Inflationsanalyse Deutschland 2024
Eine Gruppe von vier Studierenden hat Verbraucherpreisindizes der letzten drei Jahre untersucht. Dabei haben sie regionale Unterschiede entdeckt, die in Standardberichten oft übersehen werden.
Studentenprojekte: Wirtschaftsdaten verstehen lernen
Unsere Studierenden analysieren echte Wirtschaftsindikatoren und entwickeln praktische Fähigkeiten, die weit über theoretisches Wissen hinausgehen. In den kommenden Semestern werden sie zeigen, wie Datenanalyse tatsächlich funktioniert.
Arbeitsmarkttrends verstehen
Drei Studierende haben Beschäftigungszahlen verschiedener Branchen verglichen. Sie lernten, wie man Rohdaten in verständliche Erkenntnisse übersetzt – eine Fähigkeit, die später im Berufsleben wirklich zählt.
BIP-Wachstum visualisieren
Ein kleines Team hat sich mit der Frage beschäftigt, wie man komplexe Wirtschaftsdaten so darstellt, dass auch Nicht-Ökonomen sie verstehen. Das Ergebnis war eine interaktive Präsentation, die mehrere Perspektiven vereint.
Was Studierende wirklich lernen
Die Projekte sind keine simulierten Übungen. Wir arbeiten mit echten Datensätzen von Statistikämtern und Forschungsinstituten. Das bedeutet auch: manchmal fehlen Daten, manchmal widersprechen sich Quellen.
Genau solche Situationen bereiten auf den Alltag vor. Studierende lernen, mit Unsicherheiten umzugehen und trotzdem fundierte Schlüsse zu ziehen.
- Datenquellen kritisch bewerten und Lücken identifizieren
- Unterschiedliche Interpretationen desselben Indikators verstehen
- Komplexe Zusammenhänge in klare Aussagen übersetzen
- Im Team Verantwortung für Teilbereiche übernehmen
12 Projekte
Abgeschlossen im Studienjahr 2024/2025
38 Studierende
Haben an Wirtschaftsanalysen gearbeitet
6 Branchen
Analysiert: Energie, Handel, Technologie, Gesundheit, Immobilien, Landwirtschaft
So laufen unsere Projekte ab
1
Themenfindung gemeinsam
In den ersten beiden Wochen diskutieren wir mögliche Fragestellungen. Studierende schlagen vor, was sie interessiert – dann prüfen wir gemeinsam, ob ausreichend Daten verfügbar sind und ob das Thema in der Zeit machbar ist.
2
Daten sammeln und sichten
Jetzt wird es konkret. Teams laden Datensätze herunter, prüfen deren Qualität und dokumentieren ihre Quellen. Oft stellt sich heraus, dass man noch weitere Informationen braucht oder manche Zahlen nicht vergleichbar sind.
3
Analyse und erste Erkenntnisse
Mit Excel, Python oder anderen Werkzeugen untersuchen die Teams ihre Daten. Welche Muster zeigen sich? Wo gibt es Ausreißer? Was könnte die Gründe dafür sein? Diese Phase dauert meistens am längsten.
4
Ergebnisse verständlich aufbereiten
Die Herausforderung: Fachfremde sollen verstehen, was herausgefunden wurde. Diagramme erstellen, Texte schreiben, Präsentationen vorbereiten – alles muss zusammenpassen und eine klare Geschichte erzählen.
5
Präsentation und Feedback
Am Ende stellen alle Teams ihre Arbeit vor. Andere Studierende und Dozenten stellen Fragen. Manchmal kommen dabei neue Perspektiven ans Licht, die vorher übersehen wurden. Dieses Feedback ist genauso wertvoll wie die Projektarbeit selbst.
Tamara Lindgren
Projektbetreuerin seit März 2023
Ich betreue die Studierenden während ihrer Projektarbeit. Manche kommen mit klaren Vorstellungen, andere brauchen mehr Orientierung. Beide Situationen sind völlig normal.
Was ich dabei beobachte: Der Moment, in dem jemand zum ersten Mal einen wirklich interessanten Zusammenhang in den Daten entdeckt, ist unbezahlbar. Plötzlich macht alles Sinn – die Theorie aus den Vorlesungen wird greifbar.
Natürlich läuft nicht immer alles glatt. Manchmal führt eine Analyse in eine Sackgasse oder die Datenqualität ist schlechter als gedacht. Auch daraus lernen die Teams etwas: Flexibilität und Problemlösungsfähigkeit sind mindestens genauso wichtig wie technisches Wissen.
Was nach den Projekten passiert
Die Arbeit an realen Wirtschaftsdaten hinterlässt Spuren – im besten Sinne. Viele Studierende berichten später, dass sie durch diese Erfahrung ein besseres Verständnis für wirtschaftliche Zusammenhänge entwickelt haben.
Praktische Fähigkeiten
Der Umgang mit Datenanalyse-Tools wird zur Routine. Viele nutzen Excel oder Python später im Studium weiter – manchmal auch für ihre Abschlussarbeit.
Kritisches Denken
Zahlen einfach zu übernehmen, reicht nicht. Studierende lernen, Quellen zu hinterfragen und verschiedene Interpretationen zu berücksichtigen.
Teamarbeit erleben
In der Gruppe zu arbeiten bedeutet auch, unterschiedliche Arbeitsstile zu koordinieren. Diese Erfahrung zahlt sich später im Berufsleben aus.
Kommunikation verbessern
Komplexe Sachverhalte verständlich zu erklären, ist eine Kunst. Durch Präsentationen und Berichte üben die Teams genau das.