Datenanalyse bezeichnet in der Werkstofftechnik die systematische Verarbeitung, Auswertung und Interpretation experimenteller oder simulativer Daten, um Zusammenhänge zwischen Zusammensetzung, Prozessparametern, Mikrostruktur und Eigenschaften von Werkstoffen zu verstehen. Typische Datenquellen sind mechanische Prüfungen, thermische Analysen, Spektroskopie, Mikroskopie (z. B. EBSD, TEM) sowie Hochdurchsatz-Simulationen.

Zentrale Schritte umfassen Datenvorverarbeitung (Bereinigung, Normalisierung, Fehlwertbehandlung), explorative Analyse (Statistiken, Korrelationsuntersuchungen), Modellbildung und Validierung. Klassische Methoden reichen von Regressions- und Varianzanalysen bis zu multivariaten Verfahren wie der Hauptkomponentenanalyse (PCA), die hochdimensionale Datensätze auf wenige, interpretierbare Hauptkomponenten reduziert und damit verborgene Struktur-Eigenschafts-Beziehungen sichtbar macht.

Mit wachsender Datenmenge gewinnen KI-basierte Datenanalyseverfahren an Bedeutung. Maschinelles Lernen und Deep Learning werden zur Vorhersage von Werkstoffeigenschaften, zur Phasenerkennung in Mikrostrukturbildern oder zur Optimierung von Prozessfenstern eingesetzt. Entscheidend für belastbare Ergebnisse sind sorgfältiges Versuchsdesign, repräsentative Datensätze, physikalisch fundierte Merkmalsbildung (Feature Engineering) und eine strenge Validierung, beispielsweise durch Kreuzvalidierung und unabhängige Testdatensätze.

Datenanalyse fungiert damit als Bindeglied zwischen Experiment, Simulation und Theorie und ist ein Schlüsselwerkzeug für die beschleunigte Werkstoffentwicklung und -qualifizierung.