Kursmal
Data Analytics for Business – Selskapsnøkkeltall med Python
Analyse og visualisering av selskapsnøkkeltall med Python.
Didaktisk mål
Denne kursmalen introduserer strukturert analyse av bedriftsdata med Python, kombinerer fagets spesifikke grunnlag for dataanalyse med praktisk programmering. Fokuset er på behandling av tabellære selskapsdata, beregning av nøkkeltall og tolking gjennom egnet visualisering. Trinn for trinn bygges metoder for evaluering, sammenligning og prognoser av selskapsnøkkeltall opp. Dette støtter utviklingen av kompetanse innenfor databasert analyse og beslutningsstøtte.
Kompetansespor
- Importer og strukturert behandling av selskapsdata fra CSV-filer med pandas
- Beregning av statistiske nøkkeltall som gjennomsnitt, standardavvik og korrelasjon
- Visualisering av bedriftsdata med matplotlib (linje-, stolpe- og spredningsdiagrammer)
- Analyse av kostnadsstrukturer og nøkkeltall for individuelle selskapsavdelinger
- Sammenligning av flere selskaper basert på relative nøkkeltall som fortjenesteandel og kostnadsandel
- Behandling og lagring av selskapsdata via REST-APIer og JSON-strukturer
- Utvikling av enkel forutsetningsmodeller for salgutvikling ved bruk av lineær regresjon
Modulens struktur
Analyse av selskapsnøkkeltall fra CSV
Introduksjon til lesing, evaluering og visualisering av månedlige selskapsnøkkeltall fra CSV-filer ved bruk av pandas og matplotlib.
Analyse av kostnadsstruktur i et selskap
Statistisk analyse av avdelingskostnader og visualisering av selskapets kostnadsstruktur ved bruk av pandas, numpy og matplotlib.
Lagring av selskapsdata i bruker-DB
Bygging av enkel datapipeline fra CSV til JSON og lagring av selskapsdata i en database via REST-API.
Sammenligning av selskaper fra databasen
Analyse og sammenligning av flere selskaper ved henting av lagrede datasett fra en database og beregning av sentrale nøkkeltall.
Visualisering av bedriftsøkonomiske nøkkeltall
Representasjon av bedriftsøkonomiske nøkkeltall med ulike diagramtyper for analyse, sammenligning og relasjoner.
Analyser kostnads-inntektsrelasjonen
Undersøkelse av statistiske relasjoner mellom markedsføringskostnader og inntekt gjennom korrelasjonsanalyse og visualisering med spredningsdiagrammer.
Inntektsprognose ved lineær regresjon
Utvikling av en enkel predikтив modell for å prognostisere fremtidige inntekter basert på historiske data ved bruk av lineær regresjon.
De tydelig definerte modulene gjør det mulig å introdusere dataanalyse, visualisering og prognoser trinn for trinn, og kan integreres fleksibelt i eksisterende undervisningsserier.
Test malen i demo-tilgangen og tilpasse individuelle analyse- eller visualiseringsoppgaver til din gruppe og undervisningsmål.