Statistik: Scatterplot und Boxplot

Statistik + Datenanalyse + Scatterplot + Boxplot


Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Anwendung statistischer Methoden zur Auswertung und Visualisierung von Daten. Die Teilnehmenden lernen, wie sie Datenquellen analysieren und interpretieren können, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen.


Modul 1: Statistik in Datenanalyse und Auswertung
Modul 2: Scatterplot – Visualisierung von Zusammenhängen in Datensätzen
Modul 3: Boxplot – Verteilungen grafisch sichtbar machen


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.

Scatterplot – Visualisierung von Zusammenhängen in Datensätzen

• Einsatz von Scatterplot zur Darstellung von Korrelation, Streuung und Struktur in Datenanalyse und Data Science Anwendungen.


• Analyse großer Datenmengen mit Scatterplot Analysis im Kontext von Big Data, Statistik und explorativen Visualisierungen.


• Techniken zur Erstellung mit Python, Power BI Visuals und Datenaufbereitung für interaktive Visualisierung von Beziehungen.


• Nutzung in Analyseprozessen: Scatterplot als Methode zur Interpretation und Strukturierung heterogener Datenquellen.

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.

Mit Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, statistische Visualisierungstechniken wie Scatterplots und Boxplots zur Analyse und Interpretation von Daten zu nutzen, insbesondere im Kontext von Big Data und Business Analytics.