Die explorative Datenanalyse verschafft einen ersten strukturierten Überblick über neue Datensätze. Data Analystinnen und Analysten nutzen Python, um Muster, Ausreißer und Zusammenhänge sichtbar zu machen.

!Kursinhalt

!1. Vorgehen in der explorativen Analyse
*Zielsetzung der Untersuchung
*Struktur typischer Analyseschritte
*Rolle von Fachwissen

!2. Datenverständnis in Python
*erste Inspektion mit Pandas
*Umgang mit Datentypen und Nullwerten
*Verteilungen und Extremwerte

!3. Zusammenhänge sichtbar machen
*Korrelationen und einfache Tests
*Gruppenvergleiche
*Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn

!4. Dokumentation der Erkenntnisse
*Aufbau strukturierter Notebooks
*Formulierung klarer Zwischenfragen
*Übergabe an weitere Analyseschritte

!Berufliche Relevanz

*explorative Analyse bildet die Grundlage fundierter Entscheidungen
*Python bietet dafür ein umfassendes Werkzeugset
*strukturierte Dokumentation sichert die Nachvollziehbarkeit