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Schulung - Vertiefen Sie Ihr Datenverständnis: Explorative Analyse im Detail

Meistern Sie die Kunst der Explorativen Datenanalyse - Fortgeschrittene Methoden und Anwendungen

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Unsere Experten entwickeln Ihr individuell angepasstes Seminar!

In unserem interaktiven Workshop, der sich über vier Stunden erstreckt, tauchen wir gemeinsam in die faszinierende Welt der explorativen Datenanalyse (EDA) ein und beleuchten deren immense Bedeutung für Ihr Unternehmen. Von der Vertiefung in numerische EDA-Techniken bis hin zur praktischen Anwendung in realen Fallstudien werden wir uns darauf konzentrieren, wie Sie Ihre Daten bestmöglich nutzen können, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Ihr Unternehmen voranzubringen.

Unser Ziel ist es, den Teilnehmern ein tieferes Verständnis für die explorative Datenanalyse zu vermitteln und ihnen die notwendigen Fähigkeiten zu verleihen, komplexe Datenstrukturen zu analysieren, Muster zu erkennen und relevante Einblicke zu gewinnen, um informierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Nach Abschluss des Workshops werden die Teilnehmer in der Lage sein, fortgeschrittene Techniken der explorativen Datenanalyse anzuwenden, numerische Daten gründlich zu untersuchen, visuelle Analysen durchzuführen und praxisnahe Fallstudien zur Analyse komplexer Datensätze zu bewältigen.

Unser Seminar zielt darauf ab, sowohl Hard- als auch Soft-Skills zu fördern. Zu den Hard-Skills gehören fortgeschrittene Datenanalysetechniken und die praktische Anwendung von Tools wie Excel. Zu den Soft-Skills gehören kritisches Denken, Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe Informationen klar zu kommunizieren.

Die Teilnahme an unserem Workshop ermöglicht es Unternehmen, ihr Verständnis für Daten und ihre analytischen Fähigkeiten auf ein höheres Niveau zu bringen. Die Teilnehmer profitieren von einem erweiterten Toolkit für die Datenanalyse, was zu fundierten Entscheidungen und einer effizienteren Nutzung von Ressourcen führt. Darüber hinaus können sie ihre Karriereaussichten verbessern und einen wertvollen Beitrag zur datengesteuerten Strategie ihres Unternehmens leisten.

Zielgruppe

Wer sollte teilnehmen:

Zielgruppe

Dieses Seminar richtet sich an Entscheider, Führungskräfte, Projektteams, Entwickler, Fachabteilungen, Administratoren, Consultants, Projektleiter, Mitarbeiter im Competence Center, Business Analysten und Data Engineers, die bereits Grundkenntnisse in explorativer Datenanalyse besitzen und ihr Verständnis auf fortgeschrittenem Niveau erweitern möchten.

Voraussetzungen

Dieser Kurs baut auf "Daten verstehen, Chancen nutzen: Einführung in die EDA für Unternehmen (54049)" auf.
Der Besuch des Kurses "Data Science: Ein umfassender Überblick (54030)" ist von großem Vorteil
Programm

Trainingsprogramm

Univariat: Schiefe und Wölbung

  • Datenstreuung besser verstehen

Numerische EDA mit Übung (bivariat)

  • Korrelation besser verstehen

Einblick in visuelle bivariate Analyse

  • Kennenlernen der wichtigsten Charts

Fallstudie: Praxisübung fortgeschritten

  • Praxisnah bivariate EDA erleben

Nächste Schritte und Ausblick

  • Tipps & Möglichkeiten
 
Methodik

Methodik

Die Teilnehmer werden durch eine Kombination aus anschaulichen theoretischen Erklärungen eines Trainers und umfangreichen praxisnahen Übungs- und Anwendungsaufgaben befähigt, die auf problemorientiertem Lernen an realen Problemen und konstruktivistischem/aktivem Lernen basieren.

Hinweis

Hinweis

Hinweis für Online-Schulungen:

Für unsere Online-Schulungen möchten wir Sie darauf hinweisen, dass es von Vorteil ist, wenn Sie über zwei Bildschirme verfügen. Ein zusätzlicher Bildschirm ermöglicht es Ihnen, die Schulungsinhalte auf einem Bildschirm anzuzeigen, während Sie auf dem anderen Bildschirm praktische Übungen durchführen oder Anwendungen parallel öffnen können.

Durch die Verwendung von zwei Bildschirmen können Sie die Schulungsinhalte effektiver verfolgen und gleichzeitig interaktiv an den Übungen teilnehmen, ohne zwischen Fenstern hin- und herwechseln zu müssen.

Wir empfehlen daher, sich im Vorfeld auf die Schulung mit einem zusätzlichen Bildschirm vorzubereiten, um das bestmögliche Lernerlebnis zu gewährleisten.

Weiterführende Informationen: Eine Auswahl vertiefender Inhalte und praxisorientierter Beiträge zum Thema Datenkompetenz findet sich im Datenkompetenz‑Blog.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was bedeutet Schiefe und warum ist sie wichtig?

Schiefe beschreibt die Asymmetrie einer Verteilung. Sie beeinflusst die Interpretation von Mittelwerten, Ausreißern und statistischen Verfahren.

Wie unterscheidet sich Korrelation von Kausalität?

Korrelation zeigt einen statistischen Zusammenhang, beweist aber keine Ursache. Drittvariablen, Auswahlverzerrungen oder Zufall können denselben Effekt erzeugen.

Welche Diagramme eignen sich für bivariate Analysen?

Streudiagramme, gruppierte Boxplots, Heatmaps und passende Kategoriendarstellungen helfen, Beziehungen zwischen zwei Variablen zu untersuchen.

Wie gehe ich mit starken Ausreißern in einer Analyse um?

Prüfen Sie zunächst, ob es Messfehler, Sonderfälle oder fachlich relevante Ereignisse sind. Entfernen oder transformieren Sie Werte nur mit dokumentierter Begründung.

Wie lassen sich fortgeschrittene EDA-Ergebnisse verständlich kommunizieren?

Trennen Sie Beobachtung und Interpretation, zeigen Sie Unsicherheit und nutzen Sie wenige klare Visualisierungen. Fachliche Konsequenzen sollten explizit benannt werden.

Termine

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