In dieser Data-Analytics-Schulung lernst du, aus einer Geschäftsfrage eine saubere Analyse zu machen und die Ergebnisse verständlich zu vermitteln. Sie richtet sich an Fachkräfte aus Controlling, Marketing, Vertrieb und Betrieb, die Daten regelmäßig auswerten oder in diese Rolle wechseln. Du formulierst Fragestellungen, bereinigst Datensätze, prüfst Datenqualität, wertest mit Python und pandas aus und bereitest Diagramme für Entscheider auf. Der Fokus liegt auf einem nachvollziehbaren Vorgehen statt auf einzelnen Werkzeugen.
Das nimmst du mit.
- Aus einer Geschäftsfrage eine messbare Analysefrage mit passenden Kennzahlen ableiten
- Datensätze auf fehlende Werte, Dubletten, Ausreißer und Typfehler prüfen und bereinigen
- Daten mit pandas filtern, gruppieren, zusammenführen und zu Kennzahlen verdichten
- Deskriptive Statistik, Verteilungen und einfache Zusammenhänge richtig lesen und von Kausalität abgrenzen
- Ergebnisse als Diagramm und kurze Empfehlung für ein Fachpublikum aufbereiten
Dein Training im Detail
- Für wen?
- Fachkräfte aus Controlling, Marketing, Vertrieb, Produktion und Verwaltung sowie Quereinsteiger in die Datenanalyse.
- Was bringst du mit?
- Sicherer Umgang mit Excel oder Tabellen. Grundkenntnisse in SQL oder Python helfen, sind aber keine Bedingung.
- Umfang & Planung
- Planungsvorschlag: 3 Tage live online oder im Unternehmen. Umfang nach Vorkenntnissen.
Agenda: vom Verständnis zur Anwendung
Unser eigenständig entwickelter Agenda-Vorschlag. Schwerpunkte, Übungsumgebung und Umfang stimmen wir vor einer Buchung ab.
Fragestellung: Zielgrößen, Kennzahlen, Hypothesen und das Abgrenzen einer Analyse vom reinen Berichtswesen.
Daten beschaffen: CSV, Excel und SQL-Abfragen einlesen, Datenquellen dokumentieren und Datenschutzgrenzen bei personenbezogenen Daten beachten.
Datenqualität: Fehlende Werte, Dubletten, Datums- und Textformate, Ausreißer und die Frage, wann Bereinigen die Aussage verfälscht.
Auswertung mit pandas: DataFrames, groupby, merge, pivot_table, Zeitreihen im Monats- und Quartalsvergleich in einem Jupyter Notebook.
Statistik im Alltag: Mittelwert und Median, Streuung, Korrelation, Stichprobengröße und typische Fehlschlüsse wie Scheinkorrelation.
Vermittlung: Diagrammwahl mit matplotlib, Beschriftung, Aussage in einem Satz und eine Empfehlung mit Annahmen und Grenzen.
Eigener Übungsvorschlag: Du analysierst einen Beispieldatensatz mit Verkaufsdaten, findest die Ursache für einen Umsatzrückgang und fasst deine Empfehlung auf einer Seite zusammen.
Prüfung, Lizenzen & Nachweise
Der Kurs ist herstellerneutral. Wer Power BI nutzt, kann sich an der Microsoft-Prüfung PL-300 orientieren, auf die dieser Kurs aber nicht gezielt vorbereitet. Gebühren sind nur enthalten, wenn das im Angebot bestätigt wird. Die Teilnahme allein vergibt kein Herstellerzertifikat.
Herstellerquellen & fachlicher Stand
Quellen geprüft am 2026-11-03. Die Quellen beschreiben die Technologie bzw. externe Prüfungsanforderungen. Sie belegen keine Partnerschaft mit NextNowa.
Dein Lerninhalt
Die genannten Inhalte beschreiben das gewünschte Schulungsthema. Konkreten Lehrplan, Dauer, Termine, Trainer und Preis stimmen wir vor einer Buchung ab.
Häufige Fragen
Brauche ich Python für Data Analytics?
Nicht zwingend. Viele Analysen gelingen mit Excel oder SQL. Python mit pandas lohnt sich, wenn Datenmengen wachsen, Schritte wiederholbar sein sollen oder mehrere Quellen zusammenkommen. Im Kurs lernst du die Denkweise unabhängig vom Werkzeug und siehst, wann sich der Umstieg auf Code auszahlt.
Was ist der Unterschied zwischen Data Analytics und Data Science?
Data Analytics beantwortet konkrete Geschäftsfragen mit vorhandenen Daten, meist beschreibend und diagnostisch. Data Science geht oft weiter und baut Vorhersagemodelle mit Machine Learning. Die Analyse ist die Basis, deshalb ist dieser Kurs ein sinnvoller Einstieg, bevor du dich auf Modelle spezialisierst.
Wie erkenne ich, ob meine Daten gut genug für eine Analyse sind?
Prüfe Vollständigkeit, Eindeutigkeit, Aktualität und Plausibilität: Fehlen Werte, gibt es Dubletten, passen Zeiträume und Einheiten, sind Ausreißer erklärbar? Dazu kommt die Frage, ob die Daten die Geschäftsfrage überhaupt abbilden. Im Kurs übst du diese Prüfung mit einer festen Checkliste.
Erhalte ich bei Data Analytics ein Zertifikat?
Der Kurs ist herstellerneutral. Wer Power BI nutzt, kann sich an der Microsoft-Prüfung PL-300 orientieren, auf die dieser Kurs aber nicht gezielt vorbereitet. Gebühren sind nur enthalten, wenn das im Angebot bestätigt wird. Die Teilnahme allein vergibt kein Herstellerzertifikat.