Varianzanalyse beschreibt den Prozess, mit dem Streuungen in Daten systematisch erfasst und ihre Bedeutung bewertet wird. Für Data Scientist:innen liefert sie eine wichtige methodische Grundlage. Der Kurs verbindet SQL, Power BI und eine strategische KI-Einordnung.


!Kursinhalt


!1. Datenbasis aus SQL-Quellen
*Datenstrukturen in SQL-Datenbanken
*Daten aggregieren und filtern
*Daten aus mehreren Tabellen kombinieren
*Window Functions für Streuungsbetrachtungen


!2. Statistische Verfahren der Varianzanalyse
*Lagemaße und Dispersionsmaße in Power BI
*Mittelwert, Median und Quartile
*Korrelationen erkennen
*Identifikation von Ausreißern


!3. Visualisierung der Streuung
*Boxplots äquivalente Diagrammtypen
*Säulen- und Liniendiagramme
*Filterkontexte für Vergleichsperspektiven
*Best Practices der Datenvisualisierung


!4. Varianzaussagen strategisch einsetzen
*Use Cases für streuungsbasierte Steuerung
*Governance bei statistischen Aussagen
*Stakeholder-Kommunikation mit Streuung
*KI-Einordnung varianzbasierter Modelle


!Berufliche Relevanz


*Belastbare Aussagen zu Streuungen
*Frühe Erkennung instabiler Prozesse
*Wiederverwendbare Statistikbausteine
*Anschluss an strategische KI-Initiativen