{"id":164272,"date":"2023-10-17T13:48:21","date_gmt":"2023-10-17T12:48:21","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=164272"},"modified":"2023-10-29T20:40:23","modified_gmt":"2023-10-29T19:40:23","slug":"data-analysis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-analysis","title":{"rendered":"Data Analysis oder Datenanalyse"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"164272\" class=\"elementor elementor-164272\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9607922 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9607922\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-48c88c7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"48c88c7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><strong>Datenanalyse also Data Analysis, wird immer h\u00e4ufiger in Unternehmen aller Branchen eingesetzt. Hier erf\u00e4hrst Du alles, was Du dar\u00fcber wissen musst.<\/strong><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0f7964f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"0f7964f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bac4cf0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"bac4cf0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Dank digitaler Technologien haben Unternehmen heute Zugang zu <span style=\"text-decoration: underline\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/big-data-definition-technologien-anwendungen-weiterbildung\">gro\u00dfe Mengen an Daten<\/a><\/span>. Diese Informationen verstehen und analysieren zu wissen, ist von gro\u00dfem Vorteil.<\/p><p>Data Analysis (Datenanalyse) ist ein Prozess, bei dem Daten bereinigt, umgewandelt und modelliert werden. Was ist das Ziel? <strong>Informationen zu gewinnen<\/strong>, die f\u00fcr bessere Entscheidungen innerhalb eines Unternehmens genutzt werden k\u00f6nnen.<\/p><p>In Wirklichkeit geht es darum, sich <strong>auf die Vergangenheit und die Gegenwart<\/strong> zu st\u00fctzen, um die richtigen Entscheidungen f\u00fcr die Zukunft zu treffen. Dies kann f\u00fcr das Wachstum eines Unternehmens, die Entwicklung neuer Produkte oder das Finden von Probleml\u00f6sungen sehr n\u00fctzlich sein.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-87dd012 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"87dd012\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-analyst\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Mehr \u00fcber die Weiterbildung zum Data Analyst<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9e159e0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9e159e0\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a9cd039 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a9cd039\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was versteht man unter Datenanalyse?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1f31756 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1f31756\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"flex flex-grow flex-col gap-3 max-w-full\"><div class=\"min-h-[20px] flex flex-col items-start gap-3 whitespace-pre-wrap break-words overflow-x-auto\"><div class=\"markdown prose w-full break-words dark:prose-invert light\"><p>Datenanalyse bezieht sich auf den Prozess der Untersuchung und Auswertung von Daten, um Erkenntnisse, Muster und Informationen zu gewinnen. Dieser Prozess kann verschiedene Techniken und Methoden beinhalten, um Daten in verst\u00e4ndliche und n\u00fctzliche Erkenntnisse zu verwandeln. Datenanalyse spielt eine entscheidende Rolle in verschiedenen Bereichen wie Wissenschaft, Wirtschaft und Forschung, da sie dazu beitr\u00e4gt, fundierte Entscheidungen zu treffen und Trends zu identifizieren.<\/p><\/div><\/div><\/div><div class=\"flex justify-between empty:hidden gizmo:justify-start gizmo:gap-3 lg:block\"><div class=\"text-gray-400 flex self-end lg:self-center justify-center gizmo:lg:justify-start mt-2 gizmo:mt-0 visible lg:gap-1 lg:absolute lg:top-0 lg:translate-x-full lg:right-0 lg:mt-0 lg:pl-2 gap-2 md:gap-3\">\u00a0<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3d44395 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3d44395\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wozu dient die Datenanalyse?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0de2940 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0de2940\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die Datenanalyse wird von Unternehmen genutzt, um mithilfe von <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/einfuhrung-in-die-business-intelligence\">Business Intelligence bessere Entscheidungen zu treffen<\/a><\/span>. Sie kann f\u00fcr Marktforschung, Produktentwicklung, Marktpositionierung oder die \u00dcberpr\u00fcfung von Kundenmeinungen und -gef\u00fchlen genutzt werden.<\/p><p>Im Allgemeinen erm\u00f6glicht sie es, Entscheidungen auf der Grundlage konkreter Elemente zu treffen, anstatt sich auf ein Gef\u00fchl oder einen anderen abstrakten Faktor zu st\u00fctzen. Durch die Hinwendung zur Datenanalyse k\u00f6nnen Unternehmen ihren Entscheidungen also eine faktenbasierte Grundlage verschaffen, und rationaler handeln.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f603083 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f603083\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d6740d2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d6740d2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Werkzeuge zur Datenanalyse<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7b8cb57 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7b8cb57\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Es gibt viele Werkzeuge zur Datenanalyse, die es den Nutzern erleichtern, Daten zu verarbeiten und zu manipulieren. Diese Werkzeuge helfen Dir auch dabei, Beziehungen und Korrelationen zwischen Datens\u00e4tzen zu analysieren oder Trends und wiederkehrende Muster zu finden.<\/p><p>Es gibt eine gro\u00dfe Vielfalt an Big-Data-Tools. Beispiele hierf\u00fcr sind die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python\"><span style=\"text-decoration: underline;\">Programmiersprachen wie Python<\/span> <\/a>und R, Talend und Apache Spark, ElasticSearch und Microsoft HDInsight.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bee3715 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"bee3715\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/CR9l2ojsc2w&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-438acd8 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"438acd8\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a5817a2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a5817a2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Data Analysis: Arten, Techniken und Methoden<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9ba8db9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9ba8db9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Es gibt <strong>verschiedene Arten der Datenanalyse<\/strong>. Hier sind die am h\u00e4ufigsten verwendeten Methoden und Techniken.<\/p><p>Die <strong>Textanalyse<\/strong> erm\u00f6glicht es, Muster in gro\u00dfen Mengen von Textdaten zu entdecken. Dabei k\u00f6nnen sogar aus unstrukturierten Texten Daten nach einem gewissen Muster ausgewertet werden. Die Analyse Software ist arbeitet basierend auf den Prinizipien von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-oder-tiefes-lernen-was-ist-das-denn\">Deep Learning<\/a>.<\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Die <\/span><b>statistische Analyse<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> verwendet man, um die Gegenwart zu verstehen, und zwar in Form von Dashboards. Diese Praxis umfasst das Sammeln, Analysieren, Pr\u00e4sentieren und Modellieren von Daten.<\/span><\/p><p>\u00a0<\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Man unterscheidet zwischen deskriptiver Analyse und Inferenzanalyse. Bei der <\/span><b>deskriptiven Analyse werden <\/b><span style=\"font-weight: 400\">numerische Daten analysiert. Bei der Inferenzanalyse werden Stichproben von Daten analysiert, um daraus verschiedene Schlussfolgerungen zu ziehen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Bei der <\/span><b>diagnostischen Analyse geht es <\/b><span style=\"font-weight: 400\">darum, die Ursachen eines entdeckten Ereignisses mithilfe statistischer Analysen zu verstehen. Dazu geh\u00f6rt die Identifizierung von Verhaltensmustern in den Daten, um \u00e4hnliche Probleme zu l\u00f6sen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Die <\/span><b>pr\u00e4diktive Analyse<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> hingegen ermittelt wahrscheinliche Ereignisse und vorhersagt\u00a0 die Zukunft<\/span> <span style=\"font-weight: 400\">mithilfe von Daten aus der Vergangenheit oder Gegenwart. Diese Daten werden verwendet, um zuk\u00fcnftige Wahrscheinlichkeiten vorherzusagen. Die Zuverl\u00e4ssigkeit dieser Vorhersagen h\u00e4ngt von der Menge der zur Verf\u00fcgung stehenden Informationen, ihrer Genauigkeit und dem Umfang ihrer Erforschung ab.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Bei der <\/span><b>pr\u00e4skriptiven Analyse werden <\/b><span style=\"font-weight: 400\">alle Informationen aus den vorherigen Analysen kombiniert, um zu bestimmen, welche Ma\u00dfnahmen zur L\u00f6sung eines Problems oder f\u00fcr eine Entscheidung ergriffen werden m\u00fcssen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Viele datengetriebene Unternehmen nutzen die pr\u00e4skriptive Analyse, da die pr\u00e4diktive oder deskriptive Analyse <\/span><b>nicht ausreichend leistungsf\u00e4hig <\/b><span style=\"font-weight: 400\">ist. Es geht darum, Daten auf der Grundlage der aktuellen Situation zu analysieren.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5af955b elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"5af955b\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/Ct8Gxo8StBU&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4e65462 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"4e65462\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-analyst\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Werde Data Analyst<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-873069d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"873069d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2b2ce7f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2b2ce7f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Data Analysis: ein in Schritte unterteilter Prozess<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a4884aa elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a4884aa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"flex-col gap-1 md:gap-3\"><div class=\"flex flex-grow flex-col gap-3 max-w-full\"><div class=\"min-h-[20px] flex flex-col items-start gap-3 whitespace-pre-wrap break-words overflow-x-auto\"><div class=\"markdown prose w-full break-words dark:prose-invert light\"><p>Der Prozess der Datenanalyse f\u00fcr eine Tabelle beinhaltet in der Regel mehrere Schritte:<\/p><ol><li><p><strong>Datenbeschaffung:<\/strong> Sammeln Sie alle relevanten Daten und tragen Sie sie in Tabellenform ein. Dieser Schritt ist entscheidend, da er die Grundlage f\u00fcr die Analyse bildet.<\/p><\/li><li><p><strong>Datenbereinigung:<\/strong> \u00dcberpr\u00fcfen Sie die Tabelle auf Fehler, Inkonsistenzen oder fehlende Werte. Stellen Sie sicher, dass die Daten genau und vollst\u00e4ndig sind.<\/p><\/li><li><p><strong>Datenumwandlung:<\/strong> Falls erforderlich, f\u00fchren Sie Transformationen an den Daten durch, wie zum Beispiel das Umrechnen von Einheiten oder das \u00c4ndern von Datentypen, um sie f\u00fcr die Analyse geeignet zu machen.<\/p><\/li><li><p><strong>Deskriptive Statistik:<\/strong> Berechnen Sie grundlegende Statistiken wie den Durchschnitt, Median, Modus und die Standardabweichung, um die zentralen Tendenzen und Variationen in den Daten zu verstehen.<\/p><\/li><li><p><strong>Datenvisualisierung:<\/strong> Erstellen Sie visuelle Darstellungen der Daten, wie Balkendiagramme, Histogramme oder Streudiagramme, um Erkenntnisse zu gewinnen und Muster zu identifizieren.<\/p><\/li><li><p><strong>Hypothesentests:<\/strong> Wenn zutreffend, f\u00fchren Sie statistische Tests durch, um Hypothesen zu validieren oder die Signifikanz von Beziehungen innerhalb der Daten zu beurteilen.<\/p><\/li><\/ol><\/div><\/div><\/div><\/div><p><span style=\"font-weight: 400;\">Beim Prozess der Datenanalyse werden <\/span><b>Rohdaten <\/b>(<span style=\"font-weight: 400;\">raw data) mithilfe eines Tools oder einer Anwendung <\/span><b>gesammelt, <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">um diese Informationen zu erforschen und Trends zu entdecken. Anschlie\u00dfend kann man die Ergebnisse dieser Analysen nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dieser Prozess kann in mehrere Phasen unterteilt werden. Die erste Phase ist <\/span><b>das Sammeln von Daten, <\/b>die <span style=\"font-weight: 400;\">aus einer oder mehreren Quellen stammen. Bei der Entscheidung, welche Daten erfasst werden sollen, ist es wichtig, sich Ziele zu setzen, die mithilfe der Datenanalyse erreicht werden sollen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die <\/span><b>Daten <\/b>werden dann <b>bereinigt <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">und in ein f\u00fcr die Analyse geeignetes Format umgewandelt. Ohne diese Vorsichtsma\u00dfnahme besteht die Gefahr, dass die Daten nutzlos oder unbrauchbar sind. Der Datensatz muss bereinigt werden, um Duplikate, korrupte oder falsche Informationen zu entfernen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Der n\u00e4chste Schritt ist die <\/span><b>Datenanalyse<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Hier werden verschiedene Werkzeuge und Techniken verwendet, um Trends und relevante Informationen in den Rohdaten zu entdecken. In dieser Phase kann sich herausstellen, dass mehr Daten ben\u00f6tigt werden. Dies kann dazu f\u00fchren, dass du zur ersten Phase zur\u00fcckkehren musst.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Der letzte Schritt besteht schlie\u00dflich darin, <\/span><b>Berichte und Visualisierungen <\/b>in <span style=\"font-weight: 400;\">Form von Diagrammen oder Grafiken zu <\/span><b>erstellen, <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">um sie mit den verschiedenen Teams im Unternehmen teilen zu k\u00f6nnen. Denn solche Visualisierungen werden vom menschlichen Gehirn leichter verstanden und interpretiert als einfache Aneinanderreihungen von Zahlen&#8230;<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d8bf188 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"d8bf188\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-analyst\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecke die Weiterbildung zum Data Analyst<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5ebef24 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5ebef24\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4db2fb4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4db2fb4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Warum ist Big Data heute in einem Unternehmen unerl\u00e4sslich?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f3bb97e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f3bb97e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Kunden sind der Grund f\u00fcr die Existenz eines jeden B2C-Unternehmens. Zu wissen, wie sie sich verhalten, was sie wollen, wann und wie sie suchen, ist f\u00fcr ein Unternehmen entscheidend, um die richtigen Entscheidungen zu treffen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Bei der Datenextraktion werden Datens\u00e4tze mithilfe ausgekl\u00fcgelter Werkzeuge klassifiziert, um sich wiederholende Muster zu identifizieren. Aus diesen werden gen\u00fcgend Informationen gewonnen, damit ein Experte f\u00fcr Datenanalyse sie <\/span><b>interpretieren und daraus Schlussfolgerungen ziehen <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">kann. Folglich kann die Unternehmensleitung Ma\u00dfnahmen durchf\u00fchren und Entscheidungen treffen, die f\u00fcr das Unternehmen n\u00fctzlich sind. Auf diese Weise wird die Arbeit optimiert. Die so entwickelten Werkzeuge sind f\u00fcr massive, sich wiederholende und automatische Arbeit zust\u00e4ndig. Der Data Analyst ist f\u00fcr die Arbeit zust\u00e4ndig, die Intelligenz und Wissen erfordert.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8b3f972 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8b3f972\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Welche Methoden von Datenanalyse gibt es?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a874508 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a874508\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Es gibt verschiedene Methoden der Datenanalyse, die je nach den spezifischen Anforderungen und der Art der vorliegenden Daten angewendet werden k\u00f6nnen. Hier sind einige g\u00e4ngige Methoden:<\/p><ol><li><p><strong>Deskriptive Statistik:<\/strong> Diese Methode umfasst die Verwendung von Ma\u00dfen wie Durchschnitt, Median, Modus, Standardabweichung und Quartilen, um die zentralen Tendenzen und Streuung in den Daten zu verstehen.<\/p><\/li><li><p><strong>Inferenzstatistik:<\/strong> Hierbei handelt es sich um statistische Tests, die verwendet werden, um Schlussfolgerungen \u00fcber eine Stichprobe im Hinblick auf die gesamte Population zu ziehen. Beispiele sind der t-Test und die Chi-Quadrat-Analyse.<\/p><\/li><li><p><strong>Regressionsanalyse:<\/strong> Mit dieser Methode k\u00f6nnen Beziehungen zwischen abh\u00e4ngigen und unabh\u00e4ngigen Variablen untersucht werden. Lineare Regression, logistische Regression und multiple Regression sind einige Beispiele.<\/p><\/li><li><p><strong>Clusteranalyse:<\/strong> Sie dient dazu, \u00e4hnliche Datenelemente in Gruppen oder Cluster zu gruppieren, um Muster und Gemeinsamkeiten zu identifizieren.<\/p><\/li><li><p><strong>Faktorenanalyse:<\/strong> Diese Methode reduziert die Dimensionalit\u00e4t der Daten, indem sie verborgene Faktoren oder Strukturen identifiziert, die die Beobachtungen beeinflussen.<\/p><\/li><li><p><strong>Zeitreihenanalyse:<\/strong> Diese Methode wird verwendet, um Daten zu analysieren, die \u00fcber einen bestimmten Zeitraum hinweg gesammelt wurden, um Trends, Saisonmuster und andere zeitbezogene Muster zu identifizieren.<\/p><\/li><li><p><strong>Textanalyse:<\/strong> In der Textanalyse werden Techniken wie Textklassifikation, Sentimentanalyse und NLP (Natural Language Processing) verwendet, um Informationen aus Textdaten zu extrahieren.<\/p><\/li><li><p><strong>Datenvisualisierung:<\/strong> Visualisierungsans\u00e4tze, darunter Diagramme, Graphen und Heatmaps, werden verwendet, um Daten auf eine Weise darzustellen, die leicht verst\u00e4ndlich ist.<\/p><\/li><li><p><strong>Machine Learning:<\/strong> Fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens, wie Entscheidungsb\u00e4ume, neuronale Netze und Support-Vektor-Maschinen, werden verwendet, um Vorhersagen und Klassifikationen auf Grundlage von Daten zu treffen.<\/p><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-add0e9f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"add0e9f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-58c946f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"58c946f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Einige Beispiele f\u00fcr den Einsatz von Data Analysis in Unternehmen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d212741 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d212741\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das erste Beispiel sind Banken, die die Transaktionen, die Kaufhistorie und die Ausgabegewohnheiten ihrer Kunden analysieren. Diese Daten k\u00f6nnen aufdecken, wie einer von ihnen sein Geld ausgegeben hat, wie oft er es ausgegeben hat und f\u00fcr welche Produkte und Dienstleistungen. Diese Analyse kann auch Betrug oder Identit\u00e4tsdiebstahl verhindern.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein weiteres Beispiel sind E-Commerce-Unternehmen. Durch Datenanalyse untersuchen sie den Verkehr auf ihrer Website oder Navigationsmuster, um festzustellen, welche Kunden mit <\/span><b>gr\u00f6\u00dferer oder geringerer Wahrscheinlichkeit <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">ein bestimmtes Produkt oder eine Dienstleistung <\/span><b>kaufen.<\/b><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein drittes Beispiel sind Konsumg\u00fcterunternehmen, die nach <\/span><b>Effizienz in ihrer Lieferkette <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">streben. Mit den klaren Informationen, die <span style=\"text-decoration: underline;\"><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/big-data-definition-technologien-anwendungen-weiterbildung\">Big Data<\/a><\/strong><\/span> liefert, k\u00f6nnen sie sich verpflichten, die Regale der Einzelh\u00e4ndler mit den richtigen Produkten, in der richtigen Menge und zur richtigen Zeit aufzuf\u00fcllen. Ihre Partner (kleine Unternehmen, Gesch\u00e4fte usw.) liefern Berichte, die den Bestand in ihrem Lager und die H\u00e4ufigkeit des Verkaufs der Produkte beinhalten. Diese Daten werden verwendet, um den Bestell- und Versandbedarf abzugleichen und vorherzusagen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0b20f93 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0b20f93\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Welche Methoden zur Datenanalyse gibt es?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-003ba8d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"003ba8d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"flex-col gap-1 md:gap-3\"><div class=\"flex flex-grow flex-col gap-3 max-w-full\"><div class=\"min-h-[20px] flex flex-col items-start gap-3 whitespace-pre-wrap break-words overflow-x-auto\"><div class=\"markdown prose w-full break-words dark:prose-invert light\"><p>Es gibt verschiedene Methoden der Datenanalyse, die je nach den spezifischen Anforderungen und der Art der vorliegenden Daten angewendet werden k\u00f6nnen. Hier sind einige g\u00e4ngige Methoden:<\/p><ol><li><p><strong>Deskriptive Statistik:<\/strong> Diese Methode umfasst die Verwendung von Ma\u00dfen wie Durchschnitt, Median, Modus, Standardabweichung und Quartilen, um die zentralen Tendenzen und Streuung in den Daten zu verstehen.<\/p><\/li><li><p><strong>Inferenzstatistik:<\/strong> Hierbei handelt es sich um statistische Tests, die verwendet werden, um Schlussfolgerungen \u00fcber eine Stichprobe im Hinblick auf die gesamte Population zu ziehen. Beispiele sind der t-Test und die Chi-Quadrat-Analyse.<\/p><\/li><li><p><strong>Regressionsanalyse:<\/strong> Mit dieser Methode k\u00f6nnen Beziehungen zwischen abh\u00e4ngigen und unabh\u00e4ngigen Variablen untersucht werden. Lineare Regression, logistische Regression und multiple Regression sind einige Beispiele.<\/p><\/li><li><p><strong>Clusteranalyse:<\/strong> Sie dient dazu, \u00e4hnliche Datenelemente in Gruppen oder Cluster zu gruppieren, um Muster und Gemeinsamkeiten zu identifizieren.<\/p><\/li><li><p><strong>Faktorenanalyse:<\/strong> Diese Methode reduziert die Dimensionalit\u00e4t der Daten, indem sie verborgene Faktoren oder Strukturen identifiziert, die die Beobachtungen beeinflussen.<\/p><\/li><li><p><strong>Zeitreihenanalyse:<\/strong> Diese Methode wird verwendet, um Daten zu analysieren, die \u00fcber einen bestimmten Zeitraum hinweg gesammelt wurden, um Trends, Saisonmuster und andere zeitbezogene Muster zu identifizieren.<\/p><\/li><li><p><strong>Textanalyse:<\/strong> In der Textanalyse werden Techniken wie Textklassifikation, Sentimentanalyse und NLP (Natural Language Processing) verwendet, um Informationen aus Textdaten zu extrahieren.<\/p><\/li><li><p><strong>Datenvisualisierung:<\/strong> Visualisierungsans\u00e4tze, darunter Diagramme, Graphen und Heatmaps, werden verwendet, um Daten auf eine Weise darzustellen, die leicht verst\u00e4ndlich ist.<\/p><\/li><li><p><strong>Machine Learning:<\/strong> Fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens, wie Entscheidungsb\u00e4ume, neuronale Netze und Support-Vektor-Maschinen, werden verwendet, um Vorhersagen und Klassifikationen auf Grundlage von Daten zu treffen.<\/p><\/li><\/ol><p>Die Auswahl der besten Methode h\u00e4ngt von den spezifischen Zielen der Analyse und den verf\u00fcgbaren Daten ab.<\/p><\/div><\/div><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1cc707c elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"1cc707c\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/VQ4WAPP3cVs&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-42fb0be elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"42fb0be\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Welche Tools eignen sich zur Datenanalyse?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-015e617 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"015e617\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"flex-col gap-1 md:gap-3\"><div class=\"flex flex-grow flex-col gap-3 max-w-full\"><div class=\"min-h-[20px] flex flex-col items-start gap-3 whitespace-pre-wrap break-words overflow-x-auto\"><div class=\"markdown prose w-full break-words dark:prose-invert light\"><p>Es gibt eine Vielzahl von Tools und Softwarel\u00f6sungen, die sich zur Datenanalyse eignen. Hier sind einige beliebte Optionen:<\/p><ol><li><p><strong>Microsoft Excel:<\/strong> Excel ist ein weit verbreitetes Tabellenkalkulationsprogramm, das grundlegende Datenanalysefunktionen bietet, einschlie\u00dflich Berechnungen, Diagrammen und Pivot-Tabellen.<\/p><\/li><li><p><strong>R:<\/strong> R ist eine Open-Source-Programmiersprache und Umgebung speziell f\u00fcr statistische und grafische Analysen. Es bietet eine breite Palette von Paketen f\u00fcr Datenanalyse.<\/p><\/li><li><p><strong>Python:<\/strong> Python ist eine vielseitige Programmiersprache, die mit Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib f\u00fcr Datenanalyse und Visualisierung erweitert werden kann.<\/p><\/li><li><p><strong>Tableau:<\/strong> Tableau ist eine leistungsstarke Datenvisualisierungsplattform, die es Benutzern erm\u00f6glicht, interaktive Dashboards und Berichte zu erstellen.<\/p><\/li><li><p><strong>Power BI:<\/strong> <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/power-bi-ecomposition-tree-was-ist-das-wie-benutzt-man-ihn\">Power BI<\/a> ist eine Business Intelligence-Plattform von Microsoft, die Datenanalyse, Berichterstellung und Visualisierung bietet.<\/p><\/li><li><p><strong>SPSS:<\/strong> SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) ist eine Software f\u00fcr statistische Analysen, die in den Sozialwissenschaften und anderen Bereichen h\u00e4ufig verwendet wird.<\/p><\/li><li><p><strong>SAS:<\/strong> SAS ist eine Software f\u00fcr erweiterte Datenanalyse und statistische Modellierung, die in verschiedenen Branchen eingesetzt wird.<\/p><\/li><li><p><strong>MATLAB:<\/strong> MATLAB ist eine Programmiersprache und Umgebung, die sich auf mathematische Modellierung und Datenanalyse spezialisiert hat.<\/p><\/li><li><p><strong>Jupyter Notebook:<\/strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/jupyter-notebook-ein-unverzichtbares-tool-fuer-den-code-austausch\"> Jupyter<\/a> ist eine Open-Source-Webanwendung, die es erm\u00f6glicht, Dokumente zu erstellen und auszuf\u00fchren, die Live-Code, Gleichungen, Visualisierungen und Erkl\u00e4rungen enthalten.<\/p><\/li><li><p><strong>KNIME:<\/strong> KNIME ist eine Open-Source-Plattform f\u00fcr Datenanalyse, Berichterstellung und Integration von Daten.<\/p><\/li><\/ol><\/div><\/div><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-23171ae e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"23171ae\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-75de977 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"75de977\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie kann man sich in Datenanalyse ausbilden lassen?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f593f3e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f593f3e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Trotz aller Vorteile der Datenanalyse werden nur <strong>0,5 % aller heute verf\u00fcgbaren Daten<\/strong> analysiert. Es gibt also noch viele M\u00f6glichkeiten, die in diesem Bereich genutzt werden k\u00f6nnen.<\/p><p>Unternehmen in allen Branchen suchen nach Fachleuten, die Daten zu ihren Gunsten auswerten k\u00f6nnen. Dieser Prozess erfordert jedoch <strong>technische F\u00e4higkeiten<\/strong> und die Beherrschung verschiedener Werkzeuge.<\/p><p>Um dich in der Datenanalyse auszubilden, kannst Du Dich an den <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-analyst\"><span style=\"text-decoration: underline;\">die Weiterbildung zum Data Analyst<\/span><\/a> von DataScientest angeboten. In diesem Kurs kannst du F\u00e4higkeiten in den Bereichen Programmierung, DataViz, Machine Learning, Datenextraktion, Big Data und Business Intelligence erwerben.<\/p><p>Diese Weiterbildung kann in 9 Wochen im BootCamp-Format mit 35 Stunden pro Woche oder als Weiterbildung mit 10 Stunden pro Woche \u00fcber 6 Monate hinweg absolviert werden. Wir bieten Dir <strong>einen Blended-Learning-Ansatz<\/strong>, der Fernunterricht und Pr\u00e4senzunterricht miteinander verbindet, um eine maximale Effizienz zu erreichen.<\/p><p>Wir bieten auch Weiterbildungen zum Data Engineer, Data Scientist und Machine Learning Engineer an. Alle unsere Kurse f\u00fchren zu einem von der Universit\u00e4t Sorbonne zertifizierten Abschluss, und 90 % der Teilnehmer finden nach Abschluss der Ausbildung einen Arbeitsplatz. Warte nicht l\u00e4nger und <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\"><span style=\"text-decoration: underline;\">entdecke alle unsere Studieng\u00e4nge<\/span><\/a>.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-33dc3c7 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"33dc3c7\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/-bwhR1ZKGRE&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-aae4b8d elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"aae4b8d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-analyst\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Beginne den Data Analyst-Kurs<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-902de1d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"902de1d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Nun wei\u00dft Du alles \u00fcber Data Analysis. Schau Dir gerne auch\u00a0<span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\">unsere Einf\u00fchrung in Machine Learning an<\/a><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\">.<\/a><\/strong><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-18a6ee3 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"18a6ee3\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-afb342e elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"afb342e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Wozu dient die Datenanalyse?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Die Datenanalyse wird von Unternehmen genutzt, um mithilfe von Business Intelligence bessere Entscheidungen zu treffen. 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