Excel für die Datenanalyse einsetzen: Die Grundlagen

Name: Excel für die Datenanalyse einsetzen: Die Grundlagen
Author: Cliff Brozo

Sie lernen die Grundlagen der Datenanalyse in Excel kennen.

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Kurs: On-Demand

Willkommen beim Kurs von KnowledgeCity über die Verwendung von Excel zur Datenanalyse. Ich bin Cliff Brozo, ich bin Ihr Lehrer, und in der heutigen Lektion, Wir werden über die Konzepte der Datenanalyse sprechen und wir werfen einen kleinen Blick darauf, was Excel für uns tun kann um uns bei der Analyse unserer Daten zu helfen. Der Prozess der Datenanalyse beginnt mit der Identifizierung die Daten, die Sie benötigen. Sobald Sie dies getan haben, können Sie mit der Datenerfassung beginnen. Nachdem Sie es haben, haben Sie es ein wenig aufgeräumt, Sie analysieren es und interpretieren, was Sie gefunden haben. Schauen wir uns diese etwas genauer an. Im Identifizierungsprozess Sie müssen entscheiden, warum Sie diese Informationen benötigen. Wenn Sie gehen und die Daten sammeln, Wie willst du es bekommen? Wird es intern oder extern sein? Nutzen Sie Umfragen, Interviews, Fragebögen? Schwerpunktgruppen? Um die Daten zu bereinigen, Sie möchten alle überflüssigen Leerzeichen entfernen, Löschen Sie die doppelten Datensätze. Machen Sie die Formatierung für alle Datenelemente gleich. Während der eigentlichen Analysephase Sie werden nach Trends, Korrelationen suchen, Erkennen Sie Variationen und suchen Sie nach Mustern. Und schließlich, in der Dolmetscherphase, Sie werden sich für eine Vorgehensweise entscheiden basierend auf Ihren Erkenntnissen. Schauen wir uns nun an, was Excel für uns tun kann bei der Analyse der Daten. Wir sind in Excel 365, und ich habe einen Datensatz gefunden, der sich auf das Baseballspiel bezieht. Es dreht sich alles um das All-Star-Spiel. Und was es hat, ist jeder Spieler, der gespielt hat in jedem All-Star-Spiel seit 1933, bis 2015 ganz nach unten. Und das ist die aktuellste Version dieser Daten. Es gibt keine Möglichkeit, dass ich all diese Daten erstellt habe. Es war ein vorhandener Datensatz, aber es gibt über 5.000 Datensätze. Natürlich kann ich das auf keinen Fall tun irgendeine dieser Analysen von mir selbst, Daher brauche ich die Hilfe von Excel. Und Excel gibt mir die Möglichkeit, die Daten zu analysieren. Solange ich mich im Tab "Startseite" befinde, Ich kann hinübergehen, um die Daten zu analysieren, Stellen Sie sicher, dass ich irgendwo in den Daten bin. und klicken Sie auf die Registerkarte Daten analysieren. Was Excel tut, ist, etwas zu sehen Was kann es als Trends entscheiden? und Variationen in diesen Daten. Und es gibt mir einige Anregungen was mich interessieren könnte. Hier ist etwas: Ausgangsposition pro Jahr. Es gibt eine, Startposition nach Spielnummer. Für die meisten Spielnummern gibt es eine. Nichts davon sieht für mich wirklich aufregend aus, aber was ich tun kann, ist, dies zu ändern, um hier auf das kleine Einstellungsrad zu klicken, und wähle die Dinge aus, die mich interessieren. Kein Interesse an einzelnen Spielern oder einzelne Jahre oder einzelne Spiele. Ich interessiere mich für die Mannschaften und die Ligen Weil ich gerne wissen würde, welches Team hatte die meisten All-Star-Spieler. Daher interessiere ich mich für die Team-ID und die Liga-ID. Und ich klicke auf "Aktualisieren" und es erscheint eine Liste davon haben Teams an den meisten All-Star-Spielen teilgenommen. Wie Sie sehen können, haben die Yankees an 418 All-Star-Spielen teilgenommen. und die St. Louis Cardinals folgen mit 314, gefolgt von den Red Sox, die Cincinnati Reds und die Detroit Tigers. Ich kann eine Pivot-Tabelle einfügen und die vollständige Liste erhalten der einzelnen Mannschaften und der Anzahl der Spieler die in diesem All-Star-Team waren. Das ist eine Analyse, die mich interessieren würde. Wenn ich zurückgehe, um die Daten erneut zu analysieren Und schau dir die Kreise an, die mir nichts gesagt haben, Ich kann auf den Kreis klicken und sagen: Pivot-Diagramm einfügen Ich weiß, dass es nicht das ist, was ich will. Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf, woraufhin die Pivot-Tabellenfelder angezeigt werden. Und in diesem Fall interessiert mich die Spieler-ID. Und ich interessiere mich für die Spieler-ID sowohl als Zeile als auch als Zählung. Was das bewirken wird, Es wird mir den Spieler und die Häufigkeit mitteilen dieser Spieler hat an einem All-Star-Spiel teilgenommen. Ich klicke mit der rechten Maustaste. Sortieren Sie diese vom größten zum kleinsten. Und was ich sehen kann, ist Hank Aaron hat an 25 All-Star-Spielen teilgenommen. Er führt alle. Stan Musial wurde Zweiter. Willie Mays, Dritter. Mickey Mantle, Vierter und so weiter unten auf der Liste, bis hin zu den Menschen die an den wenigsten All-Star-Spielen teilgenommen haben. Und auf dieser Liste sind alle 5.000 Personen aufgeführt. Dies ist nur eine Auswahl der Dinge was Excel für Sie tun kann ohne dass Sie viel Arbeit leisten müssen. Und es ermöglicht Ihnen, Datenanalysen durchzuführen. Ich werde Sie bald sehen.

Mittelstufe Anbieter : Cliff Brozo 5 Lektionen · 29m auf Arabisch, Deutsch, Englisch, Spanisch, Französisch, Portugiesisch, Chinese

Kursbeschreibung

In diesen Lektionen werden wir die Konzepte der Datenanalyse erklären. Wir gehen auf den Prozess der Bedarfsermittlung, der Datenerfassung, der Datenbereinigung, der Datenanalyse und der Interpretation unserer Ergebnisse ein. Sie lernen den Unterschied zwischen Betriebsdaten und analytischen Daten kennen, und wir tauchen tief in die verschiedenen Diagrammtypen ein, die Excel bietet. Schließlich gehen wir darauf ein, welche mathematischen Fähigkeiten wir für die Durchführung von Datenanalysen benötigen und welche verschiedenen Arten von Analysen Sie durchführen können.

Was Sie lernen werden

Verstehen Sie den Datenanalyseprozess, einschließlich der Identifizierung von Anforderungen, Datenerfassung, Datenbereinigung, Analyse und Interpretation von Ergebnissen
Unterscheiden Sie, wann operative Daten versus analytische Daten zu verwenden sind
Erkunden Sie die verschiedenen Diagrammtypen, die Excel bietet
Identifizieren Sie die mathematischen Fähigkeiten, die zur Durchführung von Datenanalysen erforderlich sind
Erkennen Sie die verschiedenen Arten von Analysen, die Sie durchführen können

Wichtige Erkenntnisse

Der Kurs erklärt die Konzepte hinter der Datenanalyse und geht durch den Prozess der Identifizierung von Anforderungen, Datenerfassung, Datenbereinigung, Analyse und Interpretation von Ergebnissen.
Operative Daten und analytische Daten dienen verschiedenen Zwecken, und der Kurs behandelt, wann jede zu verwenden ist.
Excel bietet eine Reihe von Diagrammtypen, die der Kurs im Detail untersucht.
Bestimmte mathematische Fähigkeiten sind erforderlich, um Datenanalysen durchzuführen, und der Kurs identifiziert, welche sie sind.
Es gibt verschiedene Arten von Analysen, die durchgeführt werden können, die der Kurs behandelt.

Häufig gestellte Fragen

Was behandelt dieser Kurs?

Er erklärt die Konzepte hinter der Datenanalyse und den Prozess zur Identifizierung von Anforderungen, Datenerfassung, Datenbereinigung, Analyse und Interpretation von Ergebnissen. Er behandelt auch den Unterschied zwischen operativen und analytischen Daten, die Diagrammtypen, die Excel bietet, die mathematischen Fähigkeiten, die für Datenanalysen erforderlich sind, und die verschiedenen Arten von Analysen, die Sie durchführen können.

Welche Fähigkeiten werde ich in diesem Kurs erwerben?

Der Kurs entwickelt Fähigkeiten in analytischen Fähigkeiten, Microsoft Excel, analytischen Anwendungen, Analytics, Datenanalyse und Learning Analytics.

Was ist der Unterschied zwischen operativen und analytischen Daten in diesem Kurs?

Der Kurs unterrichtet Sie, zu erkennen, wann Sie operative Daten versus analytische Daten verwenden sollten, behandelt in der Lektion über Operational vs. Analytical Data.

Benötige ich mathematische Fähigkeiten für Datenanalyse?

Der Kurs geht über die mathematischen Fähigkeiten, die zur Durchführung von Datenanalysen erforderlich sind, in seiner Math Skills-Lektion auf, was Ihnen hilft, die erforderlichen Fähigkeiten zu erkennen.

Welche Lektionen sind in diesem Kurs enthalten?

Der Kurs umfasst Lektionen über Data Analysis Concepts, Operational vs. Analytical Data, Chart Types, Math Skills und Data Analysis Types.