Kursvorlage
Data Analytics für Wirtschaft – Unternehmenskennzahlen mit Python
Analyse und Visualisierung von Unternehmenskennzahlen mit Python.
Didaktische Zielsetzung
Diese Kursvorlage führt strukturiert in die Analyse betriebswirtschaftlicher Daten mit Python ein und verbindet fachliche Grundlagen der Datenanalyse mit praktischer Programmierung. Der Schwerpunkt liegt auf der Verarbeitung tabellarischer Unternehmensdaten, der Berechnung betriebswirtschaftlicher Kennzahlen sowie deren Interpretation durch geeignete Visualisierungen. Schrittweise werden Methoden zur Auswertung, zum Vergleich und zur Prognose von Unternehmenskennzahlen aufgebaut. Damit unterstützt die Vorlage den Kompetenzaufbau im Bereich datenbasierter Analyse und Entscheidungsunterstützung.
Kompetenzschwerpunkte
- Einlesen und strukturierte Verarbeitung von Unternehmensdaten aus CSV-Dateien mit pandas
- Berechnung statistischer Kennzahlen wie Mittelwert, Standardabweichung und Korrelation
- Visualisierung betriebswirtschaftlicher Daten mit matplotlib (Linien-, Balken- und Streudiagramme)
- Analyse von Kostenstrukturen und Kennzahlen einzelner Unternehmensbereiche
- Vergleich mehrerer Unternehmen anhand relativer Kennzahlen wie Gewinnmarge und Kostenquote
- Verarbeitung und Speicherung von Unternehmensdaten über REST-APIs und JSON-Strukturen
- Entwicklung einfacher Prognosemodelle für Umsatzentwicklungen mit linearer Regression
Struktur der Bausteine
Analyse von Unternehmenskennzahlen aus CSV
Einführung in das Einlesen, Auswerten und Visualisieren monatlicher Unternehmenskennzahlen aus CSV-Dateien mit pandas und matplotlib.
Kostenstruktur eines Unternehmens analysieren
Statistische Analyse von Abteilungskosten sowie Visualisierung der Kostenstruktur eines Unternehmens mit pandas, numpy und matplotlib.
Unternehmensdaten in User-DB speichern
Aufbau einer einfachen Datenpipeline von CSV über JSON bis zur Speicherung von Unternehmensdaten in einer Datenbank über eine REST-API.
Unternehmen aus Datenbank vergleichen
Analyse und Vergleich mehrerer Unternehmen durch Abruf gespeicherter Datensätze aus einer Datenbank und Berechnung zentraler Kennzahlen.
Visualisierung von Unternehmenskennzahlen
Darstellung betriebswirtschaftlicher Kennzahlen mit verschiedenen Diagrammtypen zur Analyse von Entwicklungen, Vergleichen und Zusammenhängen.
Kosten-Umsatz-Zusammenhang analysieren
Untersuchung statistischer Zusammenhänge zwischen Marketingkosten und Umsatz durch Korrelationsanalyse und Visualisierung mit Scatterplots.
Umsatzprognose mit linearer Regression
Entwicklung eines einfachen Prognosemodells zur Vorhersage zukünftiger Umsätze auf Basis historischer Daten mittels linearer Regression.
Inhalte im Überblick
| Baustein | Schwerpunkt | Dauer |
|---|---|---|
| Analyse von Unternehmenskennzahlen aus CSV | Einlesen von CSV-Daten mit pandas, Berechnung von Durchschnittswerten und Visualisierung von Umsatz, Kosten und Gewinn. | 45 min |
| Kostenstruktur eines Unternehmens analysieren | Statistische Analyse von Abteilungskosten mit Mittelwert und Standardabweichung sowie grafische Darstellung der Kostenstruktur. | 45 min |
| Unternehmensdaten in User-DB speichern | Transformation von CSV-Daten in JSON und Speicherung über eine REST-API in einer Datenbank. | 45 min |
| Unternehmen aus Datenbank vergleichen | Abruf von Unternehmensdaten aus einer Datenbank, Berechnung von Gewinnmarge und Kostenquote sowie grafischer Vergleich. | 45 min |
| Visualisierung von Unternehmenskennzahlen | Darstellung von Unternehmensdaten mit Linien-, Balken- und Streudiagrammen zur Analyse von Entwicklungen und Zusammenhängen. | 50 min |
| Kosten-Umsatz-Zusammenhang analysieren | Korrelationsanalyse zwischen Marketingkosten und Umsatz sowie Visualisierung mit Scatterplots. | 40 min |
| Umsatzprognose mit linearer Regression | Training eines linearen Regressionsmodells zur Vorhersage zukünftiger Umsätze auf Basis historischer Daten. | 50 min |
Die klar abgegrenzten Bausteine ermöglichen eine schrittweise Einführung in Datenanalyse, Visualisierung und Prognoseverfahren und lassen sich flexibel in bestehende Unterrichtsreihen integrieren.
Testen Sie die Vorlage im Demo-Zugang und passen Sie einzelne Analyse- oder Visualisierungsaufgaben an Ihre Lerngruppe und Unterrichtsziele an.