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Häufig verwendete Datenanalysemethoden

2024-10-22 16:17:55   0  Bericht

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Dieses Flussdiagramm bietet einen umfassenden Überblick über häufig verwendete Datenanalysemethoden, die in verschiedenen Branchen eingesetzt werden. Der Fokus liegt auf der Vereinfachung komplexer Probleme durch Methoden wie die Logikbaum-Analyse und die Multi-Dimensional-Aufschlüsselungs-Analyse. Es erklärt, wie verschiedene Dimensionen und Auflösungen genutzt werden, um Probleme aus unterschiedlichen Blickwinkeln zu betrachten. Zudem werden Verfahren zur Ursachenanalyse, wie das Hypothesentestverfahren und die Korrelationsanalyse, vorgestellt. Ergänzt wird dies durch spezialisierte Analysen, darunter die RFM-Analyse und das AARRR-Modell, die Einblicke in Nutzerverhalten und Geschäftsprozesse bieten.

Weitere Werke des Autors

Gliederung/Inhalt

Analysezweck

Analyseverfahren

Begriffserklärung

Komplexe Probleme vereinfachen

Logikbaum-Analyse-Methode

Branchenanalyse

PEST-Analyse

viele Seiten betrachten

Multi-Dimensional-Aufschlüsselungs-Analyse-Methode

Multidimensionaler Auflösungsanalyseansatz: Dimension + AuflösungDimension: Blickwinkel auf ein ProblemAuflösung: Ein Problem in verschiedene dimensioale Indikatoren zerlegen

Vergleich

Kontrastanalyseverfahren

Wie analysiere ich die Ursachen?

Hypothesentestverfahren

A und B haben eine Beziehung

Korrelationsanalyse

Rentention- und Abwanderungsanalyse

Gruppenanalysemethode

Benutzerwert-Kategorisierung

RFM-Analyse-Methode

Nutzerverhalten-Analyse

AARRR-Modell-Analyse-Methode