Übungs Datensätze

Kostenlose, kuratierte Datensätze für statistisches Lernen und Übung. Jeder Datensatz enthält Feldbeschreibungen und eine direkte Integration in unsere Analyse-Tools.

📊 Empfohlener Datensatz

Empfohlen 100 Beobachtungen Bildung

Prüfungsnoten-Datensatz

Ein umfassender Datensatz mit 100 Schülernoten aus mehreren Fächern. Perfekt zum Lernen von Quartilsberechnung, Boxplot- Erstellung und Ausreißererkennung. Enthält Mathematik-, Naturwissenschafts- und Literaturnoten mit realistischen Verteilungen.

Feldbeschreibungen

student_id

Eindeutige Kennung je Schüler (1-100)

math_score

Mathematik-Prüfungsnote (0-100)

science_score

Naturwissenschaftsnote (0-100)

literature_score

Literaturprüfung (0-100)

Datenvorschau
student_id math_score science_score literature_score
1 85 92 78
2 76 84 88
3 94 89 91
... ... ... ...
📜 Lizenz & Nutzung

Dieser Datensatz ist ausschließlich für Bildungs- und Lernzwecke gedacht. Sie dürfen die Daten für Bildungs-, Forschungs- oder private Projekte nutzen, verändern und weitergeben. Eine Quellenangabe ist nicht erforderlich, wird aber begrüßt. Die Daten sind synthetisch und repräsentieren keine realen Personen oder tatsächlichen Prüfungsergebnisse.

🏭 Fertigung & Qualitätskontrolle

Neu 60 Beobachtungen Fertigungs-QA

Chargenmessungen (Jan–Feb 2025)

Qualitätskontroll-Telemetrie aus einer Extrusionslinie. Jede Zeile repräsentiert eine Charge mit Temperatur, Druck, Luftfeuchte, Fehleranzahl und Bestehensquote. Ideal zum Üben von Ausreißererkennung, Kontrollkartenanalyse und dem Vergleich von Mittelwert vs. Median in der Fertigung.

Feldbeschreibungen

BatchID

Eindeutige Chargenkennung (B-001 ... B-060)

ProductionDate

Produktionsdatum der Charge

Shift

Schichtkennzeichnung (A/B/C)

Temperature_C

Prozess-Temperatur in Celsius

Pressure_PSI

Leitungsdruck in PSI

Humidity_pct

Relative Luftfeuchte in der Halle (%)

DefectCount

Anzahl fehlerhafter Einheiten pro Charge

PassRate_pct

Prozentsatz bestandener QA-Tests

Notes

Kontextuelle Hinweise je Lauf

Datenvorschau
BatchID Temperature_C Pressure_PSI DefectCount PassRate_pct
B-001 68.5 112.4 2 98.0
B-009 73.2 116.8 5 93.6
B-057 74.3 117.9 6 92.5
📜 Lizenz & Nutzung

Synthetische Fertigungsdaten für Lern- und Benchmarking-Zwecke. Sie können die Daten anpassen, kommentieren und mit Teams teilen. Bitte PlotNerd nennen, wenn Sie sie in Dokumentationen einbetten.

💰 Wirtschaft & Gehaltsdaten

Neu 80 Beobachtungen Wirtschaft

Gehaltsverteilung (anonymisiert)

Anonymisierte Gehaltsdaten aus acht Branchen mit unterschiedlichen Erfahrungsstufen, Bildungsabschlüssen und Standorten. Ideal, um Einkommensverteilungen zu verstehen, Ausreißer zu analysieren und reale Wirtschaftsdatensätze statistisch zu üben.

Feldbeschreibungen

employee_id

Eindeutige Kennung je Mitarbeiter (1-80)

industry

Branche (Technologie, Finanzen, Gesundheit, Bildung, Fertigung, Einzelhandel, Beratung, Marketing)

experience_years

Berufserfahrung in Jahren (0-25)

salary_usd

Jahresgehalt in US-Dollar (anonymisiert, realistische Verteilung)

location

Standorttyp (Urban, Suburban, Ländlich)

education_level

Höchster Bildungsabschluss (High School, Bachelor, Master, PhD)

Datenvorschau
employee_id industry experience_years salary_usd location education_level
1 Technology 5 95000 Urban Master
2 Finance 12 125000 Suburban Bachelor
3 Healthcare 3 72000 Urban Bachelor
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📜 Lizenz & Nutzung

Dieser Datensatz enthält vollständig synthetische und anonymisierte Gehaltsdaten für Bildungszwecke. Alle Werte sind fiktiv und repräsentieren keine realen Personen oder Unternehmen. Frei nutzbar für Bildungs-, Forschungs- oder Privatprojekte. Keine Quellenangabe erforderlich, aber geschätzt.

🔜 Demnächst

Bald verfügbar Business

E-Commerce-Bestellwerte

Transaktionsbeträge aus dem Online-Handel. Ideal für Business- Analytics und Kundenverhaltensanalysen.

Erwartet: Woche 3 (24.–30. Nov)

📋 Nutzungshinweise

📄 Lizenz & Nutzung

  • Kostenlos für Bildungs- und Lernzwecke
  • Nutzung in Forschung und Lehre
  • Üben statistischer Analysetechniken
  • Kommerzielle Nutzung ohne Quellenangabe

🚀 So verwenden Sie die Datensätze

  1. 1. Laden Sie die CSV-Datei herunter
  2. 2. Nutzen Sie die Buttons für direkte Analyse
  3. 3. Kopieren Sie einzelne Spalten für gezielte Analysen
  4. 4. Verwenden Sie Feldbeschreibungen als Kontext