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Datenanalyse mit Python: Business Intelligence ganz einfach

Portrait von Dr. Lorenz SteinkeLorenz Steinke
25.07.2025
14 Min.

    Viele wertvolle Informationen für Ihr Business stecken in den Daten, die Sie täglich speichern, etwa zum Einkaufsverhalten Ihrer Kund:innen oder zur Zufriedenheit mit Ihren Produkten. Doch manchmal fehlen einfach die Werkzeuge, um diese Informationen nutzbringend aufzubereiten. Mit der Programmiersprache Python können Sie entsprechende Hilfsmittel selbst erstellen. Das ist gar nicht so schwer.

    Immer mehr Großunternehmen entdecken den wahren Wert ihrer eigenen Daten. Das sollte auch für kleine und mittlere Unternehmen Anlass genug sein, sich das Potenzial der digitalen Datenanalyse genauer anzusehen.

    Der schnell wachsende Markt für Big Data Analytics erreichte im Jahr 2024 erstmals einen weltweiten Umsatz von mehr als 300 Milliarden US-Dollar. Die Analyst:innen von Straits Research erwarten, dass dieser Markt auch in Zukunft mit jährlich über 10 % wachsen wird.

    Inhaltsverzeichnis

    Wie funktioniert Datenanalyse mit Python?Set-up und WerkzeugkofferDie besten Kurse im ÜberblickDatenbeschaffung und -bereinigung

    Wie funktioniert Datenanalyse mit Python?

    Innerhalb weniger Jahre hat sich die Business-Analytik in vielen Unternehmen zu einer strategisch wichtigen Aufgabe auf Stabsebene entwickelt. Firmen suchen in ihren Geschäftsdaten beispielsweise nach neuen Absatzmärkten oder Optimierungsmöglichkeiten für ihre Prozesse.
    Viele Unternehmen sammeln hierfür alle anfallenden Geschäftsdaten in besonderen Datenspeichern. Je nach Struktur der dort gespeicherten Daten werden diese Speicher wahlweise als Data Lakes oder als Data Warehouses klassifiziert.
    Die darin abgelegten, oftmals riesigen Datenmengen, sind händisch längst nicht mehr auszuwerten: Bis zu einigen Petabytes sind in digitalisierten Unternehmen nicht unüblich. Viele Firmen nutzen daher sogenannte Daten-Pipelines, über die sie ihre Daten automatisiert aus Speichern auslesen, aufbereiten, analysieren und schließlich visualisieren.
    Auf dem Markt gibt es eine Vielzahl von Werkzeugen für die Datenanalytik wie Microsoft Power BI, Sisense Fusion und IBM Cognos Analytics. Die meisten gängigen Abfragen im Geschäftsleben können Sie mit diesen Tools problemlos automatisieren.
    Aber wenn Ihr Unternehmen doch einmal vor Fragestellungen steht, die sich mit der üblichen Software nicht beantworten lassen, können Sie die entsprechenden Abfragen für Ihre Datenanalyse auch selbst programmieren.
    Lange Zeit waren hierfür folgende komplexe Programmiersprachen besonders beliebt:
    • Das für Statistikaufgaben entwickelte R
    • Das für mathematische Problemlösungen konzipierte MATLAB
    • Die Datenbanksprache SQL (Structured Query Language)
    Inzwischen nutzen viele Business-Analytiker:innen und Expert:innen aus dem Bereich Data Science vermehrt Python, Java und C# für diese Aufgaben.
    Dieser Trend hat handfeste Gründe. Das als Open-Source-Software lizenzfreie Python ist vergleichsweise einfach zu erlernen. Außerdem erweist es sich als echtes Vielzweckwerkzeug für ganz unterschiedliche Einsatzgebiete. Es gibt inzwischen sehr leistungsstarke Python-Funktionsbibliotheken beispielsweise für die Datenanalyse, die Dokumentenerkennung, für Mensch-Maschine-Schnittstellen oder das Machine Learning. Gerade bei der Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) kann Python gegenüber R seine Stärken voll ausspielen.
    Zudem liegt Python im Tiobe-Ranking der beliebtesten Programmiersprachen 2025 inzwischen auf dem ersten Platz. Beinahe täglich werden neue Funktionspakete vorgestellt, die die Sprache leistungsfähiger und vielfältiger machen.
    Haben Sie Fragen zu deren Verwendung, finden Sie im Internet unzählige Foren, in denen engagierte Python-Nutzer:innen Ihnen gern weiterhelfen. Das erleichtert den Einstieg in Python und das Erstellen eigener Analysewerkzeuge mit der Programmiersprache enorm.
    Auch Microsoft hat die vielen Vorteile von Python inzwischen erkannt und eine Art Python-Interpreter in seine Tabellenkalkulation Excel 365 integriert. Als Nutzer:in von Microsoft 365 können Sie somit Python-Skripte direkt in Ihre Tabellen einbauen.
    Hierbei müssen Sie natürlich auf die Datensicherheit achten. Tabellen-Skripte, die beispielsweise andere Dokumente öffnen und bearbeiten oder Inhalte über das Web versenden, können schnell einen Alarm im Virenscanner auslösen.
    Ein Mann und eine Frau sitzen lächelnd vor einer Tischplatte, auf der mehrere Computer stehen. Beide blicken auf ein Tablet.

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    Set-up und Werkzeugkoffer

    Um mit Python zu arbeiten, müssen Sie zuerst die Python-Software auf Ihrem Computer installieren. Python finden Sie beispielsweise als kostenlosen Download auf den Seiten der Python Software Foundation unter python.org. Sie können hier stets die aktuelle Version herunterladen. Derzeit (Juli 2025) ist dies Python 3.13.5.
    Alternativ können Sie sich das umfangreiche Python-Paket Anaconda von den Webseiten des gleichnamigen Anbieters aus Texas herunterladen. Anaconda gibt es in unterschiedlichen Versionen sowohl als Freeware wie auch als Software-as-a-Service. Hier erhalten Sie neben der eigentlichen Programmiersprache Python noch einige Funktionsbibliotheken sowie Werkzeuge für die Datenanalyse. Dazu gehören Jupyter Notebook und Spyder.

    Programmierumgebung installieren

    Zusätzlich zur Programmiersprache Python brauchen Sie eine Programmierumgebung (Integrated Development Environment, kurz: IDE), mit der Sie Ihre Python-Anwendungen erstellen, testen und optimieren können. Theoretisch könnten Sie Ihre Python-Programme auch ganz ohne IDE mit einem Texteditor wie dem Windows-Notepad schreiben. Das wäre aber sehr umständlich und fehleranfällig. Denn die IDE nimmt Ihnen viele monotone Arbeiten ab, beispielsweise das lesbare Formatieren Ihres Programmcodes, das Vervollständigen von Befehlsgruppen oder die Suche nach Syntax-Fehlern.
    Wenn Sie noch keine IDE auf Ihrem Computer verwenden, bietet sich das sehr verbreitete PyCharm in der „Community version“ an. Neben dieser Gratisvariante gibt es eine kostenpflichtige „Professional version“ von PyCharm, die zusätzlich die Programmierung mit HTML, JavaScript und SQL unterstützt. Für den Einstieg in Python reicht die „Community version“ aber völlig aus.
    Das PyCharm-Installationspaket finden Sie auf der Seite jetbrains.com. Beachten Sie: Für Intel- und AMD-Prozessoren gibt es unterschiedliche Installationspakete von PyCharm. Das aktuelle Paket trägt die Versionsnummer 1.3.1. (Stand: Juli 2025). Die zugehörige Datei heißt entsprechend pycharm-2025.1.3.1.exe. Wenn Sie diese nach dem Download gestartet haben und den Anweisungen des Installers gefolgt sind, finden Sie PyCharm auf Ihrem Computer und können es direkt über Ihr Start-Menü aufrufen.
    Mit PyCharm können Sie Python-Programmcode sehr einfach und übersichtlich erstellen, strukturieren und austesten. Die IDE liefert Ihnen außerdem einen integrierten Assistenten auf Basis künstlicher Intelligenz (KI), der anhand nur weniger Vorgaben ganze Codeblöcke für Sie erzeugt.
    Neben PyCharm ist auch Visual Studio Code mit zusätzlichem Python-Plug-in bei Python-Programmierer:innen sehr beliebt. Welche IDE besser zu Ihnen und Ihrem Arbeitsstil passt, ist immer auch eine persönliche Entscheidung. Beide Programmierumgebungen sind sehr leistungsfähig.

    Python – mit Funktionsbibliotheken noch leistungsfähiger

    Mit zusätzlichen Funktionsbibliotheken (Libraries) machen Sie Ihre Python/PyCharm-Installation zum vollwertigen Datenanalysesystem. Solche ergänzenden Bibliotheken können Sie sehr leicht installieren. Das funktioniert beispielsweise über das Windows-Terminal.
    Im Folgenden soll exemplarisch die Bibliothek „pandas“ unter Windows 11 eingerichtet werden. Wichtig: Diese Anleitung geht davon aus, dass Sie ein Windows-Konto mit Administratorrechten auf Ihrem Computer nutzen:
    1. Klicken Sie in der Taskleiste mit der rechten Maustaste auf das Windows-Symbol.
    2. Klicken Sie auf „Terminal (Administrator)“.
    3. Geben Sie im Terminalfenster „pip install pandas“ ein und drücken Sie Enter.
    Wiederholen Sie Schritt 3 für alle weiteren Bibliotheken, die Sie zusätzlich einrichten möchten. Danach schließen Sie das Terminal-Fenster durch Klick auf das Kreuz oben rechts.
    Eine Übersicht der wichtigsten Bibliotheken für die Datenanalyse finden Sie weiter unten in diesem Artikel.
    Tipp: Wenn Sie PyCharm als IDE verwenden, können Sie neue Bibliotheken auch über die dortige Menüfunktion „Python Packages“ einbinden.

    Die besten Kurse im Überblick

    Nachdem Sie die Sprache selbst und eine lauffähige IDE installiert haben, können Sie mit dem eigentlichen Programmieren Ihrer Analysewerkzeuge beginnen. Wenn Sie bisher noch nie mit Python gearbeitet haben, helfen Ihnen einschlägige Online-Kurse beim Einstieg. Einige davon finden Sie beispielsweise auf YouTube:
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    Dieser deutschsprachige Programmierkurs führt Sie laienverständlich über 24 Video-Etappen in die Python-Programmierung ein. Der Kurs beginnt mit dem klassischen „Hello World“-Programm und endet mit objektorientierter Programmierung und der Verwendung von Methoden.
    Leider ist die Videoreihe inzwischen ein paar Jahre alt, sodass sie noch Python 3.8 verwendet. In der Praxis macht das für Einsteiger:innen aber keinen allzu großen Unterschied.
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    Exakt 12 Stunden dauert der Videokurs für Python von Bro Code. Um dem Kurs zu folgen, sollten Sie Englisch flüssig beherrschen und die wichtigsten Fachbegriffe aus Mathematik und Informatik kennen.
    Auch dieser Kurs beginnt zwar auf Einsteigerniveau mit Programmiergrundlagen wie Variablen und Typen. Doch wer bereits in anderen Programmiersprachen erste Erfahrungen gesammelt hat, kann dem Kurs deutlich besser folgen als bisherige Programmier-Laien. Dieser Online-Lehrgang ist aus dem Jahr 2024 und basiert daher auf der Python-Version 3.12.5.
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    Speziell an Datenanalyst:innen wendet sich der Online-Komplettkurs von Fabian Rappert. Dieser Lehrgang ist deutschsprachig und beginnt ebenfalls mit der Installation von Python. Anschließend folgen Grundlagen zur Handhabung von Variablen, zur Ausgabe von Daten und zur Arbeit mit Listen und Dictionaries.
    Am Ende des Kurses steht ein praxisnaher, halbstündiger Exkurs zum Thema Machine Learning mit Jupyter. Der gesamte Online-Lehrgang basiert auf Python 3.12 von 2023.
    Auch hier kann es nicht schaden, bereits mit anderen Programmiersprachen gearbeitet zu haben. Aber auch absolute Neueinsteiger:innen kommen mit diesem Kurs zurecht, wenn sie sich die Zeit nehmen, das Gelernte mit eigenen Programmierübungen zu vertiefen.

    Datenbeschaffung und -bereinigung

    Falls Sie die Daten für Ihre Datenanalyse erst noch aus heterogenen Beständen sammeln müssen, hilft Ihnen hierbei die Python-Funktionsbibliothek Pandas. Damit können Sie Inhalte beispielsweise aus Excel importieren sowie Datensätze in den Formaten CSV, SQL und JSON einlesen. Pandas importiert Ihre Inhalte in Zwischenstrukturen, sogenannte DataFrames.
    Innerhalb der DataFrames kann Pandas Ihre Daten bereinigen, aggregieren oder auch mit anderen Datensätzen kombinieren, sofern diese auf denselben Schlüsseln basieren. Auch für die nachfolgenden Stufen der Datenanalytik liefert Ihnen Pandas mächtige Werkzeuge, etwa für statistische Analysen oder die Datenvisualisierung.
    Falls Sie Ihre Daten von Webseiten oder aus Webapplikationen direkt übernehmen möchten, möglicherweise über eine Programmierschnittstelle, sollten Sie sich hierfür die Requests-Funktionsbibliothek für Python anschauen. Damit können Sie auch Inhalte aus Social-Media-Plattformen importieren, etwa Kommentare und Rückmeldungen von Kund:innen auf Facebook, Instagram oder TikTok.
    Für die anschließende Datenbereinigung (Data Cleaning) bietet Ihnen die Pandas-Bibliothek nützliche Funktionen zum Konvertieren von Datentypen, zum Entfernen von Duplikaten sowie zum Auffüllen fehlender Datenfelder. Auch die Dedupe-Library kann Ihnen beim Ermitteln doppelter Einträge helfen. Diese Bibliothek nutzt maschinelles Lernen, um auch Objekte zu finden, die keine exakten Duplikate enthalten, sondern nur auffällig ähnlich sind („wahrscheinliche Duplikate“).
    Die Bibliothek NumPy, auf der auch Pandas basiert, hilft Ihnen ebenfalls beim Bereinigen Ihrer Daten. NumPy liefert nützliche Suchfunktionen, mit denen Sie bestimmte Werte oder Datentypen finden und ersetzen können. Praktisch sind insbesondere die Rundungsfunktion np.aorund sowie np.sort zum Sortieren eines Werte-Arrays.
    Für die Arbeit mit Text-Strings sollten Sie sich die Bibliothek re anschauen. Für die Arbeit mit Datumsangaben ist dateutil als Ergänzung zu Pythons Standardmodul datetime nützlich.
    Sie müssen häufig Text aus Grafiken extrahieren? Tesseract ist eine kostenlose Software für die optische Schrifterkennung. Sobald Sie diese Anwendung auf Ihrem Computer installiert haben, können Sie mit der Python-Library pytesseract direkt auf Tesseract zugreifen und es so in Ihre Python-Skripte integrieren. Tesseract finden Sie bei vielen Freeware-Anbietern im Internet sowie auf der Entwicklerplattform GitHub.
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    Explorative Datenanalyse

    Mittels explorativer Datenanalyse betrachten Sie Ihre Daten im Hinblick auf Ihre Analyseziele. Einige Fragen können lauten:
    • Welche Aussagekraft haben Ihre gesammelten Datensätze für Ihr Unternehmen?
    • Welche Muster könnten in Ihren Daten liegen und mit welchen Werkzeugen könnten Sie diese finden?
    • Wie können Sie Ihre Daten aufbereiten und untersuchen, um beispielsweise Informationen über Ihre Kund:innen oder zukünftige Geschäftsmodelle zu erhalten?
    Auch für die explorative Datenanalyse finden Sie im Internet praktische Python-Funktionsbibliotheken:
    Die Library Wordview liefert Ihnen viele Werkzeuge speziell für die Textanalyse. Mit ta.show_distplot(distribution='word_frequency_zipf') ermitteln Sie beispielsweise die in der Linguistik gebräuchliche Zipf-Verteilung häufiger Wörter in Ihren Datensätzen. Mit mwe_obj.print_mwe_table() erkennen und zählen Sie sogenannte Multiword Expressions in englischen Texten, also Ausdrücke, die sich aus mehreren innerhalb eines Satzes verteilten Wörtern zusammensetzen.
    Für die explorative Datenanalyse von Zahlensätzen finden Sie in der Funktionsbibliothek Statsmodels die passenden Funktionen.
    Mann steht inmitten einer Server-Racklandschaft in einem Rechenzentrum

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    Maschinelles Lernen

    Für das maschinelle Lernen im Bereich Data Science hat sich die Funktionsbibliothek Scikit Learn einen Namen unter Expert:innen gemacht. Sie liefert beispielsweise Funktionen für die Einteilung (Kategorisierung) von Daten in verschiedene Klassen. Dabei können Sie etwa mit logistischer Regression, Naive Bayes oder Entscheidungsbäumen arbeiten – oder auch mehrere Entscheidungsbäume zu einem sogenannten Random Forest zusammenfassen.
    Daneben stellt Ihnen Scikit Learn Regressionsalgorithmen zum Modellieren numerischer Zielwerte sowie Clustering-Werkzeuge für das Gruppieren einander ähnlicher Datenpunkte zur Verfügung. Gerade für die automatisierte Verarbeitung von Big Data sind außerdem die Funktionen zur Dimensionsreduktion (Principal Component Analysis, Truncated SVD) äußerst nützlich.
    Mit Python erstellen Sie eigene Analysewerkzeuge, damit Sie datenbasierte Geschäftsentscheidungen treffen können.

    Visualisierung und Modellierung

    In der Regel möchten Sie Ihre gesammelten und aufbereiteten Ergebnisse auch passend visualisieren – beispielsweise für eine Präsentation im Führungskräftezirkel.
    Viele Anwender:innen nutzen hierfür die Programmiersprache MATLAB mit der gleichnamigen Entwicklungsumgebung. MATLAB ist besonders im Ingenieurswesen sowie an Hochschulen und Forschungseinrichtungen verbreitet.
    Aber auch Python bietet Ihnen umfangreiche Werkzeuge für die Visualisierung. Als Pendant zu MATLAB ist unter Python-Nutzer:innen vor allem Matplotlib beliebt. Mit dieser Library erstellen Sie aus numerischen Daten Plots oder unterschiedliche Diagrammtypen wie Histogramme, Balkendiagramme, Tortendiagramme, Boxplots oder Punktwolken.
    Eine Stärke von Matplotlib sind die sogenannten Widgets. Das sind Diagramme, die sich in Echtzeit aktualisieren, während Sie einzelne Parameter über einen Schieberegler verändern. Mit den entsprechenden Daten machen Sie so beispielsweise sichtbar, wie ein geänderter Endkundenpreis Ihres Produkts als Ausgangsparameter die Zahl Ihrer Abverkäufe oder die Rücklaufquote im Einzelhandel als davon abhängige Variablen beeinflusst.
    Trotz der nützlichen Widget-Funktionalität liegt der Schwerpunkt von Matplotlib aber auf statistischen Darstellungen. Für eine interaktive Visualisierung, beispielsweise im Webbrowser, sollten Sie sich eher die Funktionsbibliothek Bokeh anschauen. Sie verfügt über entsprechende Schnittstellen zu JavaScript, womit auch animierte und in Echtzeit aktualisierte Visualisierungen möglich sind.
    Für die Datenmodellierung gibt es mehrere umfangreiche Funktionsbibliotheken mit jeweils sehr individuellen Schwerpunkten. Beispielsweise das Funktionspaket Statsmodels für numerische Daten, das bei der explorativen Datenanalyse zum Einsatz kommen kann. Es liefert Ihnen auch Funktionen für die statistische Modellierung sowie für statistische Testverfahren. Das funktioniert besonders gut in Kombination mit Pyomo für die mathematische Optimierung Ihrer Modelle.
    Die Library Gensim gibt Ihnen Hilfsmittel für die Verarbeitung und Modellierung natürlicher Sprache an die Hand. Damit können Sie Texte unter anderem semantisch analysieren und indexieren oder mittels Latent Dirichlet Allocation (LDA) oder Hierarchical Dirichlet Process (HDP) modellieren. Um Gensim zu verwenden, müssen Sie zuvor die Libraries NumPy und SciPy installiert haben.
    Symbolische Cloud-Darstellung

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    Deployment und Monitoring

    Unter dem Begriff Deployment verstehen IT-Expert:innen die Verteilung neuer Betriebssysteme oder Applikationen innerhalb einer Organisation. In der Datenanalyse beschreibt das Deployment analog hierzu die Integration neuer Pipelines und Berichte in die Entscheidungsprozesse eines Unternehmens.
    Ein typisches Beispiel hierfür sind Dashboards, die in Echtzeit mit Analysedaten befüllt werden und dann als Entscheidungsgrundlagen für Führungskräfte dienen.
    Das Deployment solcher Dashboards muss sehr sorgfältig geplant und zuvor umfassend getestet werden. Denn bereits kleine Fehler oder Ungenauigkeiten in Business-Analysen können schnell zu großen Folgefehlern in der eigentlichen Unternehmenssteuerung führen.
    Ein hohes Risiko geht von anfangs nur kleinen und leicht zu übersehenden Fehlern aus: Sie können durch einen iterativen Durchlauf durch die Pipeline immer stärker anwachsen – und im Ergebnis zu massiven Fehlentscheidungen führen.
    Dieser Effekt ist vergleichbar mit Rückkopplungen in der Akustik: Wenn ein anfangs leiser Ton bei jedem erneuten Durchlauf durch Mikrofon und Lautsprecher immer lauter wird, bis er nach kurzer Zeit alle anderen Instrumente übertönt.
    Microsoft hat deswegen in seine Analyseplattform Power BI entsprechende Prüffunktionen integriert. Damit können Sie Ihre Dashboards vor dem unternehmensweiten Deployment beispielsweise mithilfe von Testdaten ausgiebig evaluieren und auf Plausibilität und Korrektheit überprüfen.
    Als Python-Nutzer:in müssen Sie die entsprechenden Werkzeuge selbst erstellen, falls Sie nicht auf vorhandene Tools wie Power BI zurückgreifen möchten.
    Immerhin können Sie mit den KI-Funktionen aktueller Programmierumgebungen wie PyCharm sehr leicht eigene Testwerkzeuge kreieren. Damit lassen sich Ihre Dashboards und Pipelines in einer geschützten Testumgebung testen, einer sogenannten Sandbox.
    Im Internet finden Sie außerdem sogenannte Code-Checker für Ihre Python-Skripte. Damit entdecken Sie Programmierfehler, Sicherheitslücken oder Angriffspunkte für SQL-Injection-Attacken in Webdokumenten und Eingabeformularen.
    Beim technischen Deployment Ihrer Python-Skripte helfen Ihnen Werkzeuge wie das Framework Flask. Damit können Sie aus PyCharm heraus Webapplikationen aus Ihren Skripten erzeugen.
    Gut gelaunter Mann mit einem Headset vor einem Notebook.

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    Das Wichtigste zur Datenanalyse mit Python in Kürze

    • Python ist die aktuell (2025) meistgenutzte Programmiersprache der Welt, die auch für die Datenanalyse gut geeignet ist.
    • Mit eigenen Python-Skripten können Sie einzelne Schritte Ihrer Datenanalyse optimieren oder Ihre komplette Pipeline automatisieren.
    • Im Internet finden Sie zahlreiche Funktionsbibliotheken, mit denen Sie Python beispielsweise maschinelles Lernen, Datenmodellierung oder Datenvisualisierung beibringen.
    • Programmierumgebungen wie PyCharm enthalten inzwischen eigene Funktionen mit künstlicher Intelligenz (KI). Damit können Sie beispielsweise Programmcode automatisiert erzeugen und so viel Zeit sparen.
    Portrait von Dr. Lorenz SteinkeLorenz Steinke
    25.07.2025
      # Tags:CloudOfficeTippsBusiness Basics
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