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