Diplom- und Projektarbeiten am STZ-ISD
Datenanalyse ist kein stringenter Algorithmus, in den man beliebige Daten hineingeben kann und der daraufhin automatisch das bestgeeignetste Modell mit den passenden Parametern liefert. Praktische Datenanalyse ist vielmehr ein iterativer Prozess aus der Untersuchung der gegebenen Daten mit verschiedenen Werkzeugen, der kritischen Sichtung der Ergebnisse und der darauf basierenden Verfeinerung der Analyse, an dessen Ende das Erkennen von in den Daten verborgenen Strukturen steht, das wiederum eine Modellierung der Daten ermöglichen soll.
Aber: Nicht jede allgemeine Aussage ist gleich wichtig, gleich gehaltvoll, gleich nützlich.
Bei der praktischen Datenanalyse müssen die Methodik und die möglichen Ergebnisse bewertet werden. Mögliche Bewertungskriterien:
- Korrektheit (bzw. Wahrscheinlichkeit)
- Allgemeinheit (Gültigkeitsbereich und -bedingungen)
- Nutzbarkeit (Relevanz, Vorhersagekraft)
- Verständlichkeit (Einfachheit, Übersichtlichkeit)
- Neuheit
Die Schwerpunkte der Bewertung können hierbei durchaus unterschiedlich sein - so wird man in der Wissenschaft i.a. mehr Wert auf Korrektheit, Allgemeinheit und Einfachheit legen, während in der Wirtschaft eher Nutzbarkeit und Verständlichkeit relevant sind. Die Neuheit einer Information ist in beiden Bereichen von Belang.