Datenvisualisierung + Scatterplot + Boxplot + Power BI

Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Anwendung von Visualisierungstechniken zur Analyse komplexer Datenmuster. Die Teilnehmenden lernen, statistische Verteilungen darzustellen und Datenstrukturen zu erfassen, um analytische Auswertungen im Kontext von Data Science durchzuführen.

Modul 1: Visuelle Datenanalyse - Methoden zur Darstellung analytischer Daten
Modul 2: Grafische Musteranalyse mit Scatterplot-Methoden
Modul 3: Boxplot - Verteilungen grafisch sichtbar machen
Modul 4: Microsoft Power BI Visuals - Daten visuell analysieren und strukturieren
Modul 5: Business Intelligence: Analyse- und Berichtssysteme

Visuelle Datenanalyse - Methoden zur Darstellung analytischer Daten
  • Diagramme im Analysekontext: Scatterplot, Boxplot, Histogramm und deren Einsatz in der statistischen Datenvisualisierung.
  • Techniken der Datenaufbereitung: Einsatz von Power BI Visualisierungen, Datenquellen und Modellierung für Visualisierung.
  • Datenstrukturen darstellen: Verknüpfung von Datenanalyse, Visualisation Tools und explorativen Auswertungsmethoden.
  • Visualisierung komplexer Datensätze: Analyseprozesse durch datengestützte Darstellungen verständlich und strukturiert abbilden.

Grafische Musteranalyse mit Scatterplot-Methoden
  • Visualisierungstechniken mit Scatterplot zur Darstellung statistischer Verteilungen, Korrelationen und Datenstrukturen.
  • Anwendung von Scatterplot Analysis in Data Science, Big Data Visualization und analytischen Auswertungsprozessen.
  • Erstellung interaktiver Visualisierungen mit Power BI Visuals, Python und strukturierter Datenaufbereitung.
  • Darstellung komplexer Datenmengen durch Scatterplots zur Identifikation von Mustern in der explorativen Datenanalyse.

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.

Microsoft Power BI Visuals - Daten visuell analysieren und strukturieren
  • Visualisierung von Daten mit Microsoft Power BI Visuals zur Analyse komplexer Zusammenhänge in datengetriebenen Modellen.
  • Einsatz von Scatterplot, Histogramm und Boxplot zur Darstellung statistischer Muster und explorativer Datenanalysen.
  • Kombination von Datenmodellierung, Datenaufbereitung und Darstellung zur Unterstützung analytischer Prozesse.
  • Verwendung von Power BI Visualisierungen zur Auswertung, Strukturierung und Präsentation großer Datenmengen.

Business Intelligence: Analyse- und Berichtssysteme
  • Statistikgestützte Datenauswertung: BI-Methoden zur Analyse betrieblicher Daten mit Fokus auf Business Analytics Tools.
  • Power BI Einführung & Anwendung: Erstellung von Reports mit Power BI zur Darstellung unternehmensrelevanter Informationen.
  • Digitale Datenaufbereitung: Einsatz von Pivot-Analyse und Datenmodellen zur Visualisierung von Daten im Business-Umfeld.
  • Business Analyse Methoden: Entwicklung interaktiver Power BI Berichte für Datenanalysten und Business Analysten.

Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Daten mit Scatterplots und Boxplots zu visualisieren, Power BI zur Analyse komplexer Daten zu nutzen und Berichts- und Analysewerkzeuge im Business Intelligence-Kontext anzuwenden.