Summary  
This chapter covers techniques for merging datasets in code, including appending rows to an existing table and merging tables on key columns using join operations.  

General domain of usage  
Data analysis

**Datenzusammenführung** beinhaltet die Umstrukturierung von Daten, um sie besser für Analysen nutzbar zu machen. Dieser Prozess ist aus mehreren Gründen entscheidend:

- **Konvertiert Daten** in Formate, die leichter zu analysieren und zu visualisieren sind;
- Ermöglicht tiefere Einblicke, indem **Daten strukturiert** werden, um spezifische Analyseziele zu unterstützen.

Falls Sie Ihr Wissen zu <b>Joins</b> auffrischen möchten, die in diesem Kapitel behandelt werden, können Sie dies schnell in unserem [Intermediate SQL](https://codefinity.com/courses/v2/9f551543-b1bb-4307-afcd-0d82f5165ff4) Kurs nachholen.


Mehr lernen

# Aufgabe

Nun üben wir diese Techniken:
- Zusammenführen der Tabellen **Branches** und **Sales** über **Branch_ID**, um die Spalte **Location** zu jedem Verkauf hinzuzufügen. So sollte das Ergebnis aussehen:
   

Während des Zusammenführungsprozesses können Sie unnötige Spalten löschen und die verbleibenden nach Bedarf neu anordnen, bis Sie die Schaltfläche **Schließen & Laden** auswählen.

Hinweis

- Zusätzliche Daten an die Spalte **Products** anhängen. Sie können diese hier herunterladen:

Produkt Teil 2.csv herunterladen

Wo befindet sich die Filiale, die die Transaktion mit der ID 420 durchgeführt hat?

Wie viele Produkte haben Sie insgesamt, nachdem Sie die Daten an die Produkt-Tabelle angehängt haben?

Datenanalyse mit Excel bietet einen praktischen Leitfaden zur Beherrschung der wichtigsten Techniken der Datenverwaltung, -manipulation und -analyse mit Microsoft Excel. Sie werden die leistungsstarken Fähigkeiten von Excel beherrschen, indem Sie sich durch Datenanalysemethoden arbeiten und dynamische Visualisierungen und interaktive Dashboards erstellen. Am Ende werden Sie lernen, Berichte zu automatisieren und fortgeschrittene Analysen anzuwenden, um fundierte, datengestützte Entscheidungen effizient zu treffen.

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Es behandelt die Korrelationsanalyse zur Bestimmung von Beziehungen zwischen Variablen unter Verwendung des Pearson-Korrelationskoeffizienten, lineare Regression zur Untersuchung von Variablenbeziehungen, die Hinzufügung von Trendlinien zur Musteranalyse in der Prognose und die Verwendung von t-Tests und z-Tests in der Hypothesentestung zur Bewertung der statistischen Signifikanz.

Merging Data in Excel

Aufgabe

1. Wo befindet sich die Filiale, die die Transaktion mit der ID 420 durchgeführt hat?

2. Wie viele Produkte haben Sie insgesamt, nachdem Sie die Daten an die Produkt-Tabelle angehängt haben?