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Datenanalyse

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Abschluss:Zertifikat
Start:2 Wochen als E-Learning
Dauer:1 Tag oder 2 Wochen E-Learning
Studiengebühren:940 CHF (exkl. MwSt)

Datenanalyse

Analyse und Darstellung  von Daten

Einfache Datenanalyse – Darstellung und Statistik: Erkunden Sie das volle Potential Ihrer Daten

Müssen Sie Verkaufszahlen oder Prüfwerte aus der Produktion, einem Prozess  oder sonstige Messwerte aufarbeiten und analysieren? Wir helfen Ihnen, Ihre Daten anhand einfacher Tricks zu analysieren, zu verstehen und darzustellen.

Dabei stellen sich häufig diese Fragen:

•    Habe ich genügend Daten?

•    Ist die Qualität dieser Daten gut genug?

•    Wie stelle ich diese Daten optimal dar?

•    Sind die Werte/Daten statistisch aussagekräftig?

Nutzen Sie das Potenzial Ihrer Daten und stellen Sie diese optimal dar. Interpretieren Sie die Daten richtig und erkennen Sie Trends oder Ausreisser. Wie einfach Datenanalyse geht, erfahren Sie in unserem Seminar.

Inhalte

  • Begriffe rund um das Thema Daten
  • Kann ich meine Daten verwenden? Habe ich genügend Daten, um diese zu interpretieren
  • Grafische Analyse der Daten
  • Einfache Statistik: Wie sind meine Daten verteilt? Habe ich Ausreisser?
  • Mittelwert/Median; womit sollen wir «rechnen»?
  • Wie vergleiche ich Daten aus verschiedenen Bereichen? Gibt es einen (statistischen) Unterschied?
  • Wie überwache ich Daten von einem Prozess, einer Analyse oder aus dem Markt?
  • Was sind Kontrollkarten?
  • Welche Strategie verfolgt die Datenerhebung? 
  • Wie kann KI bei der Datenanalyse unterstützen?

Methodik im Seminar

Die Teilnehmenden des Seminars erwerben folgendes Wissen, Fähigkeiten, Methoden und Handlungskompetenzen:

  • Das volle Potential der Daten ausschöpfen
  • Analyse der Daten in Bezug auf die Qualität
  • Lernen der Beurteilung der Daten
  • Einfache statistische Tests
  • Grafische Darstellung der Daten zum Beispiel in Kontrollkarten
  • Trendanalyse
  • Strategie für weitere Datenerhebung

Zielgruppe

alle die Daten analysieren

Referenten

Madeleine Ha-Kopal oder Thomas Nagel

Seminardaten

VARIANTE 1: Präsenzseminar

Auf Anfrage, wird das Seminar auch als Präsenzseminar durchgeführt. Das Seminar dauert 1 Tag.

Informationen

Start​

08:30 Uhr – 17:00 Uhr

Ort

Auf Anfrage

Preis

CHF 940,- exkl. MwSt.

VARIANTE 2:  E-Learning mit online Tutorien

In diesem Seminar bilden wir Sie während zwei Wochen zum Datenanalysten aus. Das Besondere an dieser Variante ist, diese Weiterbildung ist online.

Das Lernkonzept ist so aufgebaut, dass der theoretische Teil flexibel und selbstständig und ortsunabhängig absolviert werden kann. Jederzeit und von überall kann auf die Lernwelt zugegriffen werden. Interaktive Module gestalten das Lernen möglichst visuell und spannend.

Beim selbstständigen Lernen werden Sie jede Woche durch zwei live Tutorien à 1.5 Stunden unterstützt, in denen die Unterrichtseinheiten der Woche vom Dozenten live diskutiert werden. Sie können im Tutorium individuelle Fragen zum Lerninhalt stellen. Dabei profitieren Sie von Echtzeitunterricht und direktem Austausch mit dem Dozierenden und anderen Teilnehmern.

Zusätzlich wird jede Woche auch eine freiwillige interaktive Lerngruppe unter Anleitung von Experten angeboten, wo praxisnahe Aufgaben gelöst werden können. Möglich ist auch noch die Buchung von Einzelcoachings.

Informationen

Seminardaten

Einstieg alle 2 Wochen möglich

Ort

online

Preis

CHF 940,- exkl. MwSt.

Verwandte Kurse

Häufige Fragen

Was versteht man unter Datenanalyse im Unternehmenskontext?
Datenanalyse ist die systematische Untersuchung erhobener Daten mit statistischen Methoden, um daraus verwertbare Informationen, Kenngrößen und Entscheidungsgrundlagen zu gewinnen – etwa für Wirtschaftsstrategie, Prozesssteuerung oder Risikobewertung. Sie umfasst Datenerhebung, Datenaufbereitung, statistische Auswertung und Interpretation der Ergebnisse.
Welche Arten bzw. Methoden der Datenanalyse gibt es?
Man unterscheidet vier Grundtypen: deskriptiv (Beschreibung vergangener Daten, z.B. Umsatz pro Kundengruppe), diagnostisch (Ursachen und Zusammenhänge über Korrelationen), prädiktiv (Trend- und Abweichungsprognosen) und präskriptiv (Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen). Grundlegende Kennzahlen dabei sind Mittelwert, Median und Standardabweichung.
Excel oder Minitab – welches Tool eignet sich für die Datenanalyse im Qualitätsmanagement?
Excel eignet sich für einfache Auswertungen, Pivot-Tabellen und Reporting. Minitab wurde speziell für statistische Qualitätsanalysen entwickelt und bietet dedizierte QM-Werkzeuge (Messsystemanalyse/Gage R&R, Fähigkeitsanalyse Cp/Cpk, Regelkarten, Hypothesentests, Regression) – Standard in Produktion, Six-Sigma-Projekten und regulierten Branchen wie Pharma/Medizintechnik. Als kostengünstigere Alternativen gelten SigmaXL (Excel-Add-in) oder JMP/SPSS für höheren Funktionsumfang.
Wie wird Datenanalyse konkret im Qualitäts- und Prozessmanagement eingesetzt?
Zentrales Werkzeug ist die Statistische Prozesskontrolle (SPC): Prozessdaten werden laufend erfasst und statistisch ausgewertet, um Trends, Muster und unerwünschte Streuung frühzeitig zu erkennen und Prozesse stabil zu halten. Ergänzt wird das durch Qualitätskennzahlen (KPIs) wie Fehlerquote, Durchlaufzeit oder Kundenzufriedenheit, die über Dashboards den Ist-Zustand mit Zielwerten vergleichen und Verbesserungsmaßnahmen (PDCA) auslösen.
Was bedeuten Cp/Cpk und warum sind sie in der Datenanalyse wichtig?
Cp (Prozessfähigkeitsindex) und Cpk (unter Berücksichtigung der Prozesslage) zeigen, wie gut ein Prozess innerhalb der Spezifikationsgrenzen liegt bzw. wie zentriert er ist. In der Automobilindustrie gilt ein Cpk von mindestens 1,33 als Standardanforderung; diese Kennzahlen werden typischerweise mit SPC-Software wie Minitab berechnet und interpretiert.
Für wen eignen sich Datenanalyse-Seminare und -Weiterbildungen?
Zielgruppe sind Fach- und Führungskräfte aus Controlling, Qualitätsmanagement, Produktion, Finanzen, Marketing und Vertrieb, die kaufmännische oder prozessbezogene Auswertungen selbst durchführen oder besser interpretieren wollen – von Einsteigern bis zu Qualitätsmanagern, internen Auditoren und Prozessverantwortlichen.
Welche Voraussetzungen brauche ich für ein Datenanalyse-/Statistik-Seminar?
In der Regel keine formalen Zugangsvoraussetzungen. Vertiefte Statistik-Kenntnisse sind meist nicht nötig, mathematisches Grundverständnis auf Sekundarschulniveau reicht; Excel-Grundkenntnisse sind für praxisorientierte Kurse von Vorteil. Für SPC-Schulungen ist zusätzliches Praxiswissen aus der eigenen Messtechnik/Produktion hilfreich, Kenntnis von ISO 9001 ein Plus.
+41 79 938 57 18
[email protected]