Die Schulung ist darauf ausgelegt, ein tiefgreifendes Wissen über Datenanalyse zu vermitteln und Kernkompetenzen für Datenanalyse und -visualisierung zu entwickeln. Sie umfasst Konzepte wie Datenbereinigung, explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, PowerBI, Tableau, fortgeschrittene Analysetechniken einschließlich linearer Regression, Clustering, SQL für große Datenmengen und Big Data, A/B-Tests, Python für Datenanalyse, Cloud-Datenbankverwaltung und Storytelling mit Daten.

Einführung in die Datenanalyse
  • Erkunden Sie die Rolle der explorativen Datenanalyse (EDA) bei der Gewinnung von Erkenntnissen.
  • Verstehen Sie die Bedeutung der Datenbereinigung, -analyse und -visualisierung.
  • Erfahren Sie, wie komplexe Datenerkenntnisse durch Storytelling effektiv vermittelt werden können.
Explorative Datenanalyse (EDA)
  • Verwenden Sie Python-Bibliotheken wie Pandas und Matplotlib zur Untersuchung von Datensätzen.
  • Identifizieren Sie Muster, Trends und Ausreißer in Daten.
  • Fassen Sie Daten zusammen und bereiten Sie sie für eine erweiterte Analyse vor.
Datenbereinigung für Genauigkeit
  • Erkennen und korrigieren Sie Dateninkonsistenzen für eine zuverlässige Analyse.
  • Verwenden Sie Python-Tools, um Rohdaten vorzuverarbeiten und zu standardisieren.
  • Verbessern Sie die Datenqualität, um umsetzbare Erkenntnisse zu unterstützen.
Datenvisualisierung und Storytelling
  • Entwerfen Sie Visualisierungen, um komplexe Daten zu vereinfachen und zu erklären.
  • Verwenden Sie Tableau und Python, um dynamische und ansprechende Visualisierungen zu erstellen.
  • Erstellen Sie überzeugende Erzählungen, die datengesteuerte Entscheidungen vorantreiben

Analysen für datenbasiertes Marketing
  • Erfahren Sie, wie Datenanalyse zur Optimierung von Marketingstrategien beiträgt.
  • Nutzen Sie datenbasierte Erkenntnisse, um Kampagnenleistung zu messen und zu verbessern.
  • Wenden Sie A/B-Tests an, um die Effektivität von Marketingmaßnahmen zu evaluieren.
  • Analysieren Sie wichtige KPIs wie Konversionsraten, Kundenakquisitionskosten und Engagement-Metriken.
  • Verwenden Sie Clustering-Techniken zur Zielgruppensegmentierung und Marketingdaten-Optimierung.
  • Erstellen Sie interaktive Dashboards in Tableau und Power BI, um Marketingdaten visuell darzustellen.
  • Entwickeln Sie datengestützte Berichte zur Analyse von digitalen Marketing-Kampagnen und ROI.

Die Datenanalyse nutzt Python, Tableau und Power BI, integriert A/B-Tests, Clustering und KPIs, und verankert Datenanalyse in datengestützten Berichten zu digitalen Marketing-Kampagnen.