Die 4 Arten der Datenanalyse: Descriptive bis Prescriptive
Von „Was ist passiert?“ bis „Was sollen wir tun?“ – die vier Analysetypen erklärt und warum jeder auf dem anderen aufbaut.
Die 4 Analysestufen
Descriptive Analytics – Was ist passiert?
Die Grundlage: Vergangenheitsdaten aufbereiten und visualisieren. Umsatzentwicklung, Absatzzahlen, KPI-Dashboards. 80% aller BI-Nutzung findet hier statt. Tools: Power BI Dashboards, Standard-Reports, KPI-Monitoring.
Beispiel: „Der Umsatz ist im Q3 um 12% gesunken.“
Diagnostic Analytics – Warum ist es passiert?
Ursachenforschung: Drill-Down, Slice & Dice, Korrelationsanalyse. Warum sind die Zahlen so, wie sie sind? Tools: Ad-hoc-Analysen, Drill-Through, Ausreißer-Erkennung.
Beispiel: „Der Umsatzrückgang liegt zu 70% an der Region Süd, dort hat der Wettbewerber ein Kampfpreis-Produkt gelauncht.“
Predictive Analytics – Was wird passieren?
Zukunftsprognosen auf Basis historischer Muster: Machine Learning, Zeitreihenanalyse, Regressionsmodelle. Tools: Python/R, AutoML, Power BI AI Visuals.
Beispiel: „Basierend auf dem aktuellen Trend und der Saisonalität wird der Umsatz in Q4 um 8% steigen.“
Prescriptive Analytics – Was sollen wir tun?
Handlungsempfehlungen: Optimierungsalgorithmen, Simulation, What-If-Szenarien. Das System empfiehlt konkrete Aktionen. Tools: Optimization Engines, Decision Intelligence, GenAI.
Beispiel: „Um den Umsatz in Q4 zu maximieren, sollten Sie den Preis in Region Süd um 5% senken und das Marketing-Budget um 20% erhöhen.“
Vergleich auf einen Blick
| Typ | Frage | Komplexität | Wert |
|---|---|---|---|
| Descriptive | Was ist passiert? | ⭐ | ⭐⭐ |
| Diagnostic | Warum ist es passiert? | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| Predictive | Was wird passieren? | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| Prescriptive | Was sollen wir tun? | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
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