Anwendungsszenario 2: Offene Daten und Interessensvertretung

Du agierst als Interessensvertretung und möchtest Daten über ein Thema als Offene Daten für andere Akteur*innen bereitstellen und Wissen dadurch bündeln? Entdecke das Anwendungsszenario zu Offenen Daten und Interessensvertretung.

Daten auswerten

Du möchtest die Daten aus den Beratungen in der Wohnungslosenhilfe nach Bezirken, Städten und Bundesländern analysieren. Du kannst entscheiden, ob Du Die DatenanalyseDatenanalyseDatenanalyse ist der Prozess der (systematischen) Untersuchung von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen. Sie umfasst Techniken wie deskriptive, explorative und inferentielle Analysen und unterstützt datenbasierte Entscheidungen. Datenanalyse findet Anwendung in Bereichen wie Wirtschaft, Gesundheitswesen, Marketing und Wissenschaft. Deskriptiv: Die beschreibende Statistik hat zum Ziel einen Überblick über die Daten zu bekommen. Dabei wird vor allem mit (Häufigkeits-)Tabellen gearbeitet oder Kennwerten wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Varianz berechnet. Deskriptives Vorgehen: Die beschreibende Statistik hat zum Ziel einen Überblick über die Daten zu bekommen. Dabei wird vor allem mit (Häufigkeits-)Tabellen gearbeitet oder Kennwerten wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Varianz berechnet. Exploratives Vorgehen: Bei der als auch erforschenden Statistik bezeichneten Methode, steht die Sammlung von Information im Vordergrund zudem es bisher kein oder wenig Wissen gibt. Es werden zum Beispiel noch keine Hypothesen aufgestellt. Inferentielle Statistik: Auch als schließende Statistik bezeichnet, beschreibt den statistischen Prozess, von den Ergebnissen einer Stichprobe auf die Grundgesamtheit zu schließen. und anschließende Visualisierung mit Hilfe eines Tabellentools löst, oder mit Hilfe der Programmiersprache R angehst.

  • Wie analysiere ich die Daten?
  • Wie interpretiere ich die Datenanalyse?
  • Welche Analysemethoden passen zu meiner Fragestellung und zu meinen Daten?
  • Welche Tools nutze ich für die Analyse?
  • Kann mich eine KI-Anwendung bei der Analyse unterstützen?
  • Wie interpretiere ich die Daten und die durchgeführte Datenanalyse?
  • Gibt es Eigenschaften meiner Daten oder des bisherigen Verarbeitungsprozesses, die ich kritisch hinterfragen sollte?
Übergangswelle

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