1. Einführung
  2. 1. Lebenszyklus von CiviCRM-Daten
  3. 2. Ansätze: Toolkombinationen
    ❱
    1. 2.1. SearchKit & Chartkit
    2. 2.2. SearchKit & Excel / Google Sheets
    3. 2.3. CiviCRM DB & Metabase
    4. 2.4. ETL: CiviCRM API, Automation, Managed DB & Metabase
      ❱
      1. 2.4.1. Basic ETL mit n8n: Einfache deskriptive Statistiken
      2. 2.4.2. Speichern historischer Daten: Spender:innenwanderungen
  4. 3. Toolerklärungen
    ❱
    1. 3.1. CiviCRM-interne Tools
      ❱
      1. 3.1.1. Erweiterung der CiviCRM-Daten
      2. 3.1.2. CiviCRM Datenbank
      3. 3.1.3. CiviCRM API & API Explorer
      4. 3.1.4. CiviCRM SearchKit & ChartKit
      5. 3.1.5. Weitere CiviCRM Tools
    2. 3.2. Excel, Google Sheets & Co.
    3. 3.3. Business Intelligence Tools
    4. 3.4. Managed Datenbank
    5. 3.5. Workflow Automation Tools
    6. 3.6. Python & R
    7. 3.7. Self-Hosting
    8. 3.8. Andere Visualisierungstools
  5. Anhang: Nutzungszwecke und Bedarfe CiviCRM
  6. Über das Datenvorhaben

CiviCRM Daten Analysieren & Visualisieren

Tools

  • CiviCRM-interne Tools
    • Erweiterung der CiviCRM-Daten 🧹
    • CiviCRM Datenbank 🧹
    • CiviCRM API & API Explorer 🧹🔢
    • CiviCRM SearchKit & ChartKit 🔢📊
    • Weitere CiviCRM Tools 🔢📊💬
  • Excel, Google Sheets & Co. 🔢📊💬🧹
  • Business Intelligence Tools🔢📊💬
  • Managed Datenbank🧹
  • Workflow Automation Tools🔢🧹
  • Python & R🔢📊💬🧹
  • Self-Hosting

Legende

🧹 daten-organisieren
🔢 daten-auswerten
📊 daten-visualisieren
💬 daten-kommunizieren

(siehe auch Datenlebenszyklus)