Einführung in die Datenanalyse für Einsteiger
Diese anfängerfreundliche Tutorial-Reihe führt dich Schritt für Schritt durch den gesamten Datenanalyseprozess. Du lernst, mit realen Geschäftsdaten zu arbeiten, praktische Analysetechniken anzuwenden und deine Ergebnisse so zu präsentieren, dass sie geschäftlichen Mehrwert schaffen.
Modul 1: Einführung in die Datenanalyse & Datenerfassung
Lerne, warum Datenanalyse wichtig ist, wie sie zum Unternehmenserfolg beiträgt und wie du reale Daten über Plattformen wie Kaggle sammelst. Du lädst den Amazon-Sales-Datensatz herunter und erkundest ihn, der die Grundlage für dein Portfolio-Projekt bildet.
Modul 2: Datenbereinigung
Entdecke, wie du Rohdaten bereinigst, indem du fehlende Werte identifizierst und korrigierst, Duplikate entfernst und einfache Funktionen in Google Sheets verwendest, um deinen Datensatz für die Analyse vorzubereiten.
Modul 3: Statistische Analyse
Verstehe, wie grundlegende statistische Verfahren wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Korrelation angewendet werden, um Trends in deinem Datensatz aufzudecken und die Verkaufsleistung zu interpretieren.
Modul 4: Explorative Datenanalyse (EDA)
Nutze Sortierungen, Filter, Pivot-Tabellen und Suchfunktionen, um deine Daten zu untersuchen, Muster zu erkennen und tiefere geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen.
Modul 5: Datenvisualisierung
Lerne, wie du Daten effektiv mit Balkendiagrammen, Liniendiagrammen, Histogrammen und geografischen Karten in Google Sheets präsentierst. Außerdem erstellst du ein einfaches Dashboard zur Zusammenfassung wichtiger Leistungskennzahlen.
Modul 6: Storytelling mit Daten
Entdecke, warum Storytelling für Datenanalysten entscheidend ist. Du lernst, wie du deine Analyse strukturierst und Erkenntnisse so präsentierst, dass sie Entscheidungen unterstützen und geschäftliche Wirkung erzielen.
Modul 7: KI-Tools für die Datenanalyse:
Erkunde, wie Tools wie ChatGPT für die Datenanalyse dir helfen können, effizienter zu arbeiten. Du wirst sehen, wie KI bei Analysen unterstützen, Aufgaben automatisieren und schneller Erkenntnisse liefern kann – eine unverzichtbare Fähigkeit für moderne Analysten.
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