Statistische Diagramme beschreiben den Prozess, mit dem komplexe Verteilungen und Zusammenhänge visuell erfassbar werden. Der Kurs verzahnt Python-basierte Visualisierung, Power-BI-Reporting und die strategische Einbettung in datengetriebene Entscheidungen.


!Kursinhalt


!1. Verteilungsdiagramme in Python
*Histogramme zur Verteilungsdarstellung
*Boxplots zur Verteilungsdiagnose
*Streudiagramme für Zusammenhänge
*Tortendiagramme für Anteilsdarstellungen


!2. Statistische Kennwerte als Grundlage
*Mittelwert, Median und Quartile
*Lagemaße und Dispersionsmaße
*Lineare und logistische Regression
*Korrelationen erkennen


!3. Statistische Diagramme in Power BI
*Säulen-, Kreis- und Liniendiagramme
*Trendlinien einzeichnen
*Identifikation von Ausreißern im Reporting
*Best Practices der Datenvisualisierung


!4. Diagramme im Geschäftskontext einordnen
*Use Cases für statistische Visualisierung
*Datenqualität als Glaubwürdigkeitsfaktor
*Governance bei veröffentlichten Diagrammen
*Stakeholder-Kommunikation mit Statistiken


!Berufliche Relevanz


*Klare Aussagen zu Verteilungen und Zusammenhängen
*Konsistenz zwischen Python- und BI-Diagrammen
*Belastbare Visuals für Fachpräsentationen
*Beitrag zu datengetriebener Entscheidungskultur