Effektive Datenanalyse mit SQL Basics und Produktmetriken
1. Einführung in Data Analytics
- Überblick über Data Analytics
- Bedeutung von Daten in der heutigen Welt
- Datenquellen und Datentypen
- Einführung in SQL und Datenbanken
2. Grundlagen von SQL
- SQL Syntax und Struktur
- Abfragen von Daten (SELECT, WHERE, JOIN)
- Datenmanipulation (INSERT, UPDATE, DELETE)
- Praktische SQL-Übungen
3. Produktmetriken und KPIs
- Definition und Bedeutung von Produktmetriken
- Entwicklung von KPIs für Produkte
- Tools zur Messung von KPIs
- Fallstudien zu en KPIs
4. A/B Testing und Validierung
- Grundlagen des A/B Testings
- Planung und Durchführung von A/B Tests
- Analyse der Testergebnisse
- Best Practices im A/B Testing
5. Tracking Tools und Google Analytics
- Einführung in Tracking-Tools
- Google Analytics: Funktionen und Nutzung
- Dateninterpretation aus Analytics
- Tracking von Nutzerverhalten
6. Datenanalysetechniken
- Quantitative vs. qualitative Datenanalyse
- Statistische Methoden für die Datenanalyse
- Datenvisualisierung und Reporting
- Werkzeuge und Software für die Datenanalyse
7. Customer Insights und deren Bedeutung
- Erfassung und Analyse von Kundenfeedback
- Nutzerverhalten verstehen und interpretieren
- Anwendung von Customer Insights im Produktmanagement
- Zukunftstrends im Kundenverhalten