BI Analytics

Dieses Modul umfasst die folgenden Kapitel:

• Kapitel 1: Einführung in relationale Datenbanken – Datenbanken und relationale Datenbanken kennenlernen; SQL-Queries schreiben zum Auslesen relationaler Datenbanken; Unternehmensrelevante Informationen extrahieren; Daten filtern mithilfe boolescher Logik
• Kapitel 2: Vertiefung SQL – Daten gruppieren, sortieren; Unterschiedliche Joins verbinden; Subqueries kennenlernen; Neue Filtermöglichkeiten
• Kapitel 3: Vertiefung Datenbankdesign – Struktur relationaler Datenbanken verstehen; Normalisierungsregeln kennenlernen; Tabellen und Daten erstellen oder verändern; Eigene Datenbank designen
• Kapitel 4: SQL in der Praxis – Common Table Expressions (CTEs); Analytische Funktionen; Ranglisten erstellen; Laufende Summen bilden

Dieses Modul umfasst die folgenden Kapitel:

• Kapitel 1: Einführung in Power BI – Datengetriebene Entscheidungen; Workflow von Datenanalysen; Grundfunktionen von Microsoft Power BI; Datenmodell und ersten Report erstellen
• Kapitel 2: Datenaufbereitung- und visualisierung – Best Practices der Datenvisualisierung; Visualisierungen ändern und formatieren; Power Query Editor verwenden; Datenverarbeitung und Verknüpfung verschiedener Datenquellen
• Kapitel 3: Dashboards und Data Storytelling – Berichte und Analysen in Dashboards arrangieren; Grundsätze des Data Storytellings; Grundlagen von Data Analysis Expressions (DAX-Sprache); Komplexe DAX-Code für Berechnungen schreiben
• Kapitel 4: Fortgeschrittene Themen – Grundlegende Konzepte der Statistik; Best Practices für stichhaltige statistische Datenanalysen; Fortgeschrittene Methoden der Business Intelligence; Drillthrough und Einflussfaktorenanalyse

Dieses Modul umfasst die folgenden Inhalte:

• Flugverspätungsanalyse am Los Angeles International Airport unter Einsatz von SQL und MS Power BI mit Ergebnispräsentation