Analyse relationaler Datenbanken beschreibt den strukturierten Umgang mit tabellarischen Systemen, die über SQL abgefragt und analysiert werden. Datenmodelle definieren Beziehungen, Power Query bereinigt und transformiert Daten, und Python unterstützt zusätzliche Prüfungen oder einfache Auswertungen. Ziel ist ein klares Verständnis relationaler Strukturen sowie deren Nutzung für analytische Fragestellungen und Reportingprozesse.

!Relationale Datenmodelle
*ER-Diagramme zur Abbildung von Tabellen und Beziehungen
*Definition von Primär- und Fremdschlüsseln
*Normalisierung zur Sicherung konsistenter Datenhaltung
*Identifikation relevanter Dimensionen und Attribute

!Analyse relationaler Datenbanken
*SQL-Abfragen zur strukturierten Datenselektion
*JOINs zur Zusammenführung verteilter Tabellen
*Aggregation über GROUP BY zur Bildung erster Kennzahlen
*FILTER-Logiken zur Eingrenzung analytischer Bereiche

!Analyseprozesse und Auswertung
*Power Query zur Transformation und Typanpassung
*Einsatz von Python zur ergänzenden Analyse oder Validierung
*Erstellung bereinigter Tabellen für Reporting-Modelle
*Prüfung auf Datenvollständigkeit und Kohärenz

!Dokumentation und Struktur
*Abbildung der Datenbankstruktur im Analysekonzept
*Dokumentation von Schlüsseln, Abhängigkeiten und Abfragen
*Versionierung für reproduzierbare Analysewege
*Einbindung in Power BI zur finalen Visualisierung