Kurs: Datenanalyse

von der Frage bis zum Dashboard

Kostenloser Online-Kurs · Anfänger · 7 Einheiten

Du durchläufst den Analyseprozess von der Frage bis zur Empfehlung: Kennzahlen definieren, Datenquellen beurteilen, mit SQL abfragen, bereinigen, zusammenfassen, visualisieren und mit Dashboards präsentieren. Danach kannst du eine kleine Analyse mit Tabellenkalkulation, SQL und einem BI-Tool durchführen.

Von Studeli

Mit Einheit 1 starten

Ist dieser Datenanalyse-Kurs etwas für dich?

Für wen

Du willst in die Datenanalyse einsteigen oder Daten in deinem Job nutzen und kannst bereits einfache Formeln in Tabellenkalkulationen anwenden; Programmier- oder Statistikkenntnisse brauchst du nicht.

Was du vorher brauchst

Was du in 7 Einheiten lernst

Jede Einheit enthält alle neun Lernwerkzeuge

  • Lernleitfaden
  • Zusammenfassung
  • Interaktive Lektionen
  • Übungsfragen
  • Karteikarten
  • Erklär Es
  • Schlüsselbegriffe
  • Lernzettel
  • Konzeptkarte

  1. Datenanalyseprozess

    Hier starten

    Beschreibe den Datenlebenszyklus und die Phasen Fragen, Vorbereiten, Verarbeiten, Analysieren, Teilen und Handeln und erkläre die Berufsbilder, Werkzeuge und Denkweisen von Datenanalysten.

    5 Lernziele
    1. 1.Erkläre, was Datenanalyse ist und wie sie Entscheidungen unterstützt
    2. 2.Beschreibe den Datenlebenszyklus
    3. 3.Durchlaufe die sechs Phasen einer Datenanalyse
    4. 4.Denke wie ein Datenanalyst
    5. 5.Beschreibe die Berufsbilder und Werkzeuge der Datenanalytik

  2. Fragen stellen und Kennzahlen definieren

    Überführe ein betriebliches Problem in präzise Analysefragen, ermittle die Stakeholder und ihre Bedürfnisse und definiere die Kennzahlen und Leistungskennzahlen, mit denen du die Fragen beantwortest.

    5 Lernziele
    1. 1.Grenze das betriebliche Problem ein, bevor du mit den Daten arbeitest
    2. 2.Stelle Fragen, die zu hilfreichen Antworten führen
    3. 3.Verstehe Stakeholder und arbeite mit ihnen zusammen
    4. 4.Definiere Kennzahlen und Leistungskennzahlen, mit denen du die Fragen beantworten kannst
    5. 5.Lege den Projektumfang und die Erfolgskriterien einer Analyse fest

  3. Datenqualität

    Vergleiche Datenquellen und Datentypen, beurteile die Glaubwürdigkeit und mögliche Verzerrungen von Daten und gehe mit personenbezogenen Daten unter Beachtung von Datenschutz und Datenethik um.

    5 Lernziele
    1. 1.Ermittle die Herkunft und die Form von Daten
    2. 2.Speichere und organisiere Daten in Dateien, Tabellenkalkulationen und Datenbanken
    3. 3.Beurteile die Glaubwürdigkeit, mögliche Verzerrungen und die Zweckmäßigkeit von Daten
    4. 4.Schütze personenbezogene Daten durch Maßnahmen zum Datenschutz und zur Datensicherheit
    5. 5.Beachte die Datenethik während der gesamten Analyse

  4. Daten bereinigen

    Finde und behebe Dubletten, fehlende Werte, uneinheitliche Formate und ungültige Einträge in Tabellenkalkulationen und mit SQL und dokumentiere jeden Schritt der Datenbereinigung.

    5 Lernziele
    1. 1.Beurteile die Datenintegrität und finde fehlerhafte Daten
    2. 2.Entferne Dubletten und behandle fehlende Werte
    3. 3.Vereinheitliche Texte, Formate und Datentypen
    4. 4.Bereinige Daten Schritt für Schritt in einer Tabellenkalkulation und mit SQL
    5. 5.Dokumentiere und überprüfe die Datenbereinigung

  5. Daten analysieren und zusammenfassen

    Sortiere, filtere, gruppiere und aggregiere Daten, führe Tabellen zusammen und berechne statistische Kennwerte in Tabellenkalkulationen und mit SQL, um eine Analysefrage zu beantworten.

    6 Lernziele
    1. 1.Plane eine Analyse und organisiere die Daten
    2. 2.Erstelle berechnete Felder
    3. 3.Führe Daten aus mehreren Tabellen zusammen
    4. 4.Gruppiere und aggregiere Daten
    5. 5.Berechne und interpretiere statistische Kennwerte
    6. 6.Prüfe die Ergebnisse und formuliere die Antwort

  6. Datenvisualisierung

    Wähle das zur Fragestellung passende Diagramm, gestalte übersichtliche und barrierefreie Visualisierungen, vermeide irreführende Darstellungen und erstelle Diagramme mit einem BI-Werkzeug wie Tableau, Power BI oder Looker Studio.

    6 Lernziele
    1. 1.Wähle das zur Fragestellung passende Diagramm
    2. 2.Verstehe, wie Menschen Diagramme lesen
    3. 3.Gestalte übersichtliche Diagramme mit klarer Aussage
    4. 4.Setze Farben sinnvoll ein und gestalte Diagramme barrierefrei
    5. 5.Erkenne und korrigiere irreführende Diagramme
    6. 6.Erstelle Diagramme mit einem BI-Werkzeug

  7. Dashboards und Datengeschichten

    Baue Dashboards um die wichtigsten Kennzahlen herum auf und präsentiere Stakeholdern deine Analyseergebnisse als verständliche Datengeschichte mit Empfehlungen und Grenzen der Aussagekraft.

    5 Lernziele
    1. 1.Plane ein Dashboard anhand seines Zwecks und seiner wichtigsten Kennzahlen
    2. 2.Entwirf und erstelle ein übersichtliches, interaktives Dashboard
    3. 3.Entwickle aus einer Analyse eine verständliche Datengeschichte
    4. 4.Präsentiere Stakeholdern die Analyseergebnisse
    5. 5.Leite Empfehlungen ab, ordne die Aussagekraft der Analyseergebnisse ein und fasse sie zusammen

Wie es weitergeht

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Weiter: Datenanalyse mit Python – NumPy, pandas und Matplotlib (Mittel)

Du kannst einfaches Python schreiben (Variablen, Schleifen, Funktionen, Listen und Wörterbücher), kennst den Analyseprozess und willst Daten mit NumPy, pandas und Notebooks analysieren.

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