Datenanalyse

Gustavo du Mortier

Wie SQL zur Optimierung von Arbeitsabläufen im Gesundheitswesen beiträgt

SQL ist eine universelle Sprache für das Datenmanagement im Gesundheitswesen und die Optimierung von Arbeitsabläufen. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie SQL für alles verwenden können, von der Planung medizinischer Termine bis zur Überwachung der Vitalparameter. Fachkräfte im Gesundheitswesen müssen sich an verschiedene Prozesse halten, um ihre Aufgaben zu erfüllen. Diese Prozesse oder Workflows sind an verschiedene Situationen angepasst - Patientenaufnahme, Diagnose, Überwachung, Abrechnung, klinische Dokumentation usw. Diese Arbeitsabläufe unterscheiden sich zwar je nach Art der Versorgung, der Umgebung (Krankenhaus, Klinik, Telemedizin) und der Rolle des Arztes, aber sie erfordern alle eine effiziente und genaue Handhabung großer Mengen wichtiger Informationen.

Jakub Romanowski

Welche Werkzeuge benötige ich für SQL? Ein Leitfaden für Einsteiger in die Datenanalyse

Herzlich willkommen! In diesem Leitfaden stelle ich Ihnen die wichtigsten SQL-Tools vor, damit Sie schnell und effizient mit Daten arbeiten können. Ganz gleich, ob Sie SQL neu erlernen oder Ihre Kenntnisse verbessern möchten, diese Tools werden Ihre Arbeitsabläufe vereinfachen und Ihre Fortschritte beschleunigen. Als ich anfing, SQL zu lernen, fühlte ich mich überwältigt. Es gab so viele Datenbanken, Tools und Plattformen, dass ich nicht wusste, wo ich anfangen sollte. Aber nach einiger Zeit wurde mir klar, dass es nicht darum geht, alles zu wissen - es geht darum, die richtigen Tools zu verstehen, die einem auf dem Weg helfen.

Jakub Romanowski

Was ist der Nutzen von SQL in der Unternehmensanalyse? 5 praktische Beispiele

Warum brauchen Sie SQL in der Unternehmensanalyse? Nun, die kurze Antwort ist, dass es Ihre Arbeit effektiver und effizienter macht. In diesem Artikel zeige ich Ihnen einige einfache Beispiele aus der Praxis, wie SQL Ihre tägliche Arbeit in der Unternehmensanalyse unterstützen kann. Sind Sie Unternehmensanalytiker oder analysieren Sie häufig Unternehmensdaten? Oder haben Sie vor, in diesem Bereich tätig zu werden? Dann würde ich Ihnen empfehlen, SQL zu lernen. SQL (Structured Query Language) ist nicht nur die Sprache der Beziehungsdatenbanken, sondern auch die Sprache der Datenanalyse.

Radu Gheorghiu

Aufbau von analytischen Daten-Pipelines mit SQL

Wenn Sie versuchen, eine analytische Datenpipeline aufzubauen, dann ist SQL das perfekte Tool für diese Aufgabe. Es hilft Ihrem Unternehmen, eine Datenanalysegrundlage zu schaffen, die Daten in Geschäftswerte umwandelt. Warum sollten Sie sich für den Aufbau von Datenpipelines mit SQL interessieren? Es mag wie eine technische Herausforderung klingen, aber eine solide Datenpipeline ist eines der wichtigsten Werkzeuge, um Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln. Ohne eine solide Pipeline bleiben Ihre Daten isoliert und lassen sich nur schwer analysieren, sodass wertvolle Geschäftserkenntnisse ungenutzt bleiben.

Alexandre Bruffa

Die 5 wichtigsten Gründe, warum PostgreSQL für die Datenanalyse (und Datenanalysten!) geeignet ist

Warum lieben Analysten PostgreSQL für die Datenanalyse? Erfahren Sie, warum dieses Datenbankmanagementsystem sowohl bei Datenbankexperten als auch bei Datenwissenschaftlern so beliebt ist! Wenn Sie mit Daten arbeiten, wissen Sie, dass die Datenanalyse eine effiziente Speicherung, Verwaltung und Abfrage von großen Datenmengen erfordert. Daher verwenden Datenanalysten bevorzugt relationale Datenbanken, die für ihre Robustheit, Effizienz und Stabilität bekannt sind. Relationale Datenbanken arbeiten mit einem Datenbankmanagementsystem (DBMS), das die Erstellung, Verwaltung und Manipulation von relationalen Datenbanken ermöglicht.

Alexandre Bruffa

Integration von SQL mit Looker für die Datenanalyse

Vielleicht haben Sie schon einmal den Begriff "datengesteuert" gehört. Alle großen Unternehmen verfolgen heutzutage einen datengesteuerten Ansatz; das bedeutet ganz einfach, dass sie strategische Entscheidungen auf der Grundlage von Datenanalysen und -interpretationen treffen. Um den Prozess zu rationalisieren und wettbewerbsfähig zu bleiben, verlassen sich Unternehmen in hohem Maße auf Datenanalysen und Business Intelligence (BI)-Tools. Eine der bekanntesten und leistungsfähigsten BI-Plattformen ist Looker. Looker, das inzwischen zu Google gehört, ist bekannt für seine Datenexplorations-, Visualisierungs- und Berichtsfunktionen.

Michał Wasiluk

Eine Einführung in Geodatenbanken und Geodaten

Entdecken Sie, wie räumliche Datenbanken und Geodaten räumliche Abfragen verbessern, GIS-Integrationen unterstützen und erweiterte Datenanalysen ermöglichen. Geodatenbanken sind spezielle Datenbanksysteme, die für die effiziente Speicherung, Verwaltung und Abfrage von Geodaten entwickelt wurden. Diese Datenbanken bieten Unterstützung für räumliche Datentypen und räumliche Indizierung und ermöglichen komplexe räumliche Abfragen und Analysen. Geodaten, die in diesen Datenbanken gespeichert werden, stellen Informationen über die physische Welt dar, die an bestimmte Orte auf der Erde gebunden sind.

Tihomir Babic

SQL für die Finanzberichterstattung

SQL sollte Teil jedes modernen Finanzberichtsprozesses sein. Es kann mit Gigabytes von Daten umgehen und Finanzberechnungen in Sekundenbruchteilen durchführen. Es ist an der Zeit, sich von Abacus (auch bekannt als Excel!) zu verabschieden und SQL in der Finanzberichterstattung einzusetzen. Daten spielen eine zentrale Rolle bei der Entscheidungsfindung in Unternehmen. Dies gilt umso mehr für Finanzdaten. Das Hauptziel von Unternehmen ist es, Gewinne zu erzielen, und so ist es kein Wunder, dass Finanzdaten eine entscheidende Rolle im strategischen Entscheidungsprozess eines jeden modernen Unternehmens spielen.

Nicole Darnley

Lernen Sie SQL für die Datenanalyse mit LearnSQL.com

Aktualisiert am: 1. Dezember 2023 Entdecken Sie, wie man SQL für die Datenanalyse lernt und beginnen Sie noch heute, Ihre Daten sinnvoll zu nutzen. Unser Leitfaden bietet einen klaren und einfachen SQL-Lernpfad für Datenanalysten und hilft Ihnen, Datenbanken abzufragen und Daten mit Leichtigkeit zu analysieren. Ganz gleich, ob Sie bei Null anfangen oder Ihre Kenntnisse auffrischen möchten, wir helfen Ihnen bei jedem Schritt. Als ich in der High School war, wollte ich Innenarchitektur studieren.

Himanshu Kathuria

Diese SQL-Abfragen werden Ihnen bei der Datenanalyse helfen

Müssen Sie Ihre täglichen Datenanalyseaufgaben rationalisieren? Dieser Artikel erklärt, wie einfache SQL-Abfragen dabei helfen können. Wenn Sie eine Karriere in einem Unternehmen oder in einem Bereich planen, in dem Sie mit Daten arbeiten, sind Sie sicher schon einmal mit SQL (Structured Query Language) in Berührung gekommen. SQL wurde erstmals in den 1970er Jahren entwickelt und ist nach wie vor der Industriestandard für die Interaktion mit Datenbanken. Viele von Ihnen haben vielleicht schon beschlossen, diese Sprache zu erlernen, da sie so leistungsfähig ist.

Radu Gheorghiu

Integration von externen Datenquellen in SQL-Datenbanken

In der heutigen Welt sind Daten die neue Währung, und Unternehmen schwimmen in riesigen Ozeanen von Informationen aus verschiedenen Quellen. Der Versuch, all diese disparaten Daten sinnvoll zu nutzen, ist eine Herausforderung. Eine der häufigsten Möglichkeiten, diese Herausforderung zu lösen, ist die Integration externer Datenquellen mit SQL. In diesem Artikel führe ich Sie durch Strategien und Techniken zur nahtlosen Integration von Daten aus APIs, Flat Files, NoSQL-Datenbanken und anderen externen Quellen in Ihre SQL-Datenbanken.

Maria Durkin

Der Lebenszyklus der Datenanalyse: Vom Datensatz zur Präsentation

In der heutigen schnelllebigen Welt der Entscheidungsfindung sind Daten eine unschätzbare Ressource. Rohdaten sind wie ein Rohdiamant: Sie haben ein großes Potenzial, aber sie müssen verarbeitet werden, um ihren wahren Glanz zu entfalten. Um diese Brillanz zu erreichen, kommt der Lebenszyklus der Datenanalyse ins Spiel. Der Lebenszyklus der Datenanalyse zeigt eine strukturierte Reise in fünf Schritten auf: Sammlung Bereinigung Analyse Auswertung Darstellung Die Beherrschung der richtigen Tools für jeden Schritt ist der Schlüssel, und hier erweist sich SQL als unverzichtbar.

Nicole Darnley

Datenvisualisierung mit SQL: Ein vollständiger Leitfaden für Datenanalysten

Starten Sie mit unserem praktischen Leitfaden in die Datenvisualisierung mit SQL. Sie lernen, wie Sie die leistungsstarken Funktionen von SQL nutzen können, um effektive Visualisierungen zu erstellen, die Ihre Datenanalyse verbessern - und sie verständlicher und aussagekräftiger machen. SQL ist eine spezielle Programmiersprache, die für die Verwaltung und Bearbeitung relationaler Datenbanken entwickelt wurde. Sie bietet einen standardisierten Rahmen für die Abfrage, Aktualisierung und Bearbeitung von Daten. Sie ist einfach und bietet dennoch einen robusten Satz von Befehlen und Funktionen zur Interaktion mit Daten.

LearnSQL.de Team

Benötigt Datenanalyse Kodierung?

Denken Sie über eine Zukunft in der Datenanalyse nach? Vielleicht denken Sie darüber nach, ob Sie Programmierkenntnisse benötigen. Ist es notwendig, gut programmieren zu können? In dem Maße, in dem die Welten der Datenanalyse, der Technologie und der Datenwissenschaft miteinander verschmelzen, wird die Bedeutung von Programmierkenntnissen immer deutlicher. Es ist von entscheidender Bedeutung zu verstehen, welche Programmiersprachen wichtig sind und wie viel Fachwissen Sie benötigen, um den Einstieg in diesen dynamischen Bereich weniger entmutigend zu gestalten.

Nicole Darnley

Effiziente Datenanalyse: Nutzung von SQL mit R

Dieser Artikel befasst sich mit den Feinheiten der Verwendung von SQL mit R in der Datenanalyse. Er bietet Einblicke und praktische Beispiele, die die Effektivität dieser Kombination demonstrieren. Durch die Integration von SQL und R können Analysten die Stärken beider Sprachen nutzen. Dies hilft ihnen bei der Durchführung umfassender Datenanalysen, die von der ersten Datenabfrage bis zur komplexen statistischen Modellierung und Visualisierung reichen. Zu Beginn unserer Erkundung des dynamischen Duos von SQL und R in der Datenanalyse ist es wichtig zu verstehen, wie diese beiden leistungsstarken Tools die Art und Weise revolutionieren können, wie wir große Datenmengen bearbeiten, manipulieren und interpretieren.

Maria Durkin

SQL und Power BI: Umwandlung von Daten in Einblicke

Der Bedarf an leistungsstarken Tools, die eine effiziente Datenanalyse und -visualisierung ermöglichen, war noch nie so groß wie heute. Hier kommen SQL und Power BI ins Spiel, ein starkes Duo, das es Unternehmen ermöglicht, den Wert ihrer Datenbestände zu maximieren. Lassen Sie uns zunächst erklären, was SQL und Power BI sind, und dann erörtern wir, wie und warum sie so gut zusammenpassen. SQL ( Structured Query Language) ermöglicht die Kommunikation mit Datenbanken und ist damit die Grundlage des Datenmanagements.

Jakub Romanowski

Analyse von Social-Media-Daten mit SQL

Tauchen Sie ein in die Welt der SQL-Social-Media-Analyse? Dieser Leitfaden hilft Ihnen bei der Verwendung von SQL zur Analyse und Interpretation von Daten aus Social-Media-Plattformen. Machen Sie sich bereit, Ihre Herangehensweise an digitale Daten zu verändern und neue Möglichkeiten der Social-Media-Analyse zu erschließen! Willkommen in der aufregenden Welt von SQL und der Analyse sozialer Medien! Wenn Sie neu auf diesem Gebiet sind, werden Sie gleich entdecken, wie leistungsfähig SQL sein kann, um die riesige Menge an Daten zu verstehen, die täglich auf Social-Media-Plattformen generiert werden.

SQL für die Datenanalyse: 15 praktische Übungen mit Lösungen

Sind Sie neu in der Welt von SQL und möchten Sie die Möglichkeiten der Datenanalyse nutzen? In diesem Artikel werden wir unsere SQL-Kenntnisse anhand von 15 praktischen Übungen verbessern, die speziell für Anfänger konzipiert wurden. Denn wenn es um SQL geht, macht Übung wirklich den Meister! Wir werden ein Schlaglicht auf den wichtigen Bereich der Datenanalyse werfen, in dem SQL die Hauptrolle spielt. SQL, die Structured Query Language, spielt eine zentrale Rolle bei der Datenanalyse.

Kamila Ostrowska

Wie SQL Ihnen helfen kann, Ihre Kunden besser zu verstehen

In diesem Artikel erfahren Sie, wie SQL Unternehmen dabei helfen kann, Kundendaten zu analysieren, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen, um die Bedürfnisse ihrer Kunden zu erfüllen. Die Verwaltung und das Verständnis von Kunden ist für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung, und dafür werden Daten benötigt. Kundendaten, wie z. B. Kaufgewohnheiten, Vorlieben und Feedback, werden normalerweise in Datenbanken gespeichert. Um auf diese Daten zuzugreifen und sie zu analysieren, müssen Sie SQL beherrschen, die Sprache, die für die Verwaltung und Abfrage von Daten in Datenbanken entwickelt wurde.

Alexandre Bruffa

Python vs. SQL für die Datenanalyse

Sicher haben Sie schon von SQL und Python gehört. Vielleicht haben Sie sogar schon mit einer dieser Sprachen gearbeitet. Beide haben Stärken und Schwächen. Welche Sprache sollten Sie bei der Datenanalyse verwenden? In diesem Artikel erfahren Sie, wie nützlich Python und SQL für die Datenanalyse sind und wie die Kenntnis beider Sprachen Ihnen bei der Datenanalyse helfen kann. Sie haben sich entschieden, in die Datenanalytik einzusteigen? Prima! Immer mehr Unternehmen sind auf der Suche nach Mitarbeitern, die Daten analysieren und daraus Schlüsse ziehen können.

Maria Durkin

KI für die Datenanalyse: Wie die Fusion von KI und SQL Ihren Workflow beschleunigen kann

Wussten Sie, dass der Einsatz von KI für die Datenanalyse für SQL-Entwickler und Datenanalysten eine völlig neue Erfahrung sein kann? In diesem Artikel erfahren Sie, wie KI Ihnen helfen kann, Ihre Datenanalysefähigkeiten zu verbessern, und warum KI ein unverzichtbares Werkzeug für jeden Datenexperten ist. Künstliche Intelligenz (KI) hat die Arbeitswelt grundlegend verändert, Branchen umgestaltet und den Umgang mit Daten für Fachleute neu definiert. Insbesondere der Einsatz von KI zur Datenanalyse wird immer wichtiger, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Maria Durkin

SQL für die Datenanalyse: Was sollte ich lernen?

Vielleicht ist Ihnen die Bedeutung von SQL für die Datenanalyse bereits bekannt. Aber welche Funktionen von SQL sind für die Datenanalyse wichtig und wo kann man sie lernen? In diesem Artikel werden wir Ihre Fragen beantworten. Bevor wir über die Verwendung von SQL für die Datenanalyse sprechen, ist es hilfreich zu wissen, wovon wir sprechen. Definieren wir also diese beiden Dinge. Structured Query Language (SQL) ist eine Programmiersprache, die für die Verwaltung von Daten in relationalen Datenbanken verwendet wird.

Jill Thornhill

Google BigQuery SQL-Syntax: Ein umfassender Leitfaden

Was ist Google BigQuery? Was kann es für Ihr Unternehmen tun? Ist BigQuery SQL eine wertvolle Fähigkeit? Wo können Sie es lernen und wo können Sie es üben? Es gibt heute nur noch wenige Unternehmen, die nicht computerisiert sind. Viele Prozesse nutzen heute das IoT (Internet der Dinge), bei dem alle möglichen Geräte vernetzt sind und kontinuierlich Echtzeitdaten in Computersysteme einspeisen. Das Ergebnis ist eine riesige Menge an Daten, die für die Entscheidungsfindung zur Verfügung stehen.

Nicole Darnley

Die 7 wichtigsten erweiterten SQL-Abfragen für die Datenanalyse

Entdecken Sie die wichtigsten fortgeschrittenen SQL-Abfragen für die Datenanalyse. Structured Query Language, kurz SQL, ist ein unverzichtbares Werkzeug für Datenanalysten. Die meisten Menschen beherrschen die Sprache relativ schnell und können schon nach wenigen Lektionen mit einer tiefgreifenden Datenanalyse beginnen. Aus diesem Grund neigen viele Datenanalysten dazu, bei der Verwendung von SQL auf der Anfänger-/Mittelstufe zu bleiben. Mit diesen Kenntnissen kann man zwar "die Arbeit erledigen", aber es ist vielleicht nicht die effizienteste Art, eine Abfrage zu schreiben.

Nicole Darnley

Datenbereinigung in SQL

Die Datenbereinigung ist ein wichtiger Bestandteil jeder Datenanalyse. Hier werden wir Techniken zur Datenbereinigung in SQL besprechen. Es ist fast unmöglich, sich auf die Arbeit zu konzentrieren, wenn mein Schreibtisch unordentlich ist. Wenn er mit Papier, Kaffeebechern oder zufälligen Spielsachen, die meine Tochter irgendwie in mein Büro geschmuggelt hat, vollgestopft ist, habe ich keine Chance, irgendetwas zu erledigen, bis mein Schreibtisch wieder in Ordnung ist. Aus irgendeinem Grund ist es so, als ob die Unordnung auf meinem Schreibtisch irgendwie den Weg in meinen Kopf gefunden hat.

Dejan Sarka

SQL Statistische Analyse Teil 1: Berechnung von Häufigkeiten und Histogrammen

Datenbank- und Business Intelligence (BI)-Entwickler erstellen täglich eine große Anzahl von Berichten, und Datenanalysen sind ein wesentlicher Bestandteil dieser Berichte. Wenn Sie sich fragen, ob Sie in SQL statistische Analysen durchführen können, lautet die Antwort "ja". Lesen Sie meinen Artikel, um zu erfahren, wie man das macht! Statistiken sind sehr nützlich als erste Stufe einer tiefer gehenden Analyse, d.h. für den Datenüberblick und die Bewertung der Datenqualität. Die Möglichkeiten der statistischen Analyse in SQL sind jedoch etwas eingeschränkt, da es in SQL Server nicht viele statistische Funktionen gibt.

Tihomir Babic

Business SQL: Wie man das Umsatzwachstum in SQL berechnet

Können Sie SQL in Ihrem Unternehmen einsetzen? Natürlich können Sie das! Sie können zum Beispiel das Umsatzwachstum mit SQL berechnen - hier erfahren Sie, wie. Als jemand, der mit Daten arbeitet, wissen Sie bereits, dass SQL das am häufigsten verwendete Werkzeug in der Datenanalyse ist. Aber inwiefern ist SQL für den geschäftlichen Einsatz hilfreich? Nun, die Antwort liegt auf der Hand: Analysieren Sie Geschäftsdaten mit SQL! Allerdings gibt es bei Geschäftsdaten einige Besonderheiten, die schwierig sein können, wenn man nicht damit vertraut ist.

Tihomir Babic

6 erweiterte SQL-Abfragen für die Analyse von Finanzdaten

Sind Sie ein fortgeschrittener SQL-Benutzer, der neu im Finanzbereich ist? Möchten Sie lernen, wie Sie Ihr Wissen zur Analyse von Finanzdaten einsetzen können? Dieser Artikel gibt Ihnen einige Hinweise. Sie wissen wahrscheinlich, dass SQL ein mächtiges Werkzeug für die Analyse aller Arten von Daten ist. Je größer und komplexer die Daten sind, desto nützlicher wird SQL. In bestimmten Situationen können Finanzdaten sehr kompliziert sein; für eine ausgefeilte Analyse sind ausgefeilte Werkzeuge erforderlich.

Tihomir Babic

5 fortgeschrittene SQL-Konstruktionen, die jeder Datenanalyst kennen sollte

Gehört die Datenanalyse zu Ihren Aufgaben? Hier sind fünf Beispiele dafür, wie fortgeschrittenes SQL Ihnen bei Ihrer täglichen Arbeit helfen kann. Ich bin Datenanalyst und ich muss sagen, dass Datenanalysten ziemlich seltsam sein können. Andere Menschen haben in der Regel Angst vor riesigen Datenmengen, wir hingegen genießen sie. Je tiefer wir in Daten eindringen, desto glücklicher sind wir. Ein wichtiges Werkzeug, um in Daten einzudringen (und somit ein glücklicherer Datenanalyst zu sein), ist SQL.