Datenanalyse

Wir planen, führen durch und begleiten Datenanalysen – von der Fragestellung bis zur Entscheidungsvorlage.

Gute Entscheidungen entstehen aus guten Fragen und soliden Analysen. Wir helfen Ihnen, Hypothesen zu schärfen, Daten zu verstehen und Ergebnisse so aufzubereiten, dass sie Wirkung entfalten – messbar, nachvollziehbar und wiederholbar. Vom Explorieren über Statistik bis zum prädiktiven Modell liefern wir belastbare Erkenntnisse und konkrete Maßnahmen.


Leistungen im Überblick

Analyse-Strategie & Fragestellung

Wir präzisieren Ziele, Annahmen und Erfolgskriterien gemeinsam mit Stakeholdern. Daraus leiten wir messbare KPIs, Hypothesen und Analysefragen ab und priorisieren nach erwartetem Nutzen und Aufwand.

Datenverstehen & Datenqualität

Wir sichten Quellen, prüfen Vollständigkeit und Qualität, definieren Datendefinitionen und führen Profiling durch. Fehlende oder fehlerhafte Daten adressieren wir mit sauberen Bereinigungs- und Imputationsstrategien.

Explorative Analysen (EDA)

Wir analysieren Verteilungen, Korrelationen und Segmente, erkennen Muster und Ausreißer und bereiten Daten visuell auf. So identifizieren wir Treiber und formulieren gezielte nächste Schritte.

Statistik & Hypothesentests

Wir prüfen Hypothesen mit geeigneten statistischen Tests, quantifizieren Effekte und Unsicherheiten und stellen die Validität von Aussagen sicher (z. B. Konfidenzintervalle, Power, Signifikanz, Korrektur multipler Tests).

Prädiktive Analytik & einfache ML-Modelle

Wo sinnvoll, ergänzen wir statistische Verfahren um ML-Modelle (z. B. Regressions-, Klassifikations- oder Ranking-Modelle), um Prognosen und Scores abzuleiten – stets mit nachvollziehbaren Metriken und Reproduzierbarkeit.

Experimentdesign & A/B-Tests

Wir konzipieren kontrollierte Experimente, definieren Stichprobenumfänge und Auswertelogik und werten Tests robust aus, um Entscheidungen auf Evidenz zu stützen.

Visualisierung, Storytelling & Entscheidungsvorlage

Wir verdichten Ergebnisse in Dashboards, Reports und Executive Summaries. Ein stabiles KPI-Framework macht Fortschritt sichtbar und verankert Entscheidungen im Alltag.

Enablement & Wissenstransfer

Wir begleiten Teams durch Reviews, Pairing und Schulungen. Leitfäden und Repositories sichern, dass Analysen nachvollziehbar, wiederholbar und erweiterbar bleiben.


Vorgehensmodell

  1. Align: Ziele, Hypothesen, KPIs und Data Landscape klären
  2. Discover: Datenprofiling, Datenqualität, erste EDA und Erkenntnisse
  3. Prepare: Aufbereiten, Feature-Erstellung, Sampling-Strategien definieren
  4. Analyze: Statistik, Modelle, Tests; Ergebnisse bewerten und interpretieren
  5. Deliver: Visualisieren, Entscheidungsvorlagen und Maßnahmenplan erstellen
  6. Enable: Dokumentation, Handover, Training und Review-Rhythmen

Ergebnis sind nachvollziehbare Erkenntnisse, klar priorisierte Maßnahmen und messbare Effekte.


Technologie-Stack (Auswahl)

  • Sprachen & Notebooks: Python (pandas, NumPy, SciPy), R, Jupyter/Lab
  • Statistik & ML: scikit-learn, statsmodels, Prophet, XGBoost/LightGBM
  • Daten & SQL: SQL, DuckDB, dbt, BigQuery, Snowflake, Redshift
  • Visualisierung & BI: Altair, Plotly, Power BI, Tableau, Looker
  • Reproduzierbarkeit: Git, Make/Task, Conda/Poetry, Data Docs

Artefakte & Ergebnisse

  • Analyse-Canvas (Ziele/Hypothesen/KPIs), Datenprofiling-Report
  • Bereinigte Datasets, SQL-/dbt-Modelle, Feature-Beschreibungen
  • Notebooks/Reports mit Methoden, Annahmen und Ergebnissen
  • Dashboards, KPI-Definitionen, Entscheidungsnotiz und Maßnahmenplan

Möchten Sie schneller zu klaren, belastbaren Erkenntnissen gelangen? Sprechen Sie uns an – wir finden die richtige Vorgehensweise für Ihre Fragestellung.