Datenanalyse Basiswissen

Sie wollen Daten als Entscheidungsgrundlage nutzen, um mit steigenden Kundenanforderungen und dynamischen Märkten Schritt zu halten? Dann brauchen Sie ein sogenanntes Data-driven Mindset sowie Kenntnisse und Fähigkeiten, um unternehmensrelevante Daten intelligent zu analysieren und auszuwerten. Denn Daten oder eine geeignete Analyse-Software allein führen nicht automatisch zu besseren Entscheidungen, Angeboten oder Geschäftsmodellen. Erst wenn Sie in der Lage sind, businessrelevante Fragen zu stellen, Ihre Daten intelligent zu analysieren, zu visualisieren und zu bewerten, können Sie sich eindeutige Wettbewerbsvorteile verschaffen.

Wie also können Sie Daten in Ihrem Unternehmenskontext nutzen? Wie können Sie Daten systematisch erfassen, aufbereiten oder stringent bereinigen? Wie lösen Sie typische Herausforderungen in der Datenarbeit mithilfe von KI-Tools wie ChatGPT? Wie interpretieren Sie die gewonnenen Erkenntnisse richtig, um die Ergebnisse für Ihre Produkte und Dienstleistungen nutzbar zu machen? Wie gelingt es Ihnen, Daten so zu visualisieren, dass sie echte Entscheidungshilfen sind und Sie diese Entscheidung im Anschluss auch erfolgreich kommunizieren können? Wie sehen der ideale Aufbau und Ablauf solcher Datenanalyseprojekte aus? Und wie können Sie typische Fallstricke vermeiden?

Ziel des Online-Seminars

Das Seminar vermittelt Ihnen die wichtigsten Grundlagen für einen zielgerichteten und produktiven Umgang mit Daten im eigenen Unternehmen. Sie lernen die wesentlichen Fachbegriffe rund um Data Science kennen und stärken Ihre Kommunikationsfähigkeit in diesem Bereich. Nach einer fundierten Einführung in die gängigen Darstellungsformen zur Analyse von Daten erfahren Sie, wie Sie Datensätze aufbereiten und interpretieren, um bessere datengetriebene Entscheidungen für Ihre Organisation bzw. Ihren Bereich treffen zu können. Zudem erlangen Sie das Wissen und die Beurteilungskompetenz, um Datenanalyseprojekte erfolgreich aufzusetzen und zu bewerten.

Themen des Online-Seminars

Das datengetriebene Unternehmen: Grundlagen

• Data-driven Business: Vorteile und Voraussetzungen datengetriebener Unternehmen
• Terminologie und Buzzwords im Bereich Data Science und Data Literacy
  • Data Science, Data Mining und explorative Datenanalyse
  • Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz (analytische vs. generative KI), Predictive Analytics
• Data-driven Mindset: Bedeutung und Entwicklung
• Datenanalyseprojekte starten und umsetzen
  • Rollen und Aufgaben
  • Skillset und Kompetenzen

Expertenwissen vs. Software: Datenanalyse und Ziele

• Explorative und prädiktive Analyse
• Diagnostische und präskriptive Analyse

Daten verstehen und visualisieren

• Die Darstellungsformen Tabelle, Diagramm und Parameter
• Anwendungsbereiche der verschiedenen Darstellungsformen
• Fallstricke bei der Datenanalyse (z.B. Kausalität vs. Korrelation)
• Einführung in den methodischen Aufbau eines Daten-Dashboards
• Führende Business Intelligence-Tools im Überblick: Power BI, Tableau, SAP Analytics Cloud
• Datenvisualisierung im Arbeitsalltag: Power BI und Excel
• Neue Möglichkeiten in der Datenvisualisierung mithilfe von ChatGPT (Chat with your data):
  • Wie Sie die richtigen Fragen an den Datensatz stellen
  • Was datenschutzrechtlich im Umgang mit Sprachmodellen zu beachten ist, wenn unternehmerische Daten analysiert werden sollen (ChatGPT vs. Microsoft Copilot)

Daten aufbereiten

• Grundlagen zur Erkennung von Datenproblemen
• Vorstellung verschiedener Problemarten und Strategien zur Problembehebung
• Maßnahmen zur Datenaufbereitung, insbesondere für Forecast-Analysen (z.B. Aufteilung des Datensatzes in Trainings- und Testset)
• KI-unterstützte Techniken im Bereich Datenaufbereitung (Data Preparation)
• Interaktive Case Study: Beurteilung der Datenqualität in Excel

Daten beurteilen

• Werkzeuge zur Beurteilung der Datenergebnisse
• Interaktive Case Study: Erstellung und Beurteilung eines Forecast-Modells in Excel

Daten als Entscheidungshilfe: Analyseergebnisse erfolgreich kommunizieren und präsentieren

• Gestalterische Möglichkeiten, um die Aufmerksamkeit auf die Insights der Datenanalyse zu lenken
• Grundlagen des Data Storytellings für eine adressatengerechte Entscheidungsgrundlage
• Best Practices für die Erstellung von Diagrammen (z.B. Decluttering)

Zielgruppe des Online-Seminars

Fach- und Führungskräfte aller Branchen, vor allem aus den Bereichen Marketing, Online Marketing, CRM und Vertrieb, aus Produktmanagement und Produktentwicklung, Digital Business, Innovation und Business Development, die ein Data-driven Mindset entwickeln und künftig Data Science für ihr Unternehmen/ihr Geschäftsfeld systematisch und gewinnbringend einsetzen wollen. Alle, die ihr Know-how im Umgang mit Daten intensivieren möchten, um die Potenziale von Unternehmensdaten künftig schneller erkennen und zielorientierter nutzen zu können. Für die Teilnahme am Seminar sind keine Vorkenntnisse im Bereich Data Science vonnöten. Auch Programmiererfahrung wird nicht vorausgesetzt.

Methoden

Vortrag, Präsentation, Referat anhand von Fallbeispielen. Gemeinsame Durchführung von Datenanalysen in Excel, Besprechung und Analyse individueller Fragestellungen aus dem Teilnehmerkreis.

Ihre Erfolgsfaktoren