Excel + Power BI + Datenanalyse + Visualisierung
Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Nutzung von Excel und Power BI für Datenanalyse und Visualisierung. Teilnehmende lernen, wie sie Daten aufbereiten, analysieren und in anschauliche Berichte umwandeln können, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
Modul 1: Grundlagenkurs Excel für Datenanalyse und Reporting
Modul 2: Einführung in die Statistik
Modul 3: Scatterplot - Visualisierung von Zusammenhängen in Datensätzen
Modul 4: Boxplot - Verteilungen grafisch sichtbar machen
!Grundlagenkurs Excel für Datenanalyse und Reporting
*Grundlagen der Datenaufbereitung: Einführung in Power Query und wichtige Excel-Funktionen zur ersten Datenstrukturierung.
*Pivot-Tabellen kennenlernen: Basiswissen zur Erstellung und Nutzung von Pivot-Tabellen für einfache Datenübersichten.
*Einführung in Statistik: Grundlegende Auswertungen mit Histogrammen und einfachen Diagrammen für erste Dateninterpretationen.
*Verknüpfung mit Power BI: Überblick zur Nutzung von Excel-Daten in Power BI für erweiterte Visualisierung und Analyse.
!Einführung in die Statistik
*Statistische Grundlagen verstehen: Einführung in deskriptive Statistik, Datenkompetenz und grundlegende Analysemethoden für Datenanalyse.
*Daten auswerten & interpretieren: Nutzung von Histogramm, Boxplot und Scatterplot zur Verteilungserkennung und Musteranalyse.
*Arbeiten mit Datenquellen: Aufbau und Analyse von Pivot-Tabellen, Umgang mit großen Datenmengen und statistischer Datenauswertung.
*Anwendung im Analysekontext: Statistiken erstellen, Datenquellen bewerten und Big Data Analytics für fundierte Entscheidungen nutzen.
!Scatterplot - Visualisierung von Zusammenhängen in Datensätzen
*Einsatz von Scatterplot zur Darstellung von Korrelation, Streuung und Struktur in Datenanalyse und Data Science Anwendungen.
*Analyse großer Datenmengen mit Scatterplot Analysis im Kontext von Big Data, Statistik und explorativen Visualisierungen.
*Techniken zur Erstellung mit Python, Power BI Visuals und Datenaufbereitung für interaktive Visualisierung von Beziehungen.
*Nutzung in Analyseprozessen: Scatterplot als Methode zur Interpretation und Strukturierung heterogener Datenquellen.
!Boxplot - Verteilungen grafisch sichtbar machen
*Boxplot Statistik zur Darstellung von Streuung, Median und Ausreißern in strukturierter Datenanalyse und Visualisierung.
*Anwendung in Big Data Kontexten: Boxplot Analyse zur Mustererkennung in datenintensiven Visualisierungen und Data Science.
*Toolbasierte Umsetzung mit Power BI Boxplot, Python-Visualisierungen und datengetriebener Modellierung.
*Datenmengen visuell analysieren: Vergleich von Gruppen, Identifikation von Extremwerten und Ableitung statistischer Aussagen.
Mit Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Excel und Power BI zur Datenanalyse und Visualisierung im Big-Data-Kontext anzuwenden. Sie verwenden statistische Methoden und Tools für fundierte Dateninterpretationen.