Nachdem wir nun die Grundlagen von Python und wichtige Bibliotheken wie Pandas kennengelernt haben, folgt eine praxisnahe Übung, um das Gelernte anzuwenden. In dieser Aufgabe analysieren Sie Nutzungsdaten einer fiktiven Firma, SmartLife Innovations, die sich auf Smartwatches spezialisiert hat. Ziel der Übung ist es, echte Fragestellungen aus der Welt der Datenanalyse zu bearbeiten und dabei Python-Fähigkeiten wie Datenmanipulation, Berechnung von Statistiken und Visualisierung von Ergebnissen zu festigen.

Das Unternehmen

KI generiertes Bild

• Name: SmartLife Innovations
• Gründungsjahr: 2013
• Hauptsitz: Berlin, Deutschland
• Mitarbeiter: 500+ weltweit
• Mission: „Technologie nutzen, um ein gesünderes und aktiveres Leben zu fördern.“
• Produkte: Die aktuelle Produktlinie umfasst fünf Modelle:
  1. FitGear Pro – Für Fitnessbegeisterte mit Fokus auf Trainingstracking.
  2. ActivePulse X – High-End-Modell mit erweiterten Gesundheitsfunktionen.
  3. WellnessBand – Schlicht und elegant, für Alltagsnutzer geeignet.
  4. TrackMate 2 – Robust und langlebig, ideal für Outdoor-Aktivitäten.
  5. LifeSmart 360 – Ein Allrounder mit smarten Funktionen für Alltag und Beruf.

Szenario für die Datenanalyse

Als Teil eines internen Datenanalyseprojekts wurden Sie beauftragt, die bereitgestellten Daten zu analysieren und Einblicke zu gewinnen, die für zukünftige Marketingstrategien und Produktentwicklungen hilfreich sein könnten. Verwenden Sie die bereitgestellten Daten und analysieren Sie Muster, Trends und interessante Zusammenhänge.

Die Marketing- und Produktentwicklungsteams von SmartLife Innovations haben Zugriff auf umfangreiche Nutzungsdaten ihrer Smartwatches. Diese Daten umfassen unter anderem:

• Demografische Informationen (Alter, Geschlecht).
• Verhaltensmuster der Benutzer (z. B. Schlafenszeiten, Schritte pro Woche).
• Nutzungsintensität (z. B. Bildschirmzeit, Anzahl der Benachrichtigungen).
• Gesundheitsmetriken (Herzfrequenz, Stressniveau, Schlafqualität).

Ziel ist es, diese Daten zu analysieren, um die Bedürfnisse der Kunden besser zu verstehen und die Produkte weiter zu optimieren. Die Teams möchten Antworten auf folgende Fragen:

• Welche Altersgruppen nutzen die Smartwatches am intensivsten?
• Wie hängt die Schlafqualität mit dem Aktivitätslevel zusammen?
• Gibt es Unterschiede im Nutzungsverhalten zwischen verschiedenen Smartwatch-Modellen?