Du willst mit echten Daten üben, ein Portfolio aufbauen oder neue Tools wie Power BI oder Python testen? Dann brauchst du gute, kostenlose Datenquellen. In diesem Beitrag zeige ich dir fünf zuverlässige Quellen, mit denen du direkt loslegen kannst – ganz ohne Bezahlschranke.
1. Kaggle Datasets
🔗 https://www.kaggle.com/datasets
Was du findest: Über 75.000 frei verfügbare Datensätze – von Wirtschaft bis Biologie.
Besonders gut für: Machine Learning, Klassifikationsaufgaben, Explorative Analysen
Tipp: Viele Datensätze enthalten auch Jupyter Notebooks mit Beispielcode.
2. Statistisches Bundesamt (DESTATIS)
🔗 https://www-genesis.destatis.de
Was du findest: Volkswirtschaftliche Daten, Preise, Arbeitsmarkt, Energie, Bevölkerung.
Besonders gut für: Zeitreihen, Excel-Projekte, Wirtschaftsanalysen
Tipp: Die Exportfunktion in CSV ist etwas versteckt – lohnt sich aber!
3. Google Dataset Search
🔗 https://datasetsearch.research.google.com
Was du findest: Eine Suchmaschine speziell für Datensätze – weltweit.
Besonders gut für: Internationale Daten, thematische Recherchen, Unidata
Tipp: Verwende englische Suchbegriffe für bessere Ergebnisse.
4. UNdata (Vereinte Nationen)
🔗 http://data.un.org
Was du findest: Globale Indikatoren zu Armut, Klima, Bildung, Energie u. v. m.
Besonders gut für: Storytelling mit Daten, Visualisierungstraining
Tipp: Die Daten sind sauber strukturiert und lassen sich gut mit Power BI verknüpfen.
5. Open Data Portale von Städten und Ländern
🔗 Beispiele:
- Berlin: https://daten.berlin.de
- Österreich: https://www.data.gv.at
- Schweiz: https://opendata.swiss
Was du findest: Verkehrsdaten, Wahlergebnisse, Umweltmessungen, Standortdaten
Besonders gut für: Geodatenanalysen, interaktive Dashboards
Tipp: Viele dieser Daten sind maschinenlesbar (CSV, JSON, GeoJSON).
Fazit: Analyse beginnt mit guten Daten
Gerade als angehender Data Analyst brauchst du Praxis – und die bekommst du am besten mit echten Daten. Die oben genannten Quellen sind nicht nur kostenlos, sondern auch legal und hochwertig. Ob in Excel, Power BI oder Python: Starte heute mit deinem nächsten Datenprojekt!
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