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Kurs

Datengestützte Entscheidungsfindung in SQL

MittelSchwierigkeitsgrad

Aktualisiert 11/2025

Dieser Kurs zeigt dir, wie du eine SQL-Tabelle analysierst und wertvolle Erkenntnisse für dein Unternehmen gewinnst.

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SQLData Literacy

4 Std.

15 Videos

54 Übungen

4,550 XP

68,271

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Kursbeschreibung

In diesem Kurs lernst du, wie du SQL zur Entscheidungen nutzen kannst. Wir begleiten einen fiktiven Online-Filmverleih und arbeiten in seiner Datenbank mit Kundeninformationen, Filmbewertungen, Hintergrundinformationen über Schauspielende und mehr. Du lernst, SQL-Abfragen zu nutzen, um zum Beispiel Kundenpräferenzen, Kundenbindung und Umsatzentwicklung zu untersuchen. Darüber hinaus geht dieser Kurs auf SQL-Erweiterungen für Online Analytical Processing (OLAP) ein, sodass wir noch leichter wichtige Erkenntnisse aus multidimensionalen aggregierten Daten gewinnen können.

Voraussetzungen

Data Manipulation in SQL

1

Einführung in Business Intelligence anhand eines Online-Filmverleihs

Im ersten Kapitel lernen wir den fiktiven Online-Filmverleih MovieNow kennen. Wir konzentrieren uns bei diesem Anwendungsfall auf einfache SQL-Abfragen, um Daten aus seiner Datenbank zu extrahieren und zu aggregieren.

Einführung in die datengestützte Entscheidungsfindung

Erkunden der Datenbank

Erkunden der Tabelle „renting“

Filtern und Ordnen

Arbeiten mit Daten

Filme auswählen

Aus „renting“ auswählen

Aggregationen – Zusammenfassen von Daten

Kundeninformationen zusammenfassen

Bewertungen von Film 25

Jährliche Ausleihen erkunden

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2

Entscheidungsfindung mit einfachen SQL-Abfragen

In diesem Kapitel erstellen wir komplexere Abfragen mit GROUP BY, LEFT JOINs und Unterabfragen, um Einblicke in die Kundenpräferenzen zu erhalten.

Filme gruppieren

Erstes Konto für jedes Land

Durchschnittliche Filmbewertungen

Durchschnittliche Bewertung pro Person

Verknüpfen von Filmbewertungen mit Kundendaten

„renting“ und „customers“ verknüpfen

Aggregieren von Einnahmen, Mieten und aktiven Kundinnen und Kunden

Filme und Schauspielende

Ausgaben pro Person mit Unterabfragen

Einnahmen aus Filmen

Alter der Schauspielenden aus den USA

Bestimmen der beliebtesten Schauspielenden verschiedener Kundengruppen

Bestimmen der Lieblingsfilme einer Kundengruppe

Bestimmen der beliebtesten Schauspielenden für Spanien

KPIs pro Land

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3

Datengestützte Entscheidungsfindung mit fortgeschrittenen SQL-Abfragen

Im dritten Kapitel stellen wir dir das Konzept der verschachtelten Abfragen und der korrelierten verschachtelten Abfragen vor und nutzen die Funktionen EXISTS und UNION, um Kundinnen und Kunden, Filme, Schauspielende und mehr zu kategorisieren.

Verschachtelte Abfrage

Oft ausgeliehene Filme

Treue Kundschaft

Filme mit einer überdurchschnittlichen Bewertung

Korrelierte verschachtelte Abfragen

Analysieren des Kundenverhaltens

Personen, die niedrige Bewertungen abgegeben haben

Filme und Bewertungen mit korrelierten Abfragen

Abfragen mit EXISTS

Kundinnen und Kunden mit mindestens einer Bewertung

Schauspielende in Komödien

Abfragen mit UNION und INTERSECT

Junge Schauspielende, die nicht aus den USA kommen

Dramen mit hohen Bewertungen

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4

Datengestützte Entscheidungsfindung mit OLAP-SQL-Abfragen

Hier lernst du OLAP-Erweiterungen in SQL kennen und wendest sie auf aggregierte Daten auf mehreren Ebenen an. Konkret schauen wir uns die Operatoren CUBE, ROLLUP und GROUPING SETS an.

OLAP: CUBE-Operator

Kundengruppen

Filmkategorien

Analysieren durchschnittlicher Bewertungen

Anzahl der Kundinnen und Kunden

Analysieren der Vorlieben von Genres in verschiedenen Ländern

GROUPING-SETS

Abfragen mit GROUPING SETS

Nationalität und Geschlecht der Schauspielenden

Bewertung nach Land und Geschlecht

Zusammenfassung

Kundenpräferenz für Genres

Kundenpräferenz für Schauspielende

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Datengestützte Entscheidungsfindung in SQL

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