Die Datenanalyse verwendet statistische Methoden, um aus erhobenen Daten Information zu gewinnen.

In der Datenanalyse wird mit statistischen Methoden gearbeitet, mit welchen aus vorliegenden numerischen Einzeldaten zusammenfassende Informationen (Kenngrößen) gewonnen und tabellarisch oder grafisch aufbereitet und dokumentiert werden.^[1]

Statistische Datenanalysen sind ein fester Bestandteil in vielen Bereichen des täglichen Lebens. Das reicht von der Umfrageforschung über prospektive klinische Studien bis hin zu Analysen von latenten Zusammenhängen in sehr großen Datenbeständen (Data Mining).^{[Anm. 1]}

In der tagtäglichen Praxis wird mit Prozentzahlen argumentiert und einschlägiges Datenmaterial präsentiert, das nicht immer den Kriterien einer profunden und zuverlässigen Datenanalyse genügt. Hier werden immer wieder auch einfache handwerkliche Fehler gemacht.^[2][3]

Man unterscheidet folgende Arten:

• Die deskriptive Datenanalyse beschreibt die Daten einer ausgewählten Stichprobe oder bei Totalerhebung die Daten der Grundgesamtheit durch Kennzahlen oder grafische Darstellung.
• Die inferenzielle Datenanalyse schließt von der erhobenen Stichprobe auf die Eigenschaften der nicht erhobenen Grundgesamtheit.
• Die explorative Datenanalyse dient dem Entdecken von Zusammenhängen zwischen verschiedenen Variablen.
• Die kontextbasierte Datenanalyse dient dem Entdecken von Konstellationen in inhaltlich zusammenhängenden Daten.

Reproduzierbarkeit ist ein Kernprinzip der Datenanalyse: Ergebnisse sollten von unabhängigen Forschenden mit denselben Daten und Methoden nachvollzogen werden können. Open Science unterstützt dies, indem Daten, Code und Analyseprozesse transparent und öffentlich zugänglich gemacht werden. Methoden wie standardisierte Workflows, Versionierungssysteme und Dokumentation erhöhen die Nachvollziehbarkeit. Reproduzierbarkeit und Open Science fördern Vertrauen, Effizienz und Kollaboration in der Forschung. Praktische Beispiele sind:

• Offene Datensätze wie das UCI Machine Learning Repository oder Kaggle-Datasets, die Forschenden frei zugänglich sind.
• Versionierungssysteme wie Git oder GitHub, die Änderungen am Code dokumentieren und Wiederholbarkeit sicherstellen.
• Containerisierung mit Docker oder Singularity, um Analysen in identischen Umgebungen reproduzierbar auszuführen.
• Offene Programmiersprachen und Bibliotheken (z. B. Python, R, Pandas, scikit-learn) für transparente und nachvollziehbare Analysen.
• FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable), die die langfristige Nutzung und Nachvollziehbarkeit von Daten sichern.^[4]

Durch solche Maßnahmen werden Fehler leichter entdeckt, Ergebnisse verifiziert und neue Forschung effizienter aufgebaut. Reproduzierbarkeit und Open Science fördern damit Vertrauen, Transparenz und Kollaboration in der Datenanalyse.

Die Datenanalyse spielt eine entscheidende Rolle in einer Vielzahl von Berufsfeldern, in denen statistische Methoden angewendet werden, um aus erhobenen Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Berufe erfordern ein fundiertes Verständnis von Daten und Statistik sowie die Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge zu erkennen und zu interpretieren.

In der Praxis sind Datenanalysten in diversen Branchen tätig, darunter Wirtschaft, Gesundheitswesen, Marketing, Forschung und Technologie. Einige der prominenten Berufe in der Datenanalyse umfassen:

• Data Scientist: Diese Experten kombinieren fortgeschrittene statistische Analysen mit Programmierkenntnissen, um komplexe Fragestellungen zu lösen. Zum Beispiel verwenden Data Scientists bei E-Commerce-Unternehmen Algorithmen, um das Kundenverhalten zu verstehen und personalisierte Empfehlungen zu generieren.
• Statistiker: Statistiker wenden mathematische Modelle an, um Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen. Beispielsweise könnten Statistiker in der Pharmaindustrie klinische Studiendaten auswerten, um die Wirksamkeit neuer Medikamente zu bewerten.
• Data Engineer: Data Engineers sind für das Management und die Verarbeitung großer Datenmengen verantwortlich. Sie entwerfen und implementieren Datenpipelines und Datenbankarchitekturen, um den Datenfluss in Unternehmen sicherzustellen. Zum Beispiel könnten Data Engineers bei einem Technologieunternehmen Big-Data-Plattformen entwickeln, um Daten für maschinelles Lernen zu verarbeiten.
• Business Analyst: Business Analysten nutzen Datenanalysen, um Geschäftsprozesse zu optimieren und strategische Entscheidungen zu unterstützen. Sie könnten beispielsweise Markttrends analysieren, um Marketingstrategien zu entwickeln oder operative Effizienz zu verbessern.
• Forschungsanalytiker: Forschungsanalytiker verwenden Daten, um wissenschaftliche Fragestellungen zu untersuchen und Forschungsergebnisse zu präsentieren. Zum Beispiel könnten Forschungsanalytiker in der Sozialwissenschaft Daten aus Umfragen analysieren, um Trends und Muster in der öffentlichen Meinung zu identifizieren.

Berufe in der Datenanalyse erfordern in der Regel eine Ausbildung in Statistik, Mathematik, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet sowie Erfahrung in der Anwendung von Analysetools und -techniken. Da die Nachfrage nach Datenanalysten in verschiedenen Branchen kontinuierlich wächst, bieten diese Berufe vielfältige Karrieremöglichkeiten für Fachleute mit starken analytischen Fähigkeiten und einem Interesse an datengesteuerten Lösungen.

• Siegmund Brandt, Markus Schumacher: Datenanalyse für Naturwissenschaftler und Ingenieure: Mit statistischen Methoden und Java-Programmen. 5. Aufl. Springer Spektrum, Wiesbaden 2013, ISBN 978-3-642-37663-4.
• Hans Benninghaus: Einführung in die sozialwissenschaftliche Datenanalyse. 7., unwesentlich veränd. Aufl., Oldenbourg Verl., München 2005, ISBN 3-486-57734-4.
• Katharina Manderscheid: Sozialwissenschaftliche Datenanalyse mit R: eine Einführung. 2. Aufl., Springer VS, Wiesbaden 2017, ISBN 978-3-658-15901-6.
• Jürgen Bortz, Christof Schuster: Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler: extras online. 7., vollst. überarb. u. erw. Aufl. Springer Medizin Verlag, Heidelberg 2010, limitierte „Student Edition“ Springer, Berlin 2016, ISBN 978-3-662-50373-7.
• Michael Eid, Mario Gollwitzer, Manfred Schmitt: Statistik und Forschungsmethoden: mit Online-Materialien. 5., korr. Aufl. Beltz, Weinheim 2017, ISBN 978-3-621-28201-7.

Commons: Datenanalyse – Sammlung von Bildern, Videos und Audiodateien

Wiktionary: Datenanalyse – Bedeutungserklärungen, Wortherkunft, Synonyme, Übersetzungen

• Literatur über Datenanalyse im Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
• Udo Kamps: Datenanalyse. In: Gabler Wirtschaftslexikon. (Online-Ausgabe) wirtschaftslexikon.gabler.de-Internetportal (Verlag Springer Gabler), 18. Januar 2013.
• Helmut Orawa: 10 typische Fehler bei der Datenanalyse / Datenauswertung. wissenschaftsdienste.com-Internetportal, 27. April 2015 (PDF).

1. ↑ Eine gute und recht leicht verständliche Einführung in die Datenanalyse geben Bortz und Schuster (2010); für die Vertiefung eignet sich beispielsweise Eid et al. (2017). Für eine besondere Berücksichtigung der Belange von Naturwissenschaften und Technik, siehe Brandt und Schumacher (2013).

1. ↑ Udo Kamps: Datenanalyse. In: Gabler Wirtschaftslexikon. (Online-Ausgabe) wirtschaftslexikon.gabler.de-Internetportal (Verlag Springer Gabler), 18. Januar 2013.
2. ↑ Helmut Orawa: 10 typische Fehler bei der Datenanalyse / Datenauswertung. (Memento des Originals vom 19. November 2017 im Internet Archive)  Info: Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht geprüft. Bitte prüfe Original- und Archivlink gemäß Anleitung und entferne dann diesen Hinweis.@1@2Vorlage:Webachiv/IABot/www.wissenschaftsdienste.com wissenschaftsdienste.com-Internetportal, 27. April 2015 (PDF).
3. ↑ Barbara G. Tabachnick, Linda S. Fidell: Using multivariate statistics. 7. Aufl., Pearson, New York [2019], ISBN 978-0-13-479054-1.
4. ↑ Datenqualität und Datenethik - VB-Analyst.de. 26. April 2024, abgerufen am 10. November 2025 (deutsch).