Clusteranalyse ist ein zentraler Bestandteil moderner Data-Science-Arbeit, da Gruppierungen häufig die Grundlage für gezielte Maßnahmen bilden. Der Kurs verbindet relationale Datenbasen mit SQL, Power-BI-Visualisierung und einer strategischen KI-Einordnung.


!Kursinhalt


!1. Datenbasis für Clusteraufgaben
*SQL-Grundlagen und Datenstrukturen
*Datenexploration und Filterung
*Daten aus mehreren Tabellen kombinieren
*Subqueries und SQL-Workflow


!2. Statistische Vorbereitung
*Lagemaße und Dispersionsmaße in Power BI
*Skalentypen für Cluster-Variablen
*Korrelationen erkennen
*Identifikation von Ausreißern


!3. Visualisierung der Cluster
*Streudiagramme für Gruppenstrukturen
*Säulendiagramme für Clustergrößen
*Filterkontexte für Clusterperspektiven
*Best Practices der Datenvisualisierung


!4. Cluster strategisch einsetzen
*Use Cases für Segmentierung identifizieren
*Datenqualität als Voraussetzung
*Governance bei segmentbasierten Maßnahmen
*KI-Einordnung von Segmentierungsmodellen


!Berufliche Relevanz


*Belastbare Segmente für gezielte Maßnahmen
*Verbindung zwischen Modell und Reporting
*Konsistente Datenbasis für Cluster-Sichten
*Anschluss an strategische KI-Roadmaps