Datenvisualisierung und explorative Datenanalyse

Seminarziel

Das Seminar zur Datenvisualisierung und explorativen Datenanalyse hat  das Ziel, Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Daten effektiv zu  analysieren, zu visualisieren und daraus wertvolle Erkenntnisse zu  gewinnen. Die Schulung soll den Mitarbeitern die notwendigen Fähigkeiten  vermitteln, um Daten besser zu interpretieren, fundierte Entscheidungen  zu treffen und die Effizienz und Produktivität des Unternehmens zu  steigern. Durch den Aufbau einer datengetriebenen Kultur können  Unternehmen Chancen schneller erkennen, Risiken minimieren und einen  Wettbewerbsvorteil erlangen.

Inhalt

• Grundlagen der Datenvisualisierung:
  • Warum ist Datenvisualisierung wichtig?
  • Visuelle Wahrnehmung und Gestaltungsprinzipien.
  • Auswahl geeigneter Diagrammtypen für verschiedene Datentypen.
• Vorbereitung der Daten für die Analyse:
  • Datenbereinigung und -formatierung.
  • Behandlung fehlender Werte.
  • Datenaggregation und -transformation.
• Visualisierungstechniken :
  • Balkendiagramme: Darstellung von Kategorien und Vergleichen.
  • Liniendiagramme: Veränderungen über die Zeit abbilden.
  • Histogramme: Verteilung der Daten anzeigen.
  • Boxplots: Darstellung von Verteilung und Ausreißern.
  • Tools und Software für die Datenvisualisierung: z.B. Python mit Matplotlib, R mit ggplot2.
• Scatterplots und Korrelationsanalysen :
  • Erkennen von Zusammenhängen zwischen zwei Variablen.
  • Berechnung von Korrelationskoeffizienten.
  • Interpretation von Streudiagrammen.
• Interaktive Visualisierung:
  • Grundlagen von interaktiven Tools wie D3.js oder Tableau.
  • Erstellung interaktiver Dashboards.
  • Filterung und Drill-Down-Funktionen in der Visualisierung.
• Geografische Datenvisualisierung:
  • Kartenvisualisierung mit geografischen Daten.
  • Verwendung von Choroplethenkarten und Heatmaps.
  • Integration von geografischen Daten in interaktive Visualisierungen.
• Dateninterpretation:
  • Verständnis von Visualisierungen und deren Aussagekraft.
  • Ableitung von Erkenntnissen und Hypothesen aus den Daten.
  • Kommunikation der Ergebnisse an Stakeholder.
• Identifizierung von Ausreißern und Anomalien:
  • Definition von Ausreißern und Anomalien.
  • Anwendung statistischer Methoden zur Erkennung.
  • Visualisierungstechniken zur Identifizierung von Ausreißern.
• Clusteranalyse :
  • Grundprinzipien der Clusteranalyse.
  • Auswahl geeigneter Algorithmen (z. B. k-Means, hierarchische Clusteranalyse).
  • Interpretation der Clusterergebnisse und Identifizierung von Gruppen.
• Fallstudie 1: Analyse von Verkaufsdaten zur Identifizierung von Trends und Mustern:
  • Datenexploration und Visualisierung von Verkaufsdaten.
  • Identifizierung saisonaler Muster und Trendanalysen.
  • Anwendung von Datenvisualisierungstechniken zur Aufdeckung von Verkaufstrends.
• Fallstudie 2: Analyse von sozialen Medien-Daten zur Sentiment-Analyse:
  • Sammlung und Vorbereitung von Daten aus sozialen Medienplattformen.
  • Visualisierung von Sentiment-Daten und Stimmungsanalysen.
  • Verwendung von Textmining-Techniken zur Identifizierung von positiven und negativen Meinungen.
• Abschlussprojekt:
  • Die Teilnehmer haben die Möglichkeit, ein eigenes Datenanalyseprojekt durchzuführen.
  • Auswahl und Vorbereitung der Daten.
  • Anwendung von Datenvisualisierungstechniken und explorativer Datenanalyse.
  • Interpretation der Ergebnisse und Präsentation der Projektergebnisse.