Ansätze für eine systematische Untersuchung

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Leitfaden zum systematischen Vorgehen zur Datenanalyse mit [TIS] in 4 Schritten
Es kommt immer wieder zu Rücksprüngen zwischen den Schritten. Die Reihenfolge ist nur die Haupt-Marschrichtung.

Inhaltsverzeichnis

1 Schritt 1 ⇒ Aufbereitung
2 Schritt 2 ⇒ Normalisierung
3 Schritt 3 ⇒ Prüfung von Hypothesen zur zeitlichen Struktur
4 Schritt 4 ⇒ Bestimmung des zukünftigen Verlaufes

Schritt 1 ⇒ Aufbereitung

Der Schritt Aufbereitung soll den sauberen Zugriff auf Daten erlauben.

Teilschritt	Zu tun?	Beschreibung	Beispiel
Daten und ihr Zusammenspiel, sowie die Quellen beschreiben	Immer	Datei mit 63.456 Zeilen am 17.3.8 von XY... eingespielt. Der Inhalt sieht exemplarisch folgendermaßen aus ... Die Daten wurden in folgender Weise erhoben ... Mögliche Schwächen der Erhebung sind	Daten und Quellen
Arbeitsabläufe in der Übersicht	oft	Wie ist die Gesamstruktur der Abläufe und Prozesse im Zusammenspiel mit der Erhebung.	Prozess [1]
Alle Daten an EINER Stelle und genau einmal einlesen	Immer	Eine Stelle ist wichtig, dass bei Updates nicht versehentlich nur ein Teil aktualisiert wird	Import
In Standardisierte Form bringen	Immer	TIS:Grundbegriffe:Standardformen	Standardform 11U
Zeitbereichsauswahl	Fallweise	z.B. für alle Datenquellen überschneidende Bereiche wählen, oder entsprechende Teilbestände zusammen holen	Zeitraum wähen nach Datum oder relativ
Recodierungen zu Identifizierern oder zu Zeit	Fallweise	z.B. von 1000 verschiedenen Warengruppen auf 5 verdichten. z.B. statt detaillierter Zeitstempel Recodierung auf Werktag, Vormittag, Nachmittag, Abend ... z.B. Vorbereitung verschiedene Gruppierungen in Auswertung zu bringen (Stadt-Land; Einkaufsstraße - Shoppingcenter, ...)	Recodierung
Datenreinigung für jede einzelne Datenspalte	Immer	Ausreißer, Löcher, Korrektur... herausnehmen. Besser zu viele als zu wenige Extremwerte heraus nehmen, auf Extremwerten sollte eine Analyse nur insofern nicht aufbauen. Glättung mit z.B. TIS:Glättung insbesondere bei Zeitrastern Wenn bestimmte Verfahren nicht mit Lücken umgehen können, dann die fehlenden Werte ergänzen, aber diese Ergänzungen markieren, so dass nachvollziehbar bleibt was ergänzt/korrigiert wurde. Wenn bestimmte Visualisierungen durch Lücken unlesbar/schlecht lesbar werden, dann ebenso Daten ergänzen.	Beispiel Suche nach Ausreissern
Datenreinigung für Datenspalten im Zusammenspiel	Immer	z.B. unplausible Zusammenhänge: Verkaufsdaten, obwohl keine Mitarbeiter im Dienst z.B. unplausible Annahmen: Wenn ein Verkauf z.B. 7Minuten dauert, hätte dann Zahl Mitarbeiter z.B. Montag früh ausgereicht um diese Leistung zu erbringen	Check Daten im Zusammenspiel
Aufsummieren oder Differenzen berechnen, Zusammenziehen von Zeiten	Fallweise	Aufsummieren z.B. von Ereignisdaten zu Gesamtzahlen (z.B. wie viele Personen sind im Geschäft basierend auf Eingangs- und Ausgangsdaten) Differenzieren: z.B. Veränderung der Geschwindigkeit und des Lagerstandes statt dessen Wertes Viele kleine Zeiten zu einer längeren Zusammen ziehen (z.B. kleine Arbeiten zu Schicht) Aus zwei Datenreihen eine berechnen: Z.B. aus Stunden Arbeitszeit und Stück könnte Stück/Stunde gerechnet werden	Beispiel: Differenz zu Durchschnittswert
Plausibilitätscheck	immer	Sind Gesamtmengen, Gesamtsummen, etc. plausibel. - Quervergleich zu bekannten Zahlen, um mehr Sicherheit zu gewinnen.	Plausibilitätsprüfung

Schritt 2 ⇒ Normalisierung

Normalisierung hat den Sinn den sauberen Vergleich vorzubereiten, so dass nicht Äpfel mit Birnen verglichen werden. Das kann zu zusätzlichen Datenbeständen für die Auswertung führen.

Teilschritt	Zu tun?	Beschreibung Beispiele
Die zu verwendenden Datenspalten und Kennzahlen (verdichtet: Auslastung, roh)	Immer	Was ist/sind Indikatoren für erbrachte Leistung?
Mit entsprechender Tagtypenunterscheidung, Markierung fehlerhafter Daten/Zeitzonen. Kernfrage: Gibt es weitere Tagtypen UND/ODER Trends:	Immer	Wichtige zu prüfende UNTERSCHEIDUNGEN: Unterschiede der Wochentage Saisonale Muster wie z.B. Sommer/Winter, Ferien/Nichtferien Vor Ereignis (11.9.), nach Ereignis langfristige Trends Monatsrhythmus (z.B. Monatsbeginn, Monatsende, Banktage, ...) Feiertage und Tage um Feiertage ... Wichtige anwendbare METHODEN: Übersicht in Visualisierung Hypothesen in verschiedenen Zeiträumen Wichtige anwendbare TECHNIKEN Landkarte Summengrafiken auf verschiedener Granularität, Zyklizität (z.B. Jahre im Verlauf zueinander)
Was ist die kleinste angemessene Einheit der Analyse?	Immer	Zu prüfen: Problem versetzter Erfassung von Arbeiten/Ereignissen - z.B. unregelmässige erfasste Leistungen (z.B. in Pausen) oder systematisch später erfasse Leistungen (z.B. Kassadaten mit vorhergehender Beratung, die aber nicht erfast wird). Zu prüfen: Problem unterschiedlicher Zeitraster - siehe auch TIS:Zeitrasterkonvertierung
Was sind die richtigen Kennzahlen der Analyse?	Immer	Z.B. Summen oft verzerrt durch unterschiedliche Zahl zugrundeliegender Daten Z.B. Auslastung oft verzerrt durch geringe Zahl zugrundeliegender Daten
Was sind die richtigen Grenzen der Tagestypen?	Immer	Ist Mitternacht ein guter Wechselpunkt oder wäre ein anderer Zeitpunkt für den "Tagesbeginn", "Wochenbeginn" besser? - Z.B. endet bei der Polizei Freitag Nacht in der Regel nicht um 00:00
Umgang mit fehlerhaften Daten	Immer	Wie müssen Berechnungen angepasst werden, um z.B. fehlende Daten richtig auszugleichen? Wo fließen auch unplausible Werte wieder ein (z.B. Kassa Nachbuchungen können in Tagessummen einfliessen aber nicht in tageszeitliche Betrachtung)
Umgang mit Zeitzonen, Sommerzeit/Winterzeit, sich verändernden Zeiten	Selten	Z.B. Korrektur für diese Faktoren oder Berechnung von Werten relativ zu sich verschiebenden Ereignissen (z.B. Sonnenaufgang)

Schritt 3 ⇒ Prüfung von Hypothesen zur zeitlichen Struktur

Bei den Auswertungen geht es um die eigentlichen Ergebnisse. Sie werden durchgeführt für

jeden Datenbestand getrennt
Zusammenspiel von Datenbeständen

Die folgende Liste soll nur eine Anregung sein und ist eine kleine Auswahl wichtiger Behauptungen/Prüfungen.
Die Auswertungen erfolgt nach Tagytpen getrennt (z.B. Montage/Werktage ... ohne Feiertage - je nach Ergebnis der Untersuchungenim Bereich Normalisierung.

Behauptung	Zu tun?	Wie zu prüfen?
Arbeitszeit, Bedarf, Auslastung ... beträgt im Zeitbereich	immer	Summen im Verlauf über die Zeit Summen im Verlauf mit den Zeitzyklen im Vergleich - z.B. Jahreskurven im Vergleich Vorlagenordner_D Wie oft waren wie viele Personen da - bzw. Ereignisse?
Arbeitszeit, Bedarf, Auslastung ... schwankt/schwankt regelmäßig / ist konstant	immer	Summen im Verlauf über die Zeit Summen im Verlauf mit den Zeitzyklen im Vergleich - z.B. Jahreskurven im Vergleich Kreuztabelle
Arbeitszeit, Bedarf, Auslastung ... hat bestimmte Muster des Auftretens, des Abweichens von Plan	immer	Summen im Verlauf über die Zeit Landkarte Vorlagenordner_D Wochentage nach Tageszeit im Vergleich Summen im Verlauf mit den Zeitzyklen im Vergleich - z.B. Jahreskurven im Vergleich Vergleich der Tagesprofile nach Tagestypen
Der Zusammenhang von A zu B ist ...	oft	Kreuztabelle bzw. XY Grafik Vorlagenordner I ... Auswertung für mehrere 11U Knoten: Überstunden & Anzahl MA Vorlagenordner J ... Auswertung für mehrere 11U Knoten: Umsatz und Anzahl Mitarbeiter Vorlagenordner K ... Auswertung für mehrere 11U Knoten: Plan/Ist Vergleich: Korrelation: X erklärt Schwankung von Y zu ...%.
Einflussfaktor Schichtübergabe	oft	Vorlagenordner_D Wochentage nach Tageszeit im Vergleich
Start-, Endezeiten, Längen streuen, häufen sich, sind regelmässig, sind unbeeinflusst von ...	oft	Vorlagenordner_F Startzeiten nach Wochentagen Längenverteilung
Prüfung auf Vorkommen - z.B. was ist Mindeststärke	fallweise	Z.B. Prüfung in der Jahresübersicht - wie war es in Urlaubszeiten

Schritt 4 ⇒ Bestimmung des zukünftigen Verlaufes

Verfahren	Anmerkung
Bestimmung eines festen Schätzwertes für bestimmten Tagestyp	z.B. Berechnung des Durchschnitts, Medians, Perzentils des TIS:Grundbegriffe:Tagesprofil für die verschiedenen Tagestypen
Entwicklung eines detaillierten Forecasts	Mit Verfahren aus der Vorlage Forecaster plus händischen Eingriffen

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Schritt 2 ⇒ Normalisierung

Schritt 3 ⇒ Prüfung von Hypothesen zur zeitlichen Struktur

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