Please wait...

Daten­analyse

Qualitative Datenanalysen

Wir liefern entscheidungs­relevante Informationen.

Weiße Q ist Ihr Partner für sorgfältige Datenaufbereitung und intelligente Datenanalyse. Dadurch machen wir aus qualitativen Daten entscheidungsrelevante Informationen.

Mit unserem bewährten Methodenset und unseren innovativen Ansätzen verknüpfen wir unterschiedliche Datenquellen und analysieren die Daten tiefgehend. Durch unsere Kompetenz in der Umsetzung verschiedener methodischer Ansätze der qualitativen Datenanalyse ermitteln wir Erkenntnisse für nahezu jeden Anwendungsfall.

Dokumentarische Methode

Zur Interpretation von Alltagsgesprächen, Interviews, Protokollen teilnehmender Beobachtung, schriftlichen Äußerungen von Beforschten sowie Bildern und Filmen.

Rekonstruktiv-hermeneutische Analyse

Ziel ist die Rekonstruktion kollektiver, milieuspezifischer Orientierungen.

Qualitative Inhaltsanalyse

Technik zur systematischen Auswertung von manifesten und latenten Kommunikationsinhalten.

Metaphernanalyse

Methode der Textinterpretation, die metaphorische Redewendungen auf zugrunde liegende Vorstellungs- und Wahrnehmungsmuster hin untersucht.

Wir beraten Sie gerne bei der Auswahl der geeigneten Verfahren zur Datenanalyse!

Quantitatives Analysespektrum

Erfolgreiche Datenanalysen durch etablierte Verfahren.

Je nach Forschungsziel setzen wir für unsere quantitativen Datenanalysen unter anderem folgende Univariate, Bivariate und Multivariate Analyseverfahren ein.

Mit intelligenten Datenanalysen machen wir aus Datenmengen entscheidungsrelevante Informationen. Angefangen bei der qualitätsichernden Datenaufbereitung, über einfache deskriptive Datenanalysen bis hin zu komplexen statistischen Verfahren generieren wir Erkenntnisse für nahezu jeden Anwendungsfall. Durch Data Mining und Predictive Analytics erkennen wir sinnvolle Muster in den Daten und geben Ihnen die Antworten auf Ihre Fragen in den Bereichen Unternehmensentwicklung, Marketing und Vertrieb. Auf diese Weise können Sie die Datenvielfalt optimal für sich nutzen, die Herausforderungen der Digitalisierung meistern und mit Sicherheit besser entscheiden.

Regressionsanalyse

Die Regressionsanalyse ist ein statistisches Analyseverfahren zur Treiberanalyse und zur Erstellung statistischer Prognosen.

Kausalanalyse

Wir setzen Kausalanalysen und Strukturgleichungsmodelle ein für Marktprognosen und Treiberanalysen ein.

Diskriminanzanalyse

Wir setzen die Diskriminanzanalyse als multivariate Analysemethode u. a. beim Data-Mining und bei Segmentationsanalysen ein.

Faktorenanalyse

Wir nutzen die Faktorenanalyse zur Verdichtung von Informationen und Identifikation erklärungsrelevanter Variablen.

Clusteranalyse

Wir setzen die Clusteranalyse bei der Zielgruppensegmentierung und Zielgruppenanalyse ein.

Conjoint Analyse

Wir setzen Conjoint Analysen in der Produkt- und Preisoptimierung und zur Marktsimulation ein.