In diesem Kapitel richtest du deine Databricks-Umgebung ein und erkundest den Airbnb Open Dataset. Du lernst grundlegende SQL-Fertigkeiten zum Abfragen, Filtern und Zusammenfassen von Daten im Databricks Lakehouse. In Übungen vereinfachst du komplexe Abfragen mit Unterabfragen und optimierst die Leistung für große Datensätze mit dem Befehl `OPTIMIZE`. Dieses Kapitel vermittelt dir die Grundlagen, um Daten in Databricks effizient zu analysieren und zu verwalten.

Einführung

Databricks-Umgebung

Datenstruktur analysieren

Erste Abfrage

Bewertung der Datenqualität

Unterabfragen

Einführung in die Fallstudie

In diesem Kapitel erkundest du fortgeschrittene Analysetechniken mit dem Airbnb-Datensatz in Databricks SQL Notebooks. In praxisnahen Übungen berechnest du beschreibende Statistiken und nutzt Window-Funktionen für komplexe Berechnungen. Außerdem führst du Feature Engineering durch, um aussagekräftige Kennzahlen zu erstellen, die zu umsetzbaren Erkenntnissen führen. Am Ende dieses Kapitels kannst du fortgeschrittene Analysen sicher in realen Beratungsszenarien anwenden und so verwertbare Insights liefern – im Einklang mit der datengetriebenen Strategie von Data X.

Insight-Analysen

Beziehungen analysieren

Window-Funktionen verwenden

Feature Engineering

Zusammenfassende Statistiken erstellen

Datengetriebene Empfehlungen

Analytics-Anwendungen

Datenvisualisierung ist ein leistungsstarkes Werkzeug, um komplexe Datensätze besser zu verstehen und zentrale Erkenntnisse wirkungsvoll zu kommunizieren.

In diesem Kapitel erkundest du die Kunst und Wissenschaft, interaktive Visualisierungen zu entwerfen und umfassende Dashboards mit Databricks zu erstellen.

Mit verschiedenen Diagrammtypen wie Balkendiagrammen, Heatmaps und Karten deckst du Verteilungen, Korrelationen und geografische Trends auf. Interaktive Filter ermöglichen dir die dynamische Exploration von Stadtteilen, Bewertungs-Scores und Preisspannen.

Visualisierung mit Databricks AI/BI

Dashboard einrichten

Ziel definieren

Trends visualisieren

Korrelationen visualisieren

Fazit

 Datenvisualisierung

Metadata sheet

In dieser Fallstudie lernst du, wie du Datenanalysen in Databricks mit SQL in Databricks durchführst.
Du beginnst mit der Erkundung und Bereinigung des Airbnb-Datensatzes und erstellst anschließend Visualisierungen und Dashboards in Databricks.
Am Ende der Fallstudie kannst du leistungsstarke Stadtteile und Zimmertypen identifizieren und damit konkrete Strategien entwickeln, um die Nachfrage einzuschätzen und die Performance von Hosts datengestützt zu verbessern.

<h2>Datenanalyse in Databricks</h2>
<p>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.</p> 
<h2>Integrierte Visualisierungen und Dashboards</h2> 
<p>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.</p>

 <h2>Strategische Analyse und Entscheidungsfindung</h2> <p>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.</p>

Introduction to Databricks

Intermediate SQL

Lerne, Airbnb-Daten mit SQL in Databricks zu analysieren, Dashboards zu erstellen und Erkenntnisse zu gewinnen.

Fallstudie: Datenanalyse in Databricks

Lerne, wie du Airbnb-Daten mit SQL in Databricks analysierst, Dashboards erstellst und daraus nützliche Erkenntnisse gewinnst.

Fazit

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