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Kurs

Explorative Datenanalyse in SQL

MittelSchwierigkeitsgrad

Aktualisiert 01/2026

Dieser Kurs zeigt, wie Datenbanken aus Tabellen aufgebaut sind, welche Beziehungen zwischen ihnen bestehen und wie Daten gespeichert werden.

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SQLExploratory Data Analysis

4 Std.

16 Videos

57 Übungen

4,650 XP

180K+

Leistungsnachweis

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Kursbeschreibung

Du hast Zugriff auf eine Datenbank. Und jetzt? Aufbauend auf deinen vorhandenen Kenntnissen zum Verbinden von Tabellen, zur Nutzung grundlegender Funktionen, zum Gruppieren von Daten und zu Unterabfragen lernst du als nächsten Schritt deiner SQL-Reise, eine Datenbank und die darin enthaltenen Daten zu erkunden. Anhand von Daten aus Stack Overflow, Fortune-500-Unternehmen und 311-Hilfsanfragen aus Evanston, IL, machst du dich mit numerischen, Zeichen- sowie Datums-/Zeit-Datentypen vertraut. Du verwendest Funktionen, um Daten direkt in der Datenbank zu aggregieren, zusammenzufassen und zu analysieren. Fehler und Unstimmigkeiten in den Daten halten dich nicht auf! Du lernst, nach welchen typischen Problemen du Ausschau halten solltest, und Strategien, um unordentliche Daten zu bereinigen. Am Ende dieses Kurses bist du bereit, deine eigenen PostgreSQL-Datenbanken zu erkunden und die darin enthaltenen Daten zu analysieren.Die Videos enthalten Live-Transkripte, die du unten links im Video über "Show transcript" einblenden kannst. Das Kursglossar findest du rechts im Bereich Resources. Um CPE-Credits zu erhalten, musst du den Kurs abschließen und im qualifizierten Assessment 70 % erreichen. Du kannst zum Assessment navigieren, indem du rechts auf den CPE-Credits-Hinweis klickst.

Voraussetzungen

Data Manipulation in SQL

1

Was steckt in der Datenbank?

Beginne mit der Erkundung einer Datenbank, indem du die Tabellen und die Fremdschlüssel identifizierst, die sie verbinden. Suche nach fehlenden Werten, zähle die Anzahl der Beobachtungen und verbinde Tabellen, um zu verstehen, wie sie zusammenhängen. Dabei lernst du auch, Daten zu koalaszieren und zu casten.

Was ist in der Datenbank?

Tabellengrößen erkunden

Fehlende Werte zählen

Tabellen verknüpfen

Die Schlüssel zur Datenbank

Fremdschlüssel

Ein Entity-Relationship-Modell lesen

NULL-Werte ersetzen mit COALESCE

Spaltentypen und Beschränkungen

Auswirkungen des Typ-Casting

Verteilung numerischer Werte zusammenfassen

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2

Numerische Daten zusammenfassen und aggregieren

Du baust auf Funktionen wie min und max auf, um numerische Daten auf neue Weise zusammenzufassen. Ergänze dein Werkzeugset um Funktionen für Durchschnitt, Varianz, Korrelation und Perzentile und lerne außerdem, numerische Werte zu kürzen und zu runden. Erstelle komplexe Abfragen und speichere deine Ergebnisse, indem du temporäre Tabellen anlegst.

Numerische Datentypen und deskriptive Funktionen

Mit Division erkunden

Numerische Spalten zusammenfassen

Gruppenstatistiken zusammenfassen

Verteilungen erkunden

Reihen generieren

Weitere deskriptive Funktionen

Korrelation

Mittelwert und Median

Temporäre Tabellen erstellen

Eine temporäre Tabelle erstellen

Eine temporäre Tabelle erstellen, um eine Abfrage zu vereinfachen

Einfügen in eine temporäre Tabelle

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3

Kategoriale Daten und unstrukturierter Text

Text- bzw. Zeichendaten können unordentlich sein, aber du lernst, wie du mit Inkonsistenzen bei Groß-/Kleinschreibung, Abständen und Trennzeichen umgehst. Lerne, wie du mit einer temporären Tabelle unordentliche kategoriale Daten in standardisierte Werte umcodierst, die du zählen und aggregieren kannst. Extrahiere neue Variablen aus unstrukturiertem Text, während du Hilfsanfragen erforschst, die bei der Stadt Evanston, IL, eingereicht wurden.

Zeichendatentypen und häufige Probleme

Kategorien zählen

Erkennen von Problemen mit Zeichendaten

Groß-/Kleinschreibung und Leerzeichen

Unstrukturierten Text erkunden

Text aufteilen und verbinden

Zeichenketten verbinden

Zeichenketten an einem Begrenzungszeichen aufteilen

Lange Zeichenketten kürzen

Strategien für Mehrfachumwandlungen

Eine Kategorie „Sonstiges“ erstellen

Werte gruppieren und umkodieren

Eine Tabelle mit Indikatorvariablen erstellen

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4

Arbeiten mit Datumsangaben und Zeitstempeln

Wie spät ist es? In diesem Kapitel lernst du, es herauszufinden. Du aggregierst Datums-/Zeitdaten nach Stunde, Tag, Monat oder Jahr und übst sowohl das Konstruieren von Zeitreihen als auch das Finden von Lücken darin.

Datum/Uhrzeit-Typen und -Formate

Datumsvergleiche

Datumsarithmetik

Bearbeitungszeit nach Kategorie

Datum/Uhrzeit-Komponenten und -Aggregation

Datumsanteile

Variation nach Wochentag

Datumskürzung

Aggregieren mit Datum/Uhrzeit-Reihen

Fehlende Datumsangaben finden

Benutzerdefinierte Aggregationszeiträume

Monatlicher Durchschnitt mit fehlenden Daten

Zeit zwischen Ereignissen

Längste Lücke

Zusammenfassung

Kapitel starten

Explorative Datenanalyse in SQL

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