Python in Excel für die DatenanalyseVisualisierung mit Python – professionelle Diagramme mit Seaborn
- Warum Visualisierung für die explorative Statistik wichtig ist
- Python-Bibliothek Seaborn
- Grundlage: Datensatz für die Datenanalyse
- Daten in Python importieren
- Säulendiagramm mit Seaborn erstellen
- Was bewirkt der Python-Code für das Säulendiagramm
- Streudiagramm: Zusammenhang zwischen Preis und Verkaufsmenge
- Was bewirkt der Python-Code für das Streudiagramm?
- Liniendiagramm für Umsatzentwicklung nach Produkt
- Wie wird mit Python ein Liniendiagramm erstellt?
- Boxplot: Verteilungen und Ausreißer erkennen
- Wie wird mit Python ein Boxplot erstellt?
- Heatmap: Umsatz nach Land und Produkt visualisieren
- Wie wird mit Python eine Heatmap erstellt?
- Diagrammtyp gezielt auswählen
- Fazit
Warum Visualisierung für die explorative Statistik wichtig ist
Mit Python in Excel lassen sich einfache Diagramme im Rahmen einer deskriptiven Statistik erstellen. Für viele Datenanalysen reicht das bereits aus.
Doch es gibt auch weitergehende Fragen, um Sachverhalte besser zu verstehen. Zum Beispiel:
- Wie unterscheiden sich Umsätze nach Vertriebskanal?
- Gibt es einen Zusammenhang zwischen Preis und Verkaufsmenge?
- Welche Produkte erzielen in welchen Ländern die höchsten Umsätze?
- Wie verteilen sich die Verkaufswerte innerhalb einzelner Kategorien?
Für solche Fragestellungen sind erweiterte Visualisierungen hilfreich. Sie zeigen nicht nur einzelne Werte, sondern machen Muster, Verteilungen und Zusammenhänge sichtbar.
