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Live-Online: Daten und Statistik richtig verstehen: Grundlagen der explorativen Datenanalyse

Webinar - Haufe Akademie GmbH & Co. KG

Ob Marketing-KPIs, Produktionszahlen oder Vertriebsdaten – wer Daten richtig analysieren und statistisch fundiert interpretieren kann, trifft nachweislich bessere Entscheidungen. Datenkompetenz und statistisches Grundverständnis zählen deshalb branchen- und rollenübergreifend zu den Schlüsselqualifikationen der Zukunft. Dieses zweitägige Seminar vermittelt dir das nötige Statistik-Fundament, um Daten professionell zu prüfen und erste Hypothesen sicher zu belegen. Du lernst, wie du aus einer Geschäftsfrage (»Key Business Question«) eine prüfbare Metrik ableitest, Daten mit Profiling und visueller explorativer Datenanalyse (EDA) auf Qualität prüfst und Zusammenhänge korrekt interpretierst. Aufbauend darauf verstehst du Wahrscheinlichkeiten, Konfidenz¬intervalle und entscheidest mithilfe einfacher Hypothesentests, ob zum Beispiel ein A/B-Experiment wirklich wirkt. Zwei Mini-Projekte mit echten Datensätzen verankern jeden Schritt in der Praxis, sodass du nach dem Kurs Datenberichte schreiben, Ergebnisse erklären und mit Data-Science-Teams fundiert kommunizieren kannst.
Termin Ort Preis*
08.10.2025- 09.10.2025 online 1.654,10 €
20.01.2026- 21.01.2026 online 1.654,10 €
22.04.2026- 23.04.2026 online 1.654,10 €
13.07.2026- 14.07.2026 online 1.654,10 €

Alle Termine anzeigen

*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

1. Business Understanding und Fragen schärfen


  • Datengetriebene Entscheidungen versus Bauchgefühl
  • Vorgehensweise: Key-Business-Question → Hypothese → Metrik
  • Beispiele: Churn-Reduktion, Conversion-Boost etc.


2. Data Profiling und deskriptive Statistik


  • Gütekriterien: Datenqualität, Kardinalität, Vollständigkeit
  • Lage- und Streuungs­kennzahlen: Mittelwert, Median, Standardabweichung
  • Schiefe: Ausreißer erkennen und ausschließen
  • Visuelle explorative Datenanalyse mit Histogramm und Boxplot


3. Bivariate Analyse und Visualisierung im Detail


  • Pearson-Korrelation und Spearman-Korrelation richtig lesen
  • Daten visualisieren mit Scatter-Plot, Heatmap und Grouped Bars
  • Achtung, Stolperfallen: Anscombe-Quartett und Simpson’s Paradox


4. Grundlagen: Wahrscheinlichkeit und Konfidenz


  • Population, Stichprobe und Zufallsfehler
  • Konfidenz­intervalle interpretieren
  • Diskrete und stetige Verteilungen im Alltag


5. Hypothesentests und A/B-Testing


  • Null­hypothese, p-Wert und Signifikanz in Klartext
  • Mittelwert­vergleiche und Häufigkeiten (Chi²-Test) ohne Formeln
  • Übung: Newsletter-Experiment auswerten und diskutieren


6. Ausblick auf weiterführende Themen


  • Lineare Regression
  • Logistische Regression
  • Multivariate Analyse
  • Induktive Statistik
Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Ziele/Bildungsabschluss:

Statistik richtig verstehen: Du lernst die Grundlagen deskriptiver Statistik und schließt deine Wissenslücken für deine Datenanalyse- und Data-Science-Projekte.


 


Statistiken erklärbar machen: Du übersetzt Formeln in Alltagssprache und lernst, Median, p-Wert & Co. auch Laien verständlich zu machen.


 


Sichere Entscheidungsgrundlagen: Du erkennst Datenfallen und quantifizierst Unsicherheit mit Konfidenzintervallen.


 


Sofort anwendbare Workflows: Von der Frage bis zur Visualisierung beherrschst du jeden Schritt und kannst zum Beispiel A/B-Tests eigenständig begleiten.


 


Überzeugendere Analysen und Visualisierungen:Fundiertes Statistikwissen macht deine Auswertungen und Reports überzeugender und erleichtert die Zusammenarbeit mit Datenexperten.

Zielgruppe:

Analyst:innen, Produkt- und Marketing­verantwortliche, angehende Data-Scientists sowie erfahrene Datenprofis ohne formale Statistik­ausbildung, die Zahlen sicher interpretieren und datenbasierte Entscheidungen treffen möchten. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

Seminarkennung:
42000
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