1. Einleitung und Ziel In meinem Datenanalyseprojekt habe ich einen umfassenden Analyseworkflow durchgeführt, um der steigenden Nachfrage nach datengesteuerter Entscheidungsfindung in modernen Organisationen gerecht zu werden. Mein Hauptziel bestand darin, eine Datenbankkonnektivität herzustellen und gründliche Analyseverfahren durchzuführen, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Durch die Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen und fortschrittlichen Visualisierungstechniken habe ich ein Framework entwickelt, das Rohdaten in umsetzbare Informationen umwandelt und so strategische Entscheidungsprozesse ermöglicht. Mein Ansatz konzentrierte sich darauf, durch systematische Datenexploration und -interpretation einen greifbaren Mehrwert zu schaffen.
2. Projektstruktur • In meinem Projektablauf habe ich mehrere Schlüsselphasen implementiert, um eine robuste Datenanalyse und Erkenntnissegenerierung sicherzustellen: • Zuerst stelle ich über die pyodbc-Bibliothek eine sichere Verbindung zu unserer cloudbasierten SQL Server-Datenbank her und implementierte Umgebungsvariablen, um Sicherheitsprotokolle aufrechtzuerhalten. Dies bildet die Grundlage meines Datenextraktionsprozesses. • Im Anschluss an die Datenerfassung führe ich gründliche Datenverarbeitungs- und Bereinigungsvorgänge durch. Dieser entscheidende Schritt ermöglicht es mir, fehlende Werte zu beheben, Ausreißer zu identifizieren und zu behandeln sowie etwaige Dateninkonsistenzen zu beheben und so die Integrität meiner nachfolgenden Analysen sicherzustellen. • In der Phase der explorativen Datenanalyse (EDA) erstelle ich erste Visualisierungen und berechne statistische Zusammenfassungen, um zugrunde liegende Muster, zeitliche Trends und signifikante Korrelationen in meinem Datensatz aufzudecken. • Anschließend gehe ich zum ausgefeilten maschinellen Lernen und der prädiktiven Modellierung über, wo ich sklearn und ergänzende Tools verwende, um Modelle zu entwickeln, die tiefere analytische Erkenntnisse liefern. Mithilfe dieser Modelle kann ich entweder aufkommende Trends vorhersagen oder Daten entsprechend den Projektanforderungen klassifizieren. • Schließlich erstelle ich umfassende Visualisierungen und Berichte mithilfe der Plotly- und Matplotlib-Bibliotheken. Dadurch wird sichergestellt, dass meine Ergebnisse den Stakeholdern durch klare, interaktive visuelle Darstellungen effektiv kommuniziert werden •
3. Technischer Inhalt Um dieses Projekt erfolgreich umzusetzen, habe ich eine Reihe umfassender technischer Ansätze eingesetzt: I. In der Anfangsphase habe ich über eine sorgfältig konfigurierte Verbindungszeichenfolge eine sichere Verbindung zum SQL Server hergestellt, um die erforderlichen Rohdaten zu extrahieren. Anschließend fuhr ich mit dem Daten-Wrangling und der explorativen Datenanalyse fort und nutzte Pandas und Seaborn-Bibliotheken, um erste Datenrahmen zu erstellen und aufschlussreiche Visualisierungen zu generieren. Um die Benutzereinbindung zu verbessern, habe ich die interaktiven Diagrammfunktionen von Plotly implementiert, die es den Beteiligten ermöglichen, die aufgedeckten Muster dynamisch zu erkunden.

II. Für die analytische Komponente habe ich mithilfe der maschinellen Lernalgorithmen von sklearn Vorhersagemodelle entwickelt, die es mir ermöglichten, tiefere Erkenntnisse zu gewinnen, die über die traditionelle deskriptive Statistik hinausgehen. Meine Visualisierungsstrategie umfasste sowohl statische als auch interaktive Elemente – ich erstellte Histogramme, Streudiagramme und Heatmaps, um wichtige Zusammenhänge zu veranschaulichen, und implementierte gleichzeitig Plotly-Diagramme, um eine eingehende Datenuntersuchung zu ermöglichen. Was im folgenden Link zu sehen ist [https://github.com/ndumbe0/LP1-Project-Sprint/blob/d6cff21a04e15c04e890cf9c4f5364e269c0b976/test file.ipynb]

III. Um eine breitere Zugänglichkeit und Berichtsfunktionen zu gewährleisten, habe ich diese Visualisierungen erfolgreich in Power BI repliziert und den Beteiligten eine vertraute und robuste Business-Intelligence-Plattform zur Verfügung gestellt. [https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiNDFlYjRkMDQtYTVhOC00Nzc4LWJjNjYtZDU5MGQyYWMxNGQ1IiwidCI6IjQ0ODdiNTJmLWYxMTgtNDgzMC1iNDlkLTNjMjk4Y2I3MTA3NSJ9]

1. Schlussfolgerungen und Empfehlungen Durch meine Analyse habe ich wichtige Erkenntnisse gewonnen, die zu strategischen Verbesserungen in unserem Betrieb führen können. Speziell: • Durch meine explorative Datenanalyse und Modellierungsarbeit habe ich wichtige Trends identifiziert, die eine gezieltere Entscheidungsfindung erleichtern können. Diese Erkenntnisse bieten konkrete Verbesserungsmöglichkeiten und zeigen vielversprechende Wachstumschancen auf. • Aufgrund meiner Ergebnisse empfehle ich dringend, unsere Datenerfassungsmethoden zu verbessern, da qualitativ hochwertigere Daten zu einer verbesserten Modellgenauigkeit führen. Darüber hinaus schlage ich vor, unseren analytischen Ansatz um ausgefeiltere Techniken des maschinellen Lernens zu erweitern, die zusätzliche wertvolle Erkenntnisse liefern könnten. Mein Projekt zeigt, wie wichtig es ist, einen strukturierten Ansatz für die Datenanalyse zu implementieren, der alles von der sicheren Datenextraktion bis hin zu umsetzbaren Erkenntnissen umfasst. Ich komme zu dem Schluss, dass Unternehmen, die Daten für die Entscheidungsfindung nutzen möchten, Investitionen in robuste Analyse-Workflows und -Tools priorisieren müssen.

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