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Datenanalyse ist der Prozess des Sammelns, Verwandeln und Organisierens von Daten, um Schlussfolgerungen zu ziehen, Vorhersagen zu treffen und fundierte Entscheidungen zu erm枚glichen. Das Feld umfasst Datenanalyse, Datenwissenschaft und Datentechnik. In diesem Artikel erfahren Sie mehr dar眉ber, was Datenanalyse ist, wie sie eingesetzt wird und welche Schl眉sselkonzepte sie bietet. Wenn Sie anschlie脽end bereit 蹿眉谤 eine Karriere im Datenbereich sind, sollten Sie sich 蹿眉谤 das Google Data Analytics Zertifikat anmelden. Hier erhalten Sie ein umfassendes Verst盲ndnis der Praktiken und Prozesse von Junior oder Associate Datenanalysten.

Was ist Datenanalyse?

Datenanalyse ist ein multidisziplin盲res Fachgebiet, das eine breite Palette von Analysetechniken, darunter Mathematik, Statistik und Informatik, nutzt, um Erkenntnisse aus Datens盲tzen zu gewinnen. Datenanalyse ist ein weit gefasster Begriff, der alles von der einfachen Datenanalyse bis hin zur Theoriebildung zur Datenerfassung und zur Schaffung der notwendigen Rahmenbedingungen 蹿眉谤 deren Speicherung umfasst.

Wie wird die Datenanalyse eingesetzt? Beispiele 蹿眉谤 Datenanalyse

Daten sind allgegenw盲rtig und werden t盲glich genutzt, ob bewusst oder unbewusst. Allt盲gliche Aufgaben wie das Abmessen von Kaffeebohnen 蹿眉谤 die morgendliche Kaffeezubereitung, das 脺berpr眉fen des Wetterberichts vor der Kleidungswahl oder das Verfolgen der eigenen Schritte mit einem Fitnesstracker k枚nnen allesamt Formen der Datenanalyse und -nutzung sein.

Daten sind auch im beruflichen Bereich von entscheidender Bedeutung. Unternehmen, die Daten zur Entwicklung ihrer Gesch盲ftsstrategien nutzen, sind oft selbstbewusster, proaktiver und finanzkundiger. Daher ist Datenanalyse in vielen Branchen wichtig. Ein Turnschuhhersteller k枚nnte anhand von Verkaufsdaten entscheiden, welche Designs er fortf眉hrt und welche er aus dem Sortiment nimmt, oder ein Gesundheitsdienstleister k枚nnte anhand von Bestandsdaten entscheiden, welche medizinischen Hilfsmittel er bestellen sollte.

Erfahren Sie in dieser Vorlesung zum Data Analytics Zertifikat von Google mehr dar眉ber, wie Daten in der realen Welt verwendet werden:

Datenanalyse: Schl眉sselkonzepte

Es gibt vier Hauptarten der Datenanalyse: deskriptiv, diagnostisch, pr盲diktiv und pr盲skriptiv. Zusammen k枚nnen diese vier Arten der Datenanalyse einem Unternehmen helfen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Die Bedeutung der vier Arten kurz zusammengefasst:聽

• Deskriptive Analysen sagen uns, was passiert ist.

• Diagnostische Analysen sagen uns, warum etwas passiert ist.

• Pr盲diktive Analysen sagen uns, was in der Zukunft wahrscheinlich passieren wird.

• Pr盲skriptive Analytik sagt uns, wie wir handeln sollen.

Personen, die mit Datenanalyse arbeiten, untersuchen normalerweise jeden dieser vier Bereiche mithilfe des Datenanalyseprozesses, der das Identifizieren der Frage, das Sammeln von Rohdaten, das Bereinigen von Daten, das Analysieren von Daten und das Interpretieren der Ergebnisse umfasst.

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Datenanalyse erfordert ein breites Spektrum an technischen Datenkenntnissen, um effektiv durchgef眉hrt werden zu k枚nnen. Ein methodischer Umgang mit den unten aufgef眉hrten F盲higkeiten 鈥� zum Beispiel durch t盲gliches Lernen 鈥� kann zum Erfolg f眉hren.

• Structured Query Language (SQL): eine h盲ufig 蹿眉谤 Datenbanken verwendete Programmiersprache

• Statistische Programmiersprachen: R und Python werden h盲ufig zum Erstellen fortgeschrittener Datenanalyseprogramme verwendet

• Maschinelles Lernen: ein Zweig der k眉nstlichen Intelligenz, bei dem Algorithmen zum Erkennen von Datenmustern eingesetzt werden

• Wahrscheinlichkeit und Statistik: um Datentrends besser analysieren und interpretieren zu k枚nnen

• Datenmanagement: die Praktiken rund um das Sammeln, Organisieren und Speichern von Daten

• Datenvisualisierung: die F盲higkeit, Diagramme und Grafiken zu verwenden, um mit Daten eine Geschichte zu erz盲hlen

• 脰办辞苍辞尘别迟谤颈别 oder die F盲higkeit, Datentrends zu nutzen, um mathematische Modelle zu erstellen, die zuk眉nftige Trends vorhersagen聽

Entwickeln Sie Ihre F盲higkeiten im Umgang mit Excel und R im IBM Zertifikat Data Analytics mit Excel und R.

Jobs in der Datenanalyse

Datenanalyse Experten verdienen typischerweise 眉berdurchschnittlich viel und sind auf dem Arbeitsmarkt sehr gefragt. Das durchschnittliche Jahreseinkommen in diesem Bereich betr盲gt in Deutschland zwischen 鈧� 45.000 und 85.000 [].聽Der Bedarf an Data Experten w盲chst allerdings viel schneller als das Angebot an Fachkr盲ften.

Zu den Einstiegspositionen in der Datenanalyse z盲hlen Positionen wie:

• Junior Data Analyst

• Associate Data Analyst聽

• Junior Data Scientist聽

Mit dem anf盲ngerfreundlichen Data Analyst Zertifikat von Meta k枚nnen Sie statistische Analysen, Datenverwaltung und Programmierung mit SQL, Tableau und Python 眉ben. Dieses selbstgesteuerte Programm bereitet Sie auf eine Einstiegsposition vor und kann in nur 5 Monaten abgeschlossen werden .

Mit zunehmender Erfahrung in diesem Bereich qualifizieren Sie sich m枚glicherweise 蹿眉谤 Positionen auf mittlerer bis h枚herer Ebene, beispielsweise als:

• Datenanalyst

• Datenwissenschaftler

• Datenarchitekt

• Dateningenieur

• Wirtschaftsanalyst

• Marketinganalyst

Haben Sie Fragen zur Karriere? Wir haben die Antworten.

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Erfahren Sie mehr 眉ber Datenanalyse

Bei der Datenanalyse geht es darum, Daten zu nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen und bessere, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Lernen Sie von den Besten mit dem Data Analytics Zertifikat von Google. Damit sind Sie in etwa sechs Monaten 蹿眉谤 eine Einstiegsposition in der Datenanalyse ger眉stet. Sie erlernen wichtige F盲higkeiten wie Datenbereinigung und -visualisierung und sammeln praktische Erfahrungen mit g盲ngigen Datenanalysetools durch Videoanleitungen und einem praxisnahen Lernprojekt.聽