Seminar R und RStudio – Kompaktseminar Datenanalyse

Seminarbeschreibung

Das Kompaktseminar bietet einen konzentrierten Einstieg in einen typischen R-Analyseprozess. Ein kleiner, vorbereiteter Datenbestand begleitet sämtliche Arbeitsschritte. Die wichtigsten Befehle werden unmittelbar angewendet, damit aus einer Datei eine nachvollziehbare Auswertung mit Tabelle, Grafik und einfachem Bericht entsteht.

Das Format richtet sich an Personen mit vorhandener Daten- und Skripterfahrung, die R als zusätzliches Werkzeug kennenlernen oder vorhandene Grundkenntnisse auffrischen möchten. Eigenständige Hypothesentests, komplexe Joins, Datenbankzugriffe, Machine Learning und Shiny gehören nicht zum Umfang. Für einen gründlichen Einstieg ohne Programmierkenntnisse steht das dreitägige Grundlagenseminar zur Verfügung.

Zielgruppe

Erfahrene Fachkräfte aus Analyse, Controlling und Berichtswesen sowie Umsteiger mit ersten Skripterfahrungen, die einen begrenzten R-Arbeitsablauf zügig aufbauen möchten.

Voraussetzungen

Sicherer Umgang mit strukturierten Tabellen und einfachen Datenanalysen. Erste Programmier- oder Skripterfahrung in R oder einer anderen Sprache ist erforderlich. Einfache Ausdrücke, Variablen und Funktionsaufrufe sollen nachvollzogen werden können.

Lernziele

• RStudio-Projekte und kurze R-Skripte für eine klar begrenzte Aufgabe verwenden.
• Einen tabellarischen Datenbestand importieren und auf offensichtliche Fehler prüfen.
• Daten filtern, Kennzahlen berechnen und einfache Grafiken erstellen.
• Eine vorbereitete Quarto-Struktur mit eigenen Analyseergebnissen ausführen.

Inhaltsübersicht

1. Arbeitsumgebung und R-Grundmuster
2. Import und Plausibilitätsprüfung
3. Auswahl und Kennzahlen
4. Einfache Visualisierung
5. Bericht aus einer vorbereiteten Struktur
6. Durchgängige Wiederholung

Seminarinhalte

Arbeitsumgebung und R-Grundmuster

Die wichtigsten Werkzeuge werden direkt am Beispiel eingesetzt.

• Projekt, Skript, Konsole und Hilfe in RStudio verwenden.
• Objekte, Vektoren, Data Frames und Funktionsaufrufe einordnen.
• Pakete laden und mit relativen Pfaden arbeiten.

Import und Plausibilitätsprüfung

Ein überschaubarer Datenbestand wird kontrolliert eingelesen.

• Eine vorbereitete CSV-Datei importieren und Spaltentypen prüfen.
• Fehlende Werte und auffällige Kategorien erkennen.
• Kleine Korrekturen dokumentieren und Rohdaten unverändert erhalten.

Auswahl und Kennzahlen

Die fachliche Frage wird in wenige Transformationsschritte übersetzt.

• Zeilen filtern, Spalten auswählen und einfache Variablen berechnen.
• Daten nach Kategorien gruppieren und Kennzahlen zusammenfassen.
• Zwischenergebnisse anhand von Zeilenzahlen und Summen prüfen.

Einfache Visualisierung

Die Auswertung erhält eine passende grafische Darstellung.

• Ein Balken- und ein Streudiagramm mit ggplot2 aufbauen.
• Titel für Abbildungen, Achsen, Einheiten und Legenden sinnvoll setzen.
• Grafiken in geeigneter Größe exportieren.

Bericht aus einer vorbereiteten Struktur

Die Ergebnisse werden in einem einfachen Dokument zusammengeführt.

• Die Grundstruktur eines Quarto-Dokuments nachvollziehen.
• Eigene Kennzahlen, Tabelle und Grafik in vorbereitete Abschnitte einsetzen.
• Eine HTML-Ausgabe erzeugen und auf fachliche Konsistenz prüfen.

Durchgängige Wiederholung

Der kurze Arbeitsablauf wird selbstständig erneut ausgeführt.

• Eine zweite Datei gleicher Struktur einlesen.
• Die Auswertung ohne manuelle Eingriffe in Zwischenergebnisse aktualisieren.
• Typische Fehler anhand von Meldungen eingrenzen und den Projektlauf abschließend prüfen.

Praxisprojekt

1. Ein Projekt für einen kleinen Buchungsdatensatz öffnen und die Datei einlesen.
2. Offensichtliche Datenprobleme prüfen und zwei Kennzahlen berechnen.
3. Eine geeignete Tabelle sowie zwei einfache Diagramme erzeugen.
4. Die Ergebnisse in eine vorbereitete Quarto-Struktur übernehmen.
5. Mit einem zweiten Datenstand die vollständige Wiederholung durchführen.