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DATENANALYSE
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DATEN ANALYSIEREN
Es kann sehr einfach sein, Daten zu beobachten und ihre
Bedeutung zu verstehen. Benutze Methoden und Tricks, die das
Verstehen der Daten erleichtern und rasch ihre Aussagekraft
hervorheben.
DATEN ANALYSIEREN SORTIEREN
Wenn deine Daten Skalenwerte
aufweisen, sortiere sie vom
höchsten zum niedrigsten Wert.
Wähle die Spalte aus und aktiviere
die Sortieroption (in der Regel
unter Daten>Sortieren).
DATEN ANALYSIEREN FILTERN
Du kannst einen hundertzeiligen,
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Datensatz haben. Also filtere die
Daten nur, um die interessanten
unter ihnen zu zeigen und die
anderen auszublenden. Verwende
die Option Filter (unter Daten>Filter).
DATEN ANALYSIEREN GRUPPIEREN/1
Die Gruppierung von Daten kann
hervorragende Resultate bei
Quantitätsmessungen erzielen.
(anwendbar bei homogenen
Datenattributen, die es erlauben).
DATEN ANALYSIEREN GRUPPIERUNGEN/2
Zum Beispiel...
Die Liste aller von der Kohäsionspolitik
finanzierten Projekte in deinem Gebiet: Es
gibt hunderte und tausende, aber können
sie nach Themen sortiert werden? Wie
viele beziehen sich auf Umwelt, Transport,
Kultur und Tourismus...?
DATEN ANALYSIEREN: GRUPPIEREN/3
Um die nach einem Thema untergegliederten
Einzelprojekte aufzuzählen, können sie mit
einer Pivot-Tabelle gruppiert werden. Wähle
die gesamte im Arbeitsblatt geöffnete Tabelle
aus und verwende die passende Option
(Daten>PivotTable): Gib Thema im
Zeilenbereich und die Option Anzahl-Thema
im Feld Werte ein.
DATEN ANALYSIEREN STRATEGIEN KOMBINIEREN
Es kann sein, dass es nicht ausreicht, nur eine dieser
Methoden zu verwenden: Du kannst zwei oder drei
gleichzeitig benutzen.
●Hast du die Daten nach Themen gruppiert, könnte
man sie auch in absteigender Folge sortieren...
●Die Daten zu filtern, bevor man sie gruppiert,
könnte auch sinnvoll sein, um sich auf eine
Teilmenge von Daten zu fokussieren.
DATENKORRELATION
VERGLEICH ZWISCHEN GEBIETEN: NORMIEREN
Gebietsvergleiche sind möglich, aber
sie müssen die Unterschiede zwischen
der Bevölkerung oder dem Kontext
berücksichtigen.
Normierung beinhaltet, unseren
Vergleich in Verhältnis zu dieser
Information zu setzen.
IN VERHÄLTNIS ZUR BEVÖLKERUNG STELLEN
Eine Messung im Verhältnis zur
Bevölkerung ist die am meisten
benutzte Methode. Sie kann z. B. die
folgende Frage beantworten: Anzahl
der Abfallbehälter von Trennmüll im
Verhältnis zur Einwohnerzahl pro
Stadtviertel. Damit könnte sich eine
Möglichkeit ergeben, die
Abfallproduktion zu erfassen.
EINEN INDIKATOR ERSTELLEN
Wenn unsere Daten eine Teilmenge eines größeren Datensatzes
mit den gleichen Merkmalen ist, können sie mit einem Indikator
normiert werden.
EINEN INDIKATOR ERSTELLEN
Beispiel: Um die Frauenbeschäftigung zu erfassen und zu vergleichen,
erstelle am besten einen Indikator und dividiere ihn durch die
Gesamtbeschäftigung.
Ergebnis: Das prozentuale Verhältnis der beschäftigten Frauen zu allen
beschäftigten Personen. Indem wir sie nicht mit der
Gesamtbevölkerung in Bezug gebracht haben, die ihren eigenen
Indikator hat (Beschäftigungsrate), sondern mit den Beschäftigten,
fokussieren wir sie auf eine Untergruppe der Bevölkerung, nämlich auf
die aller beschäftigten Personen.
MÖGLICHE INDIKATORENTESTS
Analysiere gründlich die Daten, die du für
deine Studie sammelst, und erstelle neue
Indikatoren, um sie zu vergleichen...
Z. B., mit Datensätzen anderer Gebiete oder
Teilmengen, mit Zeitreihen...
DATEN ANALYSIEREN: 5 PRAKTISCHE TIPPS
1. KENNE DEINE DATEN
Der beste Startpunkt: Für die Entscheidung der
anzuwendenden Methode gibt es kein
Standardrezept.
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2. NEHME DIR EIN KLARES ZIEL VOR
Gehe von deinem Ziel aus und frage dich: Warum
sollte es hilfreich sein, die Daten zu sortieren, zu
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vergleichen?
Was werden mir die Ergebnisse erzählen?
3. DATEN ENTLASTEN
Entlaste die Daten: Entferne alle Daten, die für
deine Studie nicht nützlich sind, und versuche,
dich auf kleinere Datensätze zu fokussieren.
4. MACHE MEHRERE VERSUCHE
Mache so viele Versuche, wie nur möglich:
Am besten ist eine Datenanalyse, die alle oben
beschriebenen Methoden berücksichtigt.
5. SUCHE NACH ANOMALEN WERTEN
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ASOCEU Germany - Lesson 2 - Data Analysis

  • 1. Das Projekt wird gefördert von In Zusammenarbeit mit Die deutsche Übersetzung wird finanziert von
  • 3. AKTIONSPLAN FÜR DEINE DATENANALYSE
  • 4. DATEN ANALYSIEREN Es kann sehr einfach sein, Daten zu beobachten und ihre Bedeutung zu verstehen. Benutze Methoden und Tricks, die das Verstehen der Daten erleichtern und rasch ihre Aussagekraft hervorheben.
  • 5. DATEN ANALYSIEREN SORTIEREN Wenn deine Daten Skalenwerte aufweisen, sortiere sie vom höchsten zum niedrigsten Wert. Wähle die Spalte aus und aktiviere die Sortieroption (in der Regel unter Daten>Sortieren).
  • 6. DATEN ANALYSIEREN FILTERN Du kannst einen hundertzeiligen, nicht einfach zu analysierenden Datensatz haben. Also filtere die Daten nur, um die interessanten unter ihnen zu zeigen und die anderen auszublenden. Verwende die Option Filter (unter Daten>Filter).
  • 7. DATEN ANALYSIEREN GRUPPIEREN/1 Die Gruppierung von Daten kann hervorragende Resultate bei Quantitätsmessungen erzielen. (anwendbar bei homogenen Datenattributen, die es erlauben).
  • 8. DATEN ANALYSIEREN GRUPPIERUNGEN/2 Zum Beispiel... Die Liste aller von der Kohäsionspolitik finanzierten Projekte in deinem Gebiet: Es gibt hunderte und tausende, aber können sie nach Themen sortiert werden? Wie viele beziehen sich auf Umwelt, Transport, Kultur und Tourismus...?
  • 9. DATEN ANALYSIEREN: GRUPPIEREN/3 Um die nach einem Thema untergegliederten Einzelprojekte aufzuzählen, können sie mit einer Pivot-Tabelle gruppiert werden. Wähle die gesamte im Arbeitsblatt geöffnete Tabelle aus und verwende die passende Option (Daten>PivotTable): Gib Thema im Zeilenbereich und die Option Anzahl-Thema im Feld Werte ein.
  • 10. DATEN ANALYSIEREN STRATEGIEN KOMBINIEREN Es kann sein, dass es nicht ausreicht, nur eine dieser Methoden zu verwenden: Du kannst zwei oder drei gleichzeitig benutzen. ●Hast du die Daten nach Themen gruppiert, könnte man sie auch in absteigender Folge sortieren... ●Die Daten zu filtern, bevor man sie gruppiert, könnte auch sinnvoll sein, um sich auf eine Teilmenge von Daten zu fokussieren.
  • 12. VERGLEICH ZWISCHEN GEBIETEN: NORMIEREN Gebietsvergleiche sind möglich, aber sie müssen die Unterschiede zwischen der Bevölkerung oder dem Kontext berücksichtigen. Normierung beinhaltet, unseren Vergleich in Verhältnis zu dieser Information zu setzen.
  • 13. IN VERHÄLTNIS ZUR BEVÖLKERUNG STELLEN Eine Messung im Verhältnis zur Bevölkerung ist die am meisten benutzte Methode. Sie kann z. B. die folgende Frage beantworten: Anzahl der Abfallbehälter von Trennmüll im Verhältnis zur Einwohnerzahl pro Stadtviertel. Damit könnte sich eine Möglichkeit ergeben, die Abfallproduktion zu erfassen.
  • 14. EINEN INDIKATOR ERSTELLEN Wenn unsere Daten eine Teilmenge eines größeren Datensatzes mit den gleichen Merkmalen ist, können sie mit einem Indikator normiert werden.
  • 15. EINEN INDIKATOR ERSTELLEN Beispiel: Um die Frauenbeschäftigung zu erfassen und zu vergleichen, erstelle am besten einen Indikator und dividiere ihn durch die Gesamtbeschäftigung. Ergebnis: Das prozentuale Verhältnis der beschäftigten Frauen zu allen beschäftigten Personen. Indem wir sie nicht mit der Gesamtbevölkerung in Bezug gebracht haben, die ihren eigenen Indikator hat (Beschäftigungsrate), sondern mit den Beschäftigten, fokussieren wir sie auf eine Untergruppe der Bevölkerung, nämlich auf die aller beschäftigten Personen.
  • 16. MÖGLICHE INDIKATORENTESTS Analysiere gründlich die Daten, die du für deine Studie sammelst, und erstelle neue Indikatoren, um sie zu vergleichen... Z. B., mit Datensätzen anderer Gebiete oder Teilmengen, mit Zeitreihen...
  • 17. DATEN ANALYSIEREN: 5 PRAKTISCHE TIPPS
  • 18. 1. KENNE DEINE DATEN Der beste Startpunkt: Für die Entscheidung der anzuwendenden Methode gibt es kein Standardrezept. Als erstes solltest du deine Daten gut kennen.
  • 19. 2. NEHME DIR EIN KLARES ZIEL VOR Gehe von deinem Ziel aus und frage dich: Warum sollte es hilfreich sein, die Daten zu sortieren, zu filtern, zu gruppieren, zu korrelieren und zu vergleichen? Was werden mir die Ergebnisse erzählen?
  • 20. 3. DATEN ENTLASTEN Entlaste die Daten: Entferne alle Daten, die für deine Studie nicht nützlich sind, und versuche, dich auf kleinere Datensätze zu fokussieren.
  • 21. 4. MACHE MEHRERE VERSUCHE Mache so viele Versuche, wie nur möglich: Am besten ist eine Datenanalyse, die alle oben beschriebenen Methoden berücksichtigt.
  • 22. 5. SUCHE NACH ANOMALEN WERTEN Achte auf die Ausreißer, v. a. auf Werte, die anomal bezüglich anderer Tabellenwerte sind.