Theorie: Einführung in statistische Analyseverfahren

Inhalt

• Einleitung Einleitung

  • Python trifft Power BI: Toolbox für intelligente Analysen und maschinelles Lernen

    54 Sek.
• 1. Erste Schritte mit Python in Power BI 1. Erste Schritte mit Python in Power BI

  • Theorie: Möglichkeiten von Data Science und Machine Learning in Power BI

    4 Min. 56 Sek.
  • (Gesperrt)
    Python einrichten: Installation und Setup in Power BI

    4 Min. 10 Sek.
  • (Gesperrt)
    Bibliotheken installieren: Python-Toolkit für Power BI

    1 Min. 10 Sek.
  • (Gesperrt)
    Projektdaten und Herausforderungen kennenlernen

    3 Min. 51 Sek.
  • (Gesperrt)
    Datengrundlage importieren

    4 Min. 41 Sek.
• 2. Datentransformierung 2. Datentransformierung

  • (Gesperrt)
    Theorie: Daten gezielt aufbereiten: Grundlagen der Datentransformation

    1 Min. 57 Sek.
  • Pandas-DataFrame erstellen für Subregionentabelle

    3 Min. 58 Sek.
  • (Gesperrt)
    Pandas-DataFrame erstellen für eine Kalendertabelle

    4 Min. 27 Sek.
  • (Gesperrt)
    Daten richtig strukturieren: erste Zeile als Überschrift festlegen

    5 Min. 2 Sek.
  • (Gesperrt)
    Datentypen formatieren

    5 Min. 37 Sek.
  • (Gesperrt)
    Daten bereinigen: leere Zeilen und Spalten entfernen

    3 Min. 50 Sek.
  • (Gesperrt)
    Berechnete Spalten erstellen: Umsatzwerte generieren

    4 Min. 33 Sek.
  • (Gesperrt)
    Fehlende Werte oder Nullwerte sicher erkennen und behandeln

    4 Min. 47 Sek.
  • (Gesperrt)
    Daten intelligent gruppieren

    3 Min. 25 Sek.
  • (Gesperrt)
    Tabellen strukturieren und ins Datenmodell laden

    3 Min. 53 Sek.
  • (Gesperrt)
    Datenmodell aufbauen und Beziehungen verwalten

    4 Min. 24 Sek.
• 3. Datenvisualisierung 3. Datenvisualisierung

  • (Gesperrt)
    Theorie: Visualisierung verstehen: Grundlagen und Konzepte

    4 Min. 10 Sek.
  • Layout für das Dashboard vorbereiten

    4 Min. 54 Sek.
  • (Gesperrt)
    Das erste Python-Skript zur Datenvisualisierung programmieren

    4 Min. 53 Sek.
  • (Gesperrt)
    Plots konfigurieren mit Achsen, Titel, Legenden und Layouts

    4 Min. 40 Sek.
  • (Gesperrt)
    Boxplots erstellen und Lageverteilung analysieren

    3 Min. 57 Sek.
  • (Gesperrt)
    Strip- und Violinplots für detailreiche Analysen

    3 Min. 22 Sek.
  • (Gesperrt)
    Histogramme zur Datenverteilung

    2 Min. 32 Sek.
  • (Gesperrt)
    Beziehungen und Verteilungen kombinieren: Jointplots visualisieren

    4 Min. 57 Sek.
  • (Gesperrt)
    Multivariate Zusammenhänge mit Pairplots erkunden

    3 Min. 22 Sek.
  • (Gesperrt)
    Visualisierungen erweitern mit FacetGrids

    3 Min. 27 Sek.
  • (Gesperrt)
    Challenge: Visuals programmieren

    1 Min. 32 Sek.
  • (Gesperrt)
    Solution: Visuals programmieren

    2 Min. 44 Sek.
• 4. Statistische Analysen 4. Statistische Analysen

  • (Gesperrt)
    Theorie: Einführung in statistische Analyseverfahren

    4 Min. 28 Sek.
  • Explorative Datenauswertung zur Mustererkennung

    5 Min. 41 Sek.
  • (Gesperrt)
    Liniendiagramme analysieren mit integrierten Analysefunktionen

    5 Min. 20 Sek.
  • (Gesperrt)
    Korrelationsstrukturen entdecken: Heatmap erstellen

    3 Min. 45 Sek.
  • (Gesperrt)
    Ausreißer zuverlässig entdecken

    5 Min. 33 Sek.
  • (Gesperrt)
    Vertrauen schaffen: Schätzinzervalle berechnen und interpretieren

    6 Min. 6 Sek.
• 5. Machine Learning & lineare Regression praxisnah anwenden 5. Machine Learning & lineare Regression praxisnah anwenden

  • Theorie: Einstieg ins Machine Learning – Grundlagen und Möglichkeiten

    6 Min. 34 Sek.
  • (Gesperrt)
    Theorie: lineare Regression

    5 Min. 5 Sek.
  • (Gesperrt)
    Variablen vorbereiten: »Alter« und »Anzahl Tage seit Kundenregistrierung«

    2 Min. 41 Sek.
  • (Gesperrt)
    Lineare Regression erstellen und trainieren

    4 Min. 57 Sek.
  • (Gesperrt)
    Prognosen erstellen und Modell evaluieren

    4 Min. 55 Sek.
  • (Gesperrt)
    Vorhersagen in den Bericht laden

    2 Min. 38 Sek.
  • (Gesperrt)
    Tatsächliche Umsätze und Prognosen plotten

    2 Min. 46 Sek.
  • (Gesperrt)
    Residuen grafisch plotten

    4 Min. 7 Sek.
• 6. Klassifikation: Kategorien intelligent vorhersagen 6. Klassifikation: Kategorien intelligent vorhersagen

  • (Gesperrt)
    Theorie: Klassifikation verstehen – Grundlagen und Nutzen

    4 Min. 49 Sek.
  • Verteilungsanalyse der Kundenzufriedenheit

    2 Min. 11 Sek.
  • (Gesperrt)
    Korrelationsmatrix plotten und Zusammenhänge analysieren

    3 Min. 40 Sek.
  • (Gesperrt)
    Klassifikationsmodell erstellen und trainieren

    5 Min. 28 Sek.
  • (Gesperrt)
    Ergebnisse validieren: Modellleistung bewerten

    4 Min. 21 Sek.
  • (Gesperrt)
    Vorhersagen in den Bericht laden

    3 Min. 53 Sek.
  • (Gesperrt)
    Konfusionsmatrix visualisieren und interpretieren

    4 Min. 15 Sek.
  • (Gesperrt)
    Verbesserung der Kundenzufriedenheit und Vorhersage mit Klassifikationsmodellen

    3 Min. 23 Sek.
• 7. Clustering: Segmente in Datenbeständen entdecken 7. Clustering: Segmente in Datenbeständen entdecken

  • (Gesperrt)
    Theorie: Clustering kennenlernen – Theorie und Anwendung

    4 Min. 41 Sek.
  • (Gesperrt)
    Clustering direkt in Power BI visualisieren

    2 Min. 25 Sek.
  • (Gesperrt)
    Kundensegmente bilden: eigenes Clustering-Modell trainieren

    5 Min. 27 Sek.
  • (Gesperrt)
    Ergebnisse überzeugend visualisieren in einem Scatterplot

    2 Min. 19 Sek.
  • (Gesperrt)
    Vergleich der Clustering-Ergebnisse: Power BI vs. Python

    4 Min. 48 Sek.
• 8. Natural Language Processing (NLP): Textdaten auswerten 8. Natural Language Processing (NLP): Textdaten auswerten

  • (Gesperrt)
    Theorie: Einführung ins Natural Language Processing (NLP)

    5 Min. 8 Sek.
  • (Gesperrt)
    Q&A-Feature: natürliche Fragen an das Datenmodell stellen und Ergebnisse erhalten

    4 Min. 27 Sek.
  • (Gesperrt)
    Wordclouds: Themen und Trends aus Texten sichtbar machen

    4 Min. 40 Sek.
  • (Gesperrt)
    Azure Cognitive Services zur Spracherkennung

    1 Min. 20 Sek.
  • (Gesperrt)
    Azure Cognitive Services zur Schlüsselwortextraktion

    2 Min. 17 Sek.
  • (Gesperrt)
    Azure Cognitive Services zur Sentiment-Analyse

    2 Min. 35 Sek.
  • (Gesperrt)
    Sentimentanalyse mit Textblob erstellen

    6 Min. 10 Sek.
  • (Gesperrt)
    Kundenmeinungen mit Sentiment-Scores bewerten und vergleichen

    4 Min. 14 Sek.
  • (Gesperrt)
    Schlüsselwörter gezielt extrahieren

    2 Min. 59 Sek.
• Abschluss Abschluss

  • (Gesperrt)
    Nächste Schritte

    40 Sek.