Manchmal springen uns Werte direkt ins Auge: Ist es ein Ausreißer, ein Extremwert oder doch nur ein auffälliger Wert? Darf ich den Wert einfach so ausschließen? Muss ich es vielleicht sogar?

Wir sammeln mittlerweile automatisch riesige Mengen von Daten. Aber wie gut sind die Daten und wonach wird Datenqualität bewertet?

Messwerte sind die Basis für Entscheidungen. Eine kleine Mess-Unsicherheit bzw. eine hohe Mess-Sicherheit sind Voraussetzungen für belastbare Entscheidungen. Doch wie wird Mess-Unsicherheit ermittelt?

Was macht eine Datenanalyse-Software besonders gut und wie schneiden JMP, Minitab, R und KNIME dabei ab?

Signifikanz begegnet uns oft als Wort. In dieser Folge geht es darum, was statistische Signfiikanz ausmacht, wie sie erreicht werden kann und warum Signifikanz wenig mit technischer Relevanz zu tun hat. Auch wenn "Das ist signifikant!" erstmal machtvoll klingt ist es immer gut zu fragen, was sich hinter der Aussage verbirgt.

Im fünften und letzten Teil der Miniserie zur Datenanalyse erhalten Sie Tipps dazu, wie Sie die Informationen auswählen und strukturieren können. Ich verrate Ihnen, mit welchen einfachen Mitteln Sie stimmige Geschichten erzählen können und damit Ihr Zielpublikum bestmöglich mit Informationen versorgen.

In Folge 4 der Miniserie erfahren Sie, wie Sie doppelte Arbeit vermeiden können und welche Informationen in die Dokumentation einer Datenauswertung gehören. Ich verrate Ihnen meinen Lieblings-Suchagenten und wie Sie über die Dateinamen eine erste Struktur für die Dokumentation erreichen.

In Folge 3 von 5 der Miniserie erfahren Sie, welche Ziele Sie mit der Datenanalyse verfolgen können und welche Auswertungs-Methoden dafür geeignet sind.

In der zweiten Folge der Miniserie erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten zusammenstellen und wie Sie hierbei Fallstricke vermeiden können.

Diese Folge ist der erste von fünf Teilen zur Datenanalyse. Sie bekommen Tipps, wie die ersten Schritte in der Datenanalyse gelingen und ich verrate meinen Favoriten für den Anfang der Datenanalyse.