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Datenverdichtung

Datenaufbereitung

Im Rahmen der Datenanalyse umfangrei­cher Marktforschungsdaten ist es für das menschliche Gehirn häufig überaus schwie­rig, aus der unüberschaubaren Menge von Rohdaten Strukturen zu erkennen oder sich ein Gesamturteil zu bilden. Daher bedarf es der Anwendung systematischer Methoden der Datenreduktion und -Verdichtung. Da­mit einher geht zwar stets ein objektiver In­formationsverlust, dem jedoch ein subjekti­ver Informationsgewinn gegenübersteht. Schon durch Kreuztabellierungen läßt sich das Datenmaterial oftmals anschaulicher darstellen, wobei u. U. bereits Aggregationen erfolgt sind. Daneben kann eine weitere Komprimierung durch Kennzahlen der Häufigkeitsverteilung bestimmter Merk­male statt Betrachtung der Urwerte erreicht werden (Mittelwerte, Streuungsmaße). Da mehrere Merkmale häufig genug über­schneidende Bedeutungsinhalte haben und insofern eine gewisse Redundanz aufweisen, benutzt man auch die Korrelationsanalyse und insb. die Faktorenanalyse zur Redu­zierung der ursprünglichen Datenmatrix. Während hier Variablen zusammengefaßt werden, versucht die Clusteranalyse mit ihren verschiedenen Varianten Objekte („Fälle“) zu gruppieren und auf diesem Wege eine Komprimierung herbeizuführen. Das AID-Verfahren kann in ähnlicher Form der Variablenreduktion dienen. Zur Daten- komprimierung
1. w. S. kann man schließlich auch die Visualisierung von Datenstruk­turen errechnen. Datenselektion, z.B. durch Marketing- Informationssysteme, die Berichte nur noch dann erstellen, wenn bestimmte Toleranz­werte überschritten werden, ist eine weitere Möglichkeit, dem Phänomen der „Informa­tionsarmut im Informationsüberfluß“ zu entgehen. Am hilfreichsten dafür ist aller­dings eine möglichst fundierte und klare Hintergrundtheorie, deren Modelle jeder Auswertung eine fundierte Basis verleihen.

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