Statistical Data Analysis oder Exploratory Data Analysis (EDA) ist ein Prozess zur Untersuchung von Daten, um Muster, Trends und Zusammenhänge zu identifizieren. Dabei werden statistische Methoden angewendet, um Daten zu organisieren, zu visualisieren und zu interpretieren. EDA ermöglicht es, einen ersten Einblick in die Daten zu gewinnen, Ausreißer zu identifizieren, Verteilungen zu analysieren und Hypothesen zu generieren oder zu verifizieren. Es werden Techniken wie grafische Darstellungen (Datenvisualisierungen wie Balkendiagramme, Netzwerkdiagramme oder auch Streudiagramme), deskriptive Statistik und Korrelationsanalysen verwendet, um Daten zu erkunden und neue Erkenntnisse zu gewinnen. EDA dient als Grundlage für weiterführende statistische Analysen und unterstützt die Dateninterpretation und -validierung.

Beispiele für typische Logdaten von Webseiten oder Apps:

• Die IP-Adresse der Benutzer*innen. Sie kann zur geografischen Standortbestimmung verwendet werden.
• Datum und Uhrzeit der Anfrage oder Aktion (Zeitstempel)
• Informationen über den verwendeten Browser oder die verwendete App, einschließlich Version und Betriebssystem.
• Sitzungs-IDs: Eindeutige Kennungen, die verwendet werden, um eine bestimmte Sitzung oder Interaktion zu verfolgen.
• Fehlerprotokolle: Informationen über aufgetretene Fehler oder Ausnahmen während der Ausführung der App oder Webseite.
• HTTP-Statuscodes, die den Erfolg oder Fehler einer Anfrage anzeigen (z.B. 200 OK, 404 Not Found).
• Protokollierung von Datenbankabfragen zur Analyse der Leistung und Optimierung.
• von Benutzer*innen durchgeführte Aktionen, z. B. Klicks, Formulardaten oder andere Interaktionen innerhalb der App oder Webseite.

Tipps & Tricks

Allgemeine Tipps zur Methode:

• Gegenüber den Ergebnissen kritisch bleiben und diese hinterfragen. Potenzielle Fehlerquellen, Biases oder andere Faktoren untersuchen, die die Ergebnisse beeinflussen könnten. Voreilige Schlussfolgerungen vermeiden und nicht überinterpretieren.
• Darauf achten, dass die Stichprobengröße ausreichend groß ist, um statistisch aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten. Zu kleine Stichproben können zu verzerrten oder unzuverlässigen Ergebnissen führen.

Vorbereitung

• Klare Zielsetzung: Es sollten klare Ziele und Fragen, die mit der statistischen Analyse beantwortet werden sollen, gesetzt werden. Dies hilft bei der Auswahl der richtigen Analysemethoden und der Interpretation der Ergebnisse.
• Datenqualität und -verfügbarkeit: Daten sollten von ausreichender Qualität sein und alle relevanten Informationen enthalten. Daten sollten vollständig, fehlerfrei und in einem geeigneten Format vorliegen.
• Datenbereinigung und -vorbereitung: Damit die Daten für die Analyse geeignet sind, sollten Schritte zur Datenbereinigung, -transformation und -formatierung durchgeführt werden.
• Auswahl der Analysemethoden: Um spezifische Fragestellungen zu beantworten, sollten die jeweils passenden statistischen Methoden und Modelle individuell ausgewählt werden. Dabei sind die Art der Daten, die Verteilungen, die Abhängigkeiten und die Hypothesen, die überprüft werden sollen, zu beachten.

Durchführung