das Sammeln aller relevanten Daten. Dies können Sie tun, indem Sie die Daten zunächst in einem Balken-, Diagramm oder Kreisdiagramm visualisieren. Dieser Schritt zielt darauf ab, die Daten genau und unvoreingenommen zu analysieren. Jetzt ist es an der Zeit, sich daran zu erinnern, wie Sie Ihre Recherche durchgeführt haben.
Hier sind zwei Fragemuster, die Ihnen helfen werden, besser zu verstehen.
- Gab es während der Datenerfassung irgendwelche Fehler oder Änderungen?
- Haben Sie irgendwelche Beobachtungsnotizen oder Indikatoren gespeichert?
Sie können mit dem nächsten Schritt fortfahren, wenn Sie alle Daten haben.
- Entwickeln Sie Ihre Entdeckungen
Dies ist eine Zusammenfassung Ihrer Ergebnisse. Hier untersuchen Sie die Daten gründlich, um Trends, Muster oder Verhaltensweisen zu erkennen. Wenn Sie eine Gruppe von Personen anhand einer Stichprobenpopulation untersuchen, ist dies der Abschnitt, in dem Sie Verhaltensmuster untersuchen. Sie können diese Ableitungen mit früheren Datensätzen, ähnlichen Datensätzen oder allgemeinen Hypothesen in Ihrer Branche vergleichen. Das Ziel dieses Schritts ist es, diese Ableitungen zu vergleichen, bevor Sie irgendwelche Schlussfolgerungen ziehen.
- Schlussfolgerungen ziehen
Nachdem Sie Ihre Erkenntnisse aus Ihren Datensätzen entwickelt haben, können Sie auf der Grundlage der von Ihnen entdeckten Trends Schlussfolgerungen ziehen. Ihre Ergebnisse sollten auf die Fragen eingehen, die Sie zu Ihrer Recherche veranlasst haben. Wenn Sie keine Antworten erhalten, erkundigen Sie sich nach den Gründen; vielleicht ergeben sich daraus zusätzliche Untersuchungen oder Fragen.
LERNEN SIE MEHR: Forschungsprozess-Schritte
- Empfehlungen geben
Das Verfahren der Datenauswertung kommt in dieser Phase zum Abschluss. Jede Forschungsschlussfolgerung muss eine Empfehlung enthalten. Da Empfehlungen eine Zusammenfassung Ihrer Ergebnisse und Schlussfolgerungen sind, sollten sie kurz sein. Es gibt nur zwei Möglichkeiten für Empfehlungen: Sie können entweder eine Vorgehensweise empfehlen oder zusätzliche Forschung vorschlagen.
Beispiele für die Interpretation von Daten
Hier sind zwei Beispiele für Dateninterpretationen, damit Sie sie besser verstehen:
Beispiel 1
Nehmen wir an, Ihre Nutzer fallen in vier Altersgruppen. So kann ein Unternehmen sehen, welche Altersgruppe seine Inhalte oder Produkte mag. Anhand von Balken- oder Tortendiagrammen können sie eine Marketingstrategie entwickeln, um uninteressierte Gruppen zu erreichen, oder eine Outreach-Strategie, um ihre Kernnutzerbasis zu vergrößern.
Beispiel 2
Ein weiteres Beispiel für die Datenanalyse ist die Verwendung von CRM für die Personalbeschaffung durch Unternehmen. Sie nutzen es, um Kandidaten zu finden, ihren Fortschritt zu verfolgen und ihren gesamten Einstellungsprozess zu verwalten, um festzustellen, wie sie ihren Arbeitsablauf besser automatisieren können.
Fazit
Insgesamt ist die Dateninterpretation ein wesentlicher Faktor bei der datengesteuerten Entscheidungsfindung. Sie sollte regelmäßig als Teil eines iterativen Interpretationsprozesses durchgeführt werden. Investoren, Entwickler und Vertriebs- und Akquisitionsfachleute können von einer routinemäßigen Datenauswertung profitieren. Der Erfolg Ihres Unternehmens hängt davon ab, was Sie aus diesen Erkenntnissen machen.
Wenden Sie sich an die Experten von QuestionPro, wenn Sie Hilfe bei der Durchführung von Recherchen oder der Erstellung einer Datenanalyse benötigen. Wir können Sie durch den Prozess führen und Ihnen helfen, das Beste aus Ihren Daten zu machen.
