2.1.3 Datensätze selektieren, aufbereiten und bereinigen
Unterrichtsmaterial zum Lernziel: Die Maturandinnen und Maturanden können Datensätze selektieren, aufbereiten und bereinigen.
Daten abfragen mit SELECT
Dieses Unterrichtsmaterial führt in die Grundlagen von SQL ein und erklärt anhand einer Spotify-Datenbank, wie Daten mit SELECT, WHERE, ORDER BY und LIMIT abgefragt und gefiltert werden. Zudem wird auf die Problematik flacher Tabellen und die Vorteile relationaler Datenbanken eingegangen.
Modellierung von Populationsdaten und Trendlinien in Excel
Dieses Unterrichtsmaterial zeigt anhand realer Daten zur Wolfspopulation in der Schweiz, wie Daten importiert, bereinigt (z.B. Umgang mit Nullwerten mittels WENN-Funktion) und in Excel grafisch dargestellt werden. Anschliessend wird die Anwendung und mathematische Bedeutung verschiedener Trendlinien (linear, exponentiell, logarithmisch, polynomiell, Potenz) sowie des Bestimmtheitsmasses R² erläutert.
Datenbanken von Wildtier-Populationen
Diese Übersicht listet und verifiziert 27 Datenbanken mit Wildtierpopulationsdaten auf, die sich für studentische Projekte und Datenanalysen eignen. Sie bietet konkrete Empfehlungen, Download-Strategien und technische Hinweise für den Umgang mit CSV- und Excel-Dateien.
SQL Aggregatfunktionen und Gruppierung
Dieses Unterrichtsmaterial führt in die Verwendung von SQL-Aggregatfunktionen wie COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN und STRING_AGG sowie den GROUP_BY-Befehl anhand von Beispielen und kleinen Aufgaben ein.
Einstieg in SQL mit praktischen Abfragen
Dieses Unterrichtsmaterial bietet eine praxisnahe Einführung in SQL. Anhand von Beispielen und konkreten Aufgaben auf einer Online-Datenbank werden grundlegende Abfragen, Bedingungen, logische Operatoren sowie Text- und Datenmanipulationen geübt.
Finanzdatenanalyse und KI-gestützte Finanzmarktprognosen
Diese umfassende Unterrichtsreihe verbindet Wirtschaft, Informatik und Mathematik über drei Leistungsniveaus hinweg. Der erste Teil fokussiert sich auf Finanzdatenanalyse und Visualisierung, während der zweite Teil eine Projektarbeit zu KI-gestützten Finanzmarktprognosen beinhaltet.