Nicht den Bach runter. Trotz allem. Das glaube ich nicht.
Langfristige Trends sind oft schwer zu erkennen. Sie entwickeln sich so gleichmäßig vor unseren Augen, dass wir sie nicht wahrnehmen. Es ist das klassische „boiling frog“ Problem: Wir merken erst dann, was vor sich geht, wenn es unübersehbar wird. Deshalb führt kein Weg an Daten vorbei. Sie weisen uns auf Veränderungen hin, die uns sonst entgehen. Die Daten müssen visualisiert werden. Und das ist nicht nur eine Aufgabe für Statistiker und Informatikerinnen.
Daten helfen Dir, Deine „Business Story“ zu erzählen.
„Business Story Telling“ ist übrigens ein großes Ding. Es gibt sogar ein Buch darüber (Lori Silverman, Business Story Telling for Dummies).
Vermutlich gibt es eine gute Handvoll Trends, denen zumindest die multinationalen Unternehmen ausgesetzt sind. Sagen wir einmal, Bevölkerung, Bruttoinlandsprodukt, Emissionen und geistiges Eigentum gehörten dazu.
Angenommen Du hättst nötigen Daten: wie würdest Du visualisieren, welche Richtung diese „Indikatoren“ einschlagen?
Für die heutige Grafik verwende ich Daten der Weltbank. Wie Du an diese Daten kommst, habe ich in vorherigen Blogs beschrieben. Für jedes Jahr habe ich dann die „Schwerpunkte“ für diese Indizes berechnet.
Berechne die xyz-Koordinaten jeder Hauptstadt auf dem Erdball und setze dort den Index des jeweiligen Landes hin. Offensichtlich liegt der Schwerpunkt dann irgendwo im Inneren des Planeten. Wenn Europa dominieren würde, dann wäre der Schwerpunkt nahe an der Oberfläche, irgendwo unter Europa. Diesen Schwerpunkt verfolge ich dann Jahr für Jahr bis zur Oberfläche des Planeten. Die Berechnung ist nicht besonders schwierig. Ich habe aber eine Weile gebraucht, um die Winkelfunktionen richtig hinzukriegen.
Das Ergebnis ist für mich überraschend und aufschlussreich zugleich. Der Schwerpunkt für das Bruttoinlandsprodukt, die angemeldeten Patente und die CO2-Emissionen gehen alle in Richtung Asien / China. Die Weltbevölkerung „marschiert“ nach Afrika:
Was bedeutet das für Dein Unternehmen?
Falls Dein Unternehmen eine internationale Ausrichtung hat, dann ergeben sich nahezu zwangsläufig aus diesen Entwicklungen sowohl Chancen als auch Risiken. Aber auch ein Weinbauer aus dem Elsass sollte vermutlich nicht die Augen verschließen. Denn angesichts dieser Trends wird Dein Unternehmen sowohl Stärken als auch Schwächen aufzeigen.
Vielleicht wusstest Du, vielleicht wusste vor allem Euer Vorstand das alles schon. Vielleicht werden diese Ergebnisse in Euer SWOT-Analyse bereits festgehalten. Vielleicht sind für Euch auch ganz andere Kennzahlen (Weltbank-Sprech: „Indizes“) interessant. Nun, dann hast Du hier eine neue Möglichkeit, diese darzustellen und die die Motivation der daraus abgeleiteten Maßnahmen zu kommunizieren.
Oder möchtest Du Eure eigenen Daten so darstellen? Sagen wir einmal: die weltweiten Verkaufszahlen Deines Unternehmens? Das könnte interessante Entwicklungen aufzeigen. Oder?
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Wenn Du viel mit Datenanalyse zu tun hast, dann solltest Du coden. Dabei kannst Du Dich von KI unterstützen lassen.
Neulich habe ich ein Seminar beim Europäischen Six Sigma Club dazu gehalten, wie Du ChatGPT & Co bei der Datenanalyse einsetzen kannst. Und zwar:
Als klassische Suchmaschine: Du fragst, wie Du gewisse Analysen in Excel, Power-BI, PSPP, Minitab usw. durchführen kannst. Wenn Du dabei z.B. ChatGPT/Bing verwendest, dann erhältst Du auch Links zu relevanten Webseiten.
Die KI erledigt die Rechnung. Du kannst Deine Rohdaten übermitteln und sagen: Mache mal bitte einen t-Test mit zwei Stichproben. Das Ergebnis ist beeindruckend: Du erhältst eine vollständige Dokumentation mit Erklärungen, die Du 1:1 in Deine Trainingsunterlagen übernehmen könntest.
Lass Dich beim Coden unterstützen: ChatGPT, Bard & Co sind SPRACHmodelle und geben ihre Ergebnisse in Form von Sprache aus. Die Ausgabesprache kann durchaus auch R oder Python sein. KI kann Dir also Code für die Lösung eines Problems erstellen.
Hier als Beispiel ein „Prompt“, den Du auch selbst in ein Sprachmodell eingeben kannst:
Erstelle mir bitte eine Funktion in der Skriptsprache R [oder Python], bei der ich eine natürliche Zahl n vorgebe und die Funktion mir dann die n-te Primzahl ausgibt.
Bei Erstellung dieses Beitrags erhalte ich dafür folgendes Ergebnis, einschließlich Kommentarzeilen:
# Funktion zur Berechnung der n-ten Primzahl
primzahl <- function(n) {
# Initialisierung
i <- 2
primzahlen <- c(2)
# Primzahlen bis n iterieren
while (length(primzahlen) < n) {
# Prüfen, ob i eine Primzahl ist
if (all(i %% primzahlen != 0)) {
# i ist eine Primzahl
primzahlen <- c(primzahlen, i)
}
# i erhöhen
i <- i + 1
}
# n-te Primzahl zurückgeben
return(primzahlen[n])
}
# Beispiel
primzahl(10)
Kopieren, Einfügen. Funktioniert.
Das ist recht beeindruckend. Unter den oben genannten drei Möglichkeiten verwende ich deshalb nahezu ausschließlich den dritten Weg. In dem Seminar habe ich dargelegt, wie erstaunlich einfach das selbst für schwierigere Anwendungsfälle ist. Ich bin deshalb überzeugt:
Wenn Du viel mit Datenanalyse zu tun hast, dann solltest Du Dir die Chance nicht entgehen lassen, Dich von KI beim Coden coachen zu lassen.
Ich bin mir sicher, dass das im Laufe der Zeit noch leichter wird als es heute schon ist.
Warum Du „coden“ solltest, wenn Du Dich viel mit Datenanalyse beschäftigst
Ich sehe hier drei Gründe:
Der Algorithmus muss Dir gehören
Mit dem Code könnt Ihr, vor allem als Team, schneller lernen
Ihr könnt die Qualität Eurer Analysen ständig verbessern.
In meinen vorherigen Beiträgen habe ich das immer wieder erläutert. Ich möchte heute hier darauf verzichten. In dem heutigen Video komme ich allerdings darauf zurück.
Wir erstellen eine Animation zur Entwicklung der weltweiten Patentanmeldungen – und haben Sonderwünsche
In den Tagen nach den Seminar haben einige Teilnehmer und Teilnehmerinnen gefragt:
„Schöne Demo. Aber kannst Du mal ein ‚echtes‘ Beispiel erstellen, wie Datenanalyse per Code konkret aussieht?“
Das will ich im Folgenden tun.
Von der Sache her geht es heute lediglich um ein etwas anspruchsvolleres Balkendiagramm. Die nötigen Daten beschaffen wir uns von der Weltbank. Für ein gegebenes Jahr wollen wir die 10 Länder mit den jeweils meisten Patentanmeldungen identifizieren, diese Länder in absteigender Ordnung auf der einen Achse auftragen und auf der anderen, wie viele Patente das jeweils waren. Das kannst Du natürlich auch in Excel tun.
Danach wollen wir für jedes Jahr die erhaltenen Graphiken abspeichern und daraus eine Animation erstellen. Im Internet findest Du Webseiten, mit der Du mehrere png-Dateien zu einem „animierten Gif“ zusammenfügen kannst. Dafür muss man meiner Ansicht nach schon recht pfiffig sein. Vielleicht kannst Du auch mit Visual Basic in Excel eine Routine schreiben, die für alle 42 Jahre, für derzeit Daten vorliegen, die 10 Länder mit den meisten Anmeldungen je Jahr heraussucht, sortiert, ein Balkendiagramm dafür erstellt und dann abspeichert. Sonst musst Du das für jedes Jahr von Hand tun. Das ist möglich – aber fehleranfällig. Mit Visual Basic bist Du nun aber schon im Bereich „Coden“ unterwegs. Und warum dann nicht gleich richtig?
Denn wir noch folgende „Sonderwünsche“ an unsere Animation:
Die Skala für die Anzahl der Patente soll über die Jahre hinweg stabil bleiben, sodass das Auge leicht erkennt, wie sich die absolute Anzahl ändert („es werden jährlich mehr und mehr Patente veröffentlicht“)
Die Balken der zehn Länder des letzten vorliegenden Jahres („Situation heute“) sollen farbcodiert sein und über alle Jahre hinweg sollen diese Länder in denselben Farben dargestellt werden.
Wir möchten die Analyse gerne schnell anpassen können, wenn uns anstatt der absoluten Anzahl die Anzahl der Patente je Einwohner eines Landes oder aber der Anteil eines Landes in Prozent an den in einem Jahr weltweit veröffentlichten Patenten interessiert.
„Und dafür soll ich coden?“
Wenn Du ein Excel-Profi oder eine Power-BI-Überfliegerin bist, dann kriegst Du die heutige Aufgabe vermutlich in den Griff. Und ich sage mal: wenn Du das kannst, dann kannst Du auch das Coden erlernen, in R oder Python. Ich sehe das so: Dank Coden bist Du viel flexibler, kannst auch neuronale Netze aufbauen und diese mittels H20 online auf großen Rechnern laufen lassen. Das ist schon was… Und Du kannst Warenkorbanalysen durchführen – oder was auch immer.
Wenn Du in R / Python coden kannst, dann brauchst Du in Sachen Datenanalyse nichts anderes mehr.
Und der Code gehört Dir. Du kannst schneller Lernen. Du kannst Dein Lernen besser teilen und das Gelernte festhalten. Du brauchst auch keine online-Tools mehr, auf denen Du Dir Werbung anschauen und Cookies zustimmen musst, nur um eine Gif-Animation aus Deinen png-Files zu basteln…
Du kannst Du Dich auf alle Fälle beim Coden von künstlicher Intelligenz coachen lassen.
„Coden ist doch Aufgabe der IT. Meine Leute sollen das gar nicht können!“
Diese Aussage höre ich so oft, dass ich hier Stellung beziehen möchte. Seeleute sollen ja auch nicht schwimmen können. Die, die ich kenne, können es aber trotzdem.
Hinter dieser Aussage zur IT stehen in der Regel zwei Annahmen:
Die Sichtweise der Linienfunktion: „Coden = IT“.
Die Befürchtung der IT selbst: „Wenn irgendwo irgendein Spaghetti-Code liegt und der dann irgendwann aus irgendwelchen Gründen für irgendwen wichtig wird, dann müssen wir diesen Code am Ende auch noch warten.“
Nun, wenn das das Problem ist, dann gilt:
„Sobald Du in der Lage bist, das Problem zu formulieren, dann bist Du auch in der Lage, das Problem zu lösen“.
Diesen Satz habe ich in einem Buch von Genrich Altschuller gefunden, dem Erfinder von TRIZ. Ich möchte deshalb das Problem als TRIZ-Widerspruch umformulieren:
Ich möchte nicht, dass irgendwer außerhalb der IT auch nur eine Zeile Code schreibt, nicht einmal in Visual Basic. Deshalb haben wir diese Möglichkeit auch unterbunden. Wir tun das, damit kein Wirrwarr von nicht validiertem Code entsteht.
Ich möchte aber gleichzeitig auch, dass die Leute doch eigenen Analyse-Code schreiben. Denn ich kann ja nicht für jedes kleine Problem eine Spezialapplikation kaufen oder bei der IT einen Auftrag erstellen. In der Regel weiß ich ja zu Beginn gar nicht, ob die Analyse nur einmal gefahren wird oder ob sie sich als Standard etablieren wird. Komplizierte Excel-Dateien mit Formel-Wirrwarr und Links zu anderen Excelblättern sind ohnehin ein großes Problem.
Wenn das Dein Problem wäre, dann wäre es mit TRIZ-Ansätzen leicht zu lösen. Genug gepredigt. Nun endlich zum heutigen Thema.
Heute kannst Du mir über die Schulter schauen
Das Video, das ich unten verlinke, ist zum „Mitmachen“ gedacht. Aber auch, wenn Du einfach nur einen Eindruck gewinnen möchtest, was beim Coden auf Dich und Deine Leute zukommt, dann kannst Du es Dir anschauen. Zumindest den Anfang. Danach kannst Du selbst entscheiden, ob Du weitermachen möchtest. Der Vorteil von aufgezeichneten Videos ist ja ohnehin: Du kannst jederzeit vor- oder zurückspulen, anhalten oder auch abbrechen.
Viel Vergnügen!
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