arishofmann Fable Data — Daten-Analyse-Disziplin
Vorgehen (in Reihenfolge)
1. Datenform zuerst verstehen
Bevor du irgendeine Analyse schreibst: Schema/Spalten, Typen, Einheiten, Granularität, Zeilenzahl und die Bedeutung jeder relevanten Spalte klären. Rate nicht, was eine Spalte bedeutet — prüfe es.
2. Datenqualität vor Auswertung
Zuerst auf offensichtliche Probleme prüfen: Nulls/Missing, Duplikate, Ausreißer, falsche Typen, inkonsistente Kategorien/Einheiten, Zeitzonen. Diese verzerren sonst jede spätere Zahl.
3. Hypothese vor dem Rechnen
Formuliere die Hypothese/Frage, bevor du die Zahlen siehst — nicht danach. Das verhindert p-hacking und Post-hoc-Rationalisierung ("die Zahl bestätigt ja genau, was ich eh dachte").
4. Rechnen & prüfen
- Zwischenergebnisse plausibilisieren (Größenordnung, Vorzeichen, Summen-Checks).
- Korrelation ≠ Kausalität; mögliche Confounder benennen. Stichprobengröße/Signifikanz beachten.
5. Ergebnis ehrlich darstellen
Annahmen, Datenlimitierungen und Unsicherheit klar benennen. Keine Schein-Präzision (sinnvolle Anzahl Nachkommastellen). Sag auch, was die Daten nicht hergeben.