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Fallstudie: Datenanalyse in Databricks

ExperteSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 04/2026
Lerne, wie du Airbnb-Daten mit SQL in Databricks analysierst, Dashboards erstellst und daraus nützliche Erkenntnisse gewinnst.
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Kursbeschreibung

Datenanalyse in Databricks

Diese Fallstudien zeigen einen praktischen Ansatz, um deine Datenanalysefähigkeiten in Databricks zu verbessern, wobei der Fokus auf der Verwendung von SQL liegt. Die Teilnehmer fangen mit dem Airbnb-Datensatz an, der Infos zu Angeboten, Buchungen und Gastgebern enthält. Zuerst schauen wir uns den Datensatz an, um zu sehen, wie er aufgebaut ist und was drinsteht. Dann machen wir die nötigen Schritte zur Datenbereinigung und laden die Daten in Databricks. Dieser grundlegende Schritt stellt sicher, dass die Analyse auf genauen und relevanten Daten basiert.

Integrierte Visualisierungen und Dashboards

Nachdem die Daten aufgeräumt wurden, geht's in den Fallstudien weiter mit einem wichtigen Teil der Datenanalyse: dem Erstellen von Visualisierungen und Dashboards. Du lernst, wie du die coolen Visualisierungstools von Databricks nutzen kannst, um aufschlussreiche Grafiken und Dashboards zu erstellen. Diese Visualisierungen helfen dir dabei, Trends, Muster und Ausreißer in den Daten zu erkennen. Indem du Rohdaten in leicht verständliche visuelle Formate umwandelst, kannst du komplexe Infos prägnant vermitteln und sie so für alle Beteiligten auf allen Ebenen zugänglich machen.

Strategische Analyse und Entscheidungsfindung

Der letzte Teil der Fallstudie dreht sich darum, die bereinigten Daten und visuellen Erkenntnisse zu nutzen, um die besten Stadtteile und Zimmertypen im Airbnb-Datensatz zu finden. Du wirst SQL-Abfragen in Databricks nutzen, um Leistungskennzahlen zu analysieren und umsetzbare Strategien zu entwickeln, die den Hosts helfen können, ihre Sichtbarkeit und Leistung zu verbessern. Am Ende dieser Fallstudien wirst du die Fähigkeiten haben, datengestützte Erkenntnisse zu nutzen, um Geschäftsentscheidungen zu beeinflussen und die betriebliche Effektivität zu verbessern.

Voraussetzungen

Introduction to DatabricksIntermediate SQL
1

Introduction to Case Study

In this chapter, you’ll set up your Databricks environment and explore the Airbnb Open Dataset. You’ll learn essential SQL skills for querying, filtering, and summarizing data within the Databricks Lakehouse. Through exercises, you’ll practice simplifying complex queries with subqueries and optimizing performance for large datasets using the OPTIMIZE command. This chapter provides the foundational skills needed to analyze and manage data efficiently in Databricks.
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2

Analytics Applications

In this chapter, you will explore advanced analytical techniques using the Airbnb dataset in Databricks SQL Notebooks. Through hands-on exercises, you will calculate descriptive statistics and leverage window functions for complex computations. You’ll also perform feature engineering to create meaningful metrics that drive actionable insights. By the end of this chapter, you’ll be equipped to confidently apply advanced analytics in real-world consulting scenarios for actionable insights, aligning with Data X’s data-driven strategy.
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3

Data Visualization

Data visualization is a powerful tool for enhancing the understanding of complex datasets and communicating key insights effectively.In this chapter, you will explore the art and science of designing interactive visualizations and building comprehensive dashboards using Databricks.By leveraging various chart types, such as bar charts, heatmaps, and maps, you’ll uncover data distributions, correlations, and geographical trends. Interactive filters will enable dynamic exploration of neighborhoods, review scores, and price ranges.
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Fallstudie: Datenanalyse in Databricks
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