Cube-Analyse – So holen Sie mehr aus Ihren Daten heraus
Dann schlüsseln Sie Ihre Daten doch einfach mal nach leicht analysierbaren Variablen und interessanten Segmenten auf. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie mit einer leistungsstarken Cube-Analyse noch mehr aus Ihren Daten herausholen können.
Was sind Cubes?
Ein Cube ist ein leistungsstarkes analytisches Tool, mit dem Sie tiefere Einblicke in Ihre Daten erhalten können. Indem Sie Daten in mehrere Dimensionen aufschlüsseln, können Sie interessante und vor allem relevante Segmente identifizieren. Eine Dimension wie „Datum“ erlaubt es Ihnen, Veränderungen über bestimmte Zeiträume zu beobachten. Wenn Sie verschiedene Messungen zufügen, die auf Transaktionswerten beruhen, erhalten Sie nützliche Einblicke in die unterschiedlichen Segmente innerhalb Ihrer Daten.
Wie kann das in der Praxis aussehen?
Es gibt viele Fragen, die Sie mittels Datenanalyse und den daraus entstehenden Kennzahlen beantworten können. Zum Beispiel für einen Reiseveranstalter:
• Wie unterscheiden sich in diesem Quartal die durchschnittlichen Ausgaben für eine Reise im Vergleich zum letzten Jahr?
Im nachfolgenden Cube sehen Sie die verschiedenen Destinationen, die über 2 Jahre besucht wurden, aufgesplittet nach Quartalen. In jeder Zelle finden Sie sowohl die Anzahl der Personen, die diese Destination im Quartal besucht haben, als auch die durchschnittlichen Buchungskosten.
Um eine Antwort auf die zuvor gestellte Frage zu erhalten und somit die durchschnittlichen Buchungskosten mit dem vorherigen Jahr (VJ = Vorjahr) zu vergleichen, sollten Sie die folgenden Einstellungen vornehmen:
Das Ergebnis im Cube würde wie folgt aussehen:
Der Cube zeigt, dass die durchschnittlichen Buchungskosten für jede der dargestellten Destinationen pro Quartal im Jahr 2013 höher waren, als die in 2012, bis auf das letzte Quartal.
Weitere typische Fragen könnten sein:
• Wie hat sich die relative Beliebtheit der einzelnen Reiseziele über die Zeit verändert?
• Wie hoch ist unser Umsatz pro Destination seit Jahresbeginn?
Auch diese beiden Fragen können in ähnlicher Weise beantwortet werden. Wählen Sie einfach die auf Ihre Fragestellung geeigneten Messgrößen aus und wenden entsprechende Filterkriterien auf die Dimensionen an. In Sekundenschnelle erhalten Sie den passenden Cube.
Nicht vergessen:
• Indem Sie Daten nach mehreren Dimensionen aufschlüsseln, können Sie eine tiefgehende Analyse relevanter Segmente vornehmen.
• Um Ihre Ergebnisse zu erweitern, verketten Sie einfach mehrere Datenfelder und Berechnungen miteinander.
• Sie wollen selbst gerne Cubes erstellen? Hier sehen Sie FastStats Discoverer in Aktion
Was sind Cubes?
Ein Cube ist ein leistungsstarkes analytisches Tool, mit dem Sie tiefere Einblicke in Ihre Daten erhalten können. Indem Sie Daten in mehrere Dimensionen aufschlüsseln, können Sie interessante und vor allem relevante Segmente identifizieren. Eine Dimension wie „Datum“ erlaubt es Ihnen, Veränderungen über bestimmte Zeiträume zu beobachten. Wenn Sie verschiedene Messungen zufügen, die auf Transaktionswerten beruhen, erhalten Sie nützliche Einblicke in die unterschiedlichen Segmente innerhalb Ihrer Daten.
Wie kann das in der Praxis aussehen?
Es gibt viele Fragen, die Sie mittels Datenanalyse und den daraus entstehenden Kennzahlen beantworten können. Zum Beispiel für einen Reiseveranstalter:
• Wie unterscheiden sich in diesem Quartal die durchschnittlichen Ausgaben für eine Reise im Vergleich zum letzten Jahr?
Im nachfolgenden Cube sehen Sie die verschiedenen Destinationen, die über 2 Jahre besucht wurden, aufgesplittet nach Quartalen. In jeder Zelle finden Sie sowohl die Anzahl der Personen, die diese Destination im Quartal besucht haben, als auch die durchschnittlichen Buchungskosten.
Um eine Antwort auf die zuvor gestellte Frage zu erhalten und somit die durchschnittlichen Buchungskosten mit dem vorherigen Jahr (VJ = Vorjahr) zu vergleichen, sollten Sie die folgenden Einstellungen vornehmen:
Das Ergebnis im Cube würde wie folgt aussehen:
Der Cube zeigt, dass die durchschnittlichen Buchungskosten für jede der dargestellten Destinationen pro Quartal im Jahr 2013 höher waren, als die in 2012, bis auf das letzte Quartal.
Weitere typische Fragen könnten sein:
• Wie hat sich die relative Beliebtheit der einzelnen Reiseziele über die Zeit verändert?
• Wie hoch ist unser Umsatz pro Destination seit Jahresbeginn?
Auch diese beiden Fragen können in ähnlicher Weise beantwortet werden. Wählen Sie einfach die auf Ihre Fragestellung geeigneten Messgrößen aus und wenden entsprechende Filterkriterien auf die Dimensionen an. In Sekundenschnelle erhalten Sie den passenden Cube.
Nicht vergessen:
• Indem Sie Daten nach mehreren Dimensionen aufschlüsseln, können Sie eine tiefgehende Analyse relevanter Segmente vornehmen.
• Um Ihre Ergebnisse zu erweitern, verketten Sie einfach mehrere Datenfelder und Berechnungen miteinander.
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