Datenanalyse umfasst alle systematischen Schritte zur Verarbeitung, Auswertung und Interpretation von Mess- und Simulationsdaten, um quantitative Aussagen über Werkstoffeigenschaften, Gefügezustände und Prozess-Parameter-Beziehungen zu gewinnen.

Typische Datenquellen in der Werkstofftechnik sind mechanische Prüfungen (z.B. Zug-, Kriech- oder Ermüdungsversuche), thermische Analysen (DSC, TGA), spektroskopische Verfahren (XRD, EDX, NMR) sowie bildgebende Techniken (REM, TEM, CT). Datenanalyse beginnt mit Datenaufbereitung (Bereinigung von Ausreißern, Rauschreduktion, Normalisierung, Kalibrierung) und geht über in deskriptive Statistik (Mittelwerte, Verteilungen, Korrelationen) und inferenzstatistische Methoden (Konfidenzintervalle, Hypothesentests, Varianzanalyse).

Ein zentraler Aspekt ist die Modellbildung: Regressionsverfahren, Lebensdauer- und Schadensmodelle oder konstitutive Materialmodelle werden aus Daten geschätzt und validiert. In hochdimensionalen Datensätzen, etwa bei hochauflösender Gefügetomographie oder Hochdurchsatz-Experimenten, kommen multivariate Verfahren und zunehmend auch Methoden des maschinellen Lernens (Clusteranalyse, Klassifikatoren, nichtlineare Regressionsmodelle) zum Einsatz.

Für die wissenschaftliche Verwertbarkeit sind Unsicherheitsquantifizierung, Fehlerfortpflanzung und Reproduzierbarkeit entscheidend. Standardisierte Workflows, dokumentierte Auswerte-Skripte und Versionskontrolle von Datensätzen werden daher immer wichtiger. Insgesamt bildet Datenanalyse die Grundlage, um Struktur-Eigenschafts-Beziehungen belastbar abzuleiten, Prozessfenster zu optimieren und digitale Werkstoffzwillinge zu entwickeln.