Warum Data Analytics
Einführung in die Bedeutung und den Nutzen von Data Analytics für Unternehmen, Organisationen und Entscheidungsprozesse.
Lerne die Grundlagen der Data Analytics kennen – von Datenaufbereitung über Analyseverfahren bis hin zu gängigen Tools wie Excel, SQL und Python.
Einführung in die Bedeutung und den Nutzen von Data Analytics für Unternehmen, Organisationen und Entscheidungsprozesse.
Lerne, wie Data Analytics in der Marktforschung, im Risikomanagement und im Controlling zur Entscheidungsunterstützung eingesetzt wird.
Vergleich von datenbasierten Entscheidungsprozessen mit erfahrungs- oder gefühlsbasierten Ansätzen.
Ein Überblick über strukturierte und unstrukturierte Daten sowie wichtige öffentliche Datenquellen für die Analyse.
Grundlagen, Prinzipien und gesetzliche Anforderungen rund um den ethischen und regelkonformen Umgang mit Daten in der Analyse.
Lerne praxisrelevante Excel-Funktionen wie Pivot-Tabellen, SVERWEIS, WENN und Trendlinien für fundierte Datenanalysen.
Visualisierung und Analyse von Daten mit Tools wie Power BI und Tableau – Grundlagen, Funktionen und Best Practices.
Grundlagen der Statistik und zentrale Konzepte wie Korrelation, Kausalität und deren Anwendung im Data Analytics-Kontext.
Einführung in die Datenanalyse mit Pandas – von DataFrames über Datenmanipulation bis zur Datenbereinigung.
Grundlagen und Methoden zur Analyse der Kostenverteilung mithilfe von Data Analytics in Unternehmen.
Grundlagen und Anwendung der Monte-Carlo-Simulation zur Risikobewertung in Data Analytics und Wirtschaft.
Grundlagen und Anwendung der RFM-Analyse zur effektiven Kundensegmentierung im Marketing und Vertrieb.
Grundlagen und Methoden der Auswertung von A/B-Tests im Bereich Data Analytics.
Anwendung von Data Analytics Methoden zur Verbesserung und Optimierung von Lieferzeiten in der Logistik.
Grundlagen und Anwendung von Geodaten in der Standortanalyse für Wirtschaft und Marketing.
Grundlagen und Anwendungen der Preisgestaltung mit Fokus auf Nachfrageelastizität und datenbasierte Entscheidungen.
Grundlagen und Methoden zur Analyse und Visualisierung von Arbeitslosenstatistiken mithilfe moderner Data-Analytics-Tools.
Grundlagen und Anwendungen von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning in der Datenanalyse.
Einsatz von Big Data und Echtzeit-Datenquellen wie Google Trends und Mobility Data in der Volkswirtschaftslehre.
Wichtige Informationen und praktische Fragen zu Datensätzen auf der Plattform Kaggle für Data Science und Machine Learning.
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Entdecke unsere vielfältigen Wirtschaftsfächer und starte deine Lernreise
Lerne die wichtigsten Grundbegriffe der Wirtschaft kennen
Grundlagen der Mikroökonomie, Angebot und Nachfrage, Marktgleichgewicht
Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung, Wirtschaftswachstum, Inflation
Betriebswirtschaftliche Grundkonzepte und Theorien
Alle wesentlichen Grundlagen des externen Rechnungswesens
Hier erfährst du die grundlegenden Konzepte des Marketings.