1. Einführung
  2. Datenlebenszyklus
  3. 1. Ansätze und Use Cases
    ❱
    1. 1.1. CiviCRM Datenbank + Metabase
    2. 1.2. CiviCRM API + Managed DB + Automation + Metabase
      ❱
      1. 1.2.1. Einfache Deskriptive Statistiken visualisieren
      2. 1.2.2. Spendendewanderungen
    3. 1.3. Search Kit + Excel / Google Sheets
    4. 1.4. Search Kit + Chartkit
    5. 1.5. API + Python + Notebooks
    6. 1.6. API + Python + Streamlit
    7. 1.7. API + R + Quarto
  4. 2. Tools
    ❱
    1. 2.1. CiviCRM-interne Tools
      ❱
      1. 2.1.1. Erweiterung der CiviCRM-Daten
      2. 2.1.2. CiviCRM Datenbank
      3. 2.1.3. CiviCRM API & API Explorer
      4. 2.1.4. CiviCRM SearchKit & ChartKit
      5. 2.1.5. Weitere CiviCRM Tools
    2. 2.2. Excel, Google Sheets & Co.
    3. 2.3. Business Intelligence Tools
    4. 2.4. Managed Datenbank
    5. 2.5. Workflow Automation Tools
    6. 2.6. Python & R
    7. 2.7. Self-Hosting
    8. 2.8. Andere Visualisierungstools
  5. Fazit
  6. Über das Datenvorhaben

CiviCRM Daten analysieren und 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
⚙️ daten-verbinden

(siehe auch Datenlebenszyklus)