Datenanalyse: Boxplot und Pivot-Tabellen

Datenanalyse + Boxplot + Pivot-Tabellen + Statistik


Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Datenanalyse mit Fokus auf Boxplots und Pivot-Tabellen. Teilnehmer lernen, Daten statistisch auszuwerten und visuell darzustellen, um geschäftsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen.


Modul 1: Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt
Modul 2: Boxplot – Verteilungen grafisch sichtbar machen
Modul 3: Pivot-Tabellen für datenbasierte Analyseprozesse
Modul 4: Statistik in Datenanalyse und Auswertung


Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt

• Grundlagen der Datenanalyse: Statistik, Datenanalyse-Methoden, Data Literacy und datengetriebene Entscheidungsfindung in Unternehmen.


• SQL & Power BI in Aktion: Datenaufbereitung, Pivot-Tabellen, Datenmodellierung und Power BI Visualisierungen für Analysen.


• Berufsperspektiven im Data-Umfeld: Data Analyst, Business Analyst & Data Scientist – Einstieg, Tools und gefragte Kompetenzen.


• Datenauswertung in der Praxis: Boxplot, Histogramm, Data Storytelling & Big Data Analytics für geschäftsrelevante Insights.

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.

Pivot-Tabellen für datenbasierte Analyseprozesse

• Pivot-Tabelle anwenden: Strukturierung großer Datenmengen für datengestützte Analyse und Business Intelligence.


• Datenquellen mit Power Query: Zusammenführung und Bereinigung von Tabellen zur Vorbereitung für Pivot-Auswertungen.


• Visualisierung großer Datenmengen: Einsatz von Scatterplots und Histogrammen zur Analyse statistischer Verteilungen.


• Berichte mit Power BI: Aufbau von Power BI Reports auf Basis von Excel Pivot-Daten für analytische Entscheidungsprozesse.

Statistik in Datenanalyse und Auswertung

• Verfahren und Konzepte: Einsatz statistischer Methoden zur Auswertung von Datenquellen, Datenmengen und Analyseprozessen.


• Datenverteilung verstehen: Nutzung von Histogramm, Boxplot und Scatterplot zur Darstellung statistischer Zusammenhänge und Muster.


• Anwendung im Analyseumfeld: Statistik als Bestandteil von Datenanalyse, Big Data Analyse und Business Analytics.


• Verknüpfung mit Tools: Einsatz von Pivot-Tabellen, Datenquellen und Power BI zur statistischen Datenauswertung und Interpretation.

Am Ende der Weiterbildung beherrschen die Teilnehmenden die Anwendung von Boxplots und Pivot-Tabellen zur Datenanalyse und Visualisierung, unterstützt durch Tools wie Power BI und Python, für datenbasierte Entscheidungsprozesse im Unternehmenskontext.