# Looker Studio (Google Data Studio) (Data Analytics) > Datenquellen, berechnete Felder, Filter, Parameter, Blending, interaktive Diagramme, Freigabe - 20 Interview-Fragen - Mid-Level - [Interview-Fragen: Data Analytics](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen.md) ## 1. Was ist Looker Studio (ehemals Google Data Studio)? **Antwort** Looker Studio ist ein kostenloses Datenvisualisierungstool von Google, mit dem interaktive Berichte und Dashboards erstellt werden können. Es verbindet sich mit zahlreichen Datenquellen (Google Analytics, BigQuery, Google Sheets usw.) und ermöglicht das einfache Teilen von Berichten mit Teams. ## 2. Was ist der Unterschied zwischen einer Datenquelle und einem Connector in Looker Studio? **Antwort** Ein Connector ist die technische Verbindung zu einem externen Systemtyp (BigQuery, Google Sheets, MySQL). Eine Datenquelle ist eine konfigurierte Instanz dieses Connectors mit spezifischen Parametern (welche Tabelle, welche Felder). Mehrere Datenquellen können denselben Connector verwenden. ## 3. Welche Arten von nativen Connectors bietet Looker Studio an? **Antwort** Looker Studio bietet native Google-Connectors (Analytics, BigQuery, Sheets, Ads, Search Console) und Drittanbieter-Connectors über die Partner-Connector-Galerie. Native Google-Connectors sind kostenlos und optimiert, während einige Partner-Connectors kostenpflichtig sein können. ## 17 weitere Fragen verfügbar - Wie erstellt man ein berechnetes Feld in Looker Studio? - Was ist die richtige Syntax, um ein berechnetes Feld zu erstellen, das Verkäufe basierend auf dem Betrag als 'Klein', 'Mittel' oder 'Groß' kategorisiert? Kostenlos registrieren: https://sharpskill.dev/de/login ## Weitere Data Analytics-Interviewthemen - [Google Sheets - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/google-sheets-basics.md): 20 Fragen, Junior - [Google Sheets - Erweiterte Formeln](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/google-sheets-advanced.md): 20 Fragen, Junior - [SQL - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-basics.md): 25 Fragen, Junior - [SQL - Aggregationen und Gruppierungen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-aggregations.md): 20 Fragen, Junior - [SQL - Joins](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-joins.md): 20 Fragen, Junior - [BigQuery - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/bigquery-fundamentals.md): 20 Fragen, Junior - [Data Cleaning - Datenbereinigung](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/data-cleaning.md): 20 Fragen, Junior - [KPIs und Business-Metriken](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/kpis-metrics.md): 20 Fragen, Junior - [Deskriptive Statistik](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/descriptive-statistics.md): 20 Fragen, Junior - [Zapier und No-Code-Automatisierung](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/zapier-automation.md): 20 Fragen, Junior - [Grundlagen der Datenvisualisierung](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/data-viz-principles.md): 20 Fragen, Junior - [Python & Pandas - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/python-pandas-basics.md): 20 Fragen, Junior - [Google Sheets - Automatisierte Dashboards](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/google-sheets-dashboards.md): 20 Fragen, Mid-Level - [SQL - Unterabfragen und CTEs](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-subqueries-ctes.md): 20 Fragen, Mid-Level - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-window-functions.md): 20 Fragen, Mid-Level - [BigQuery - Erweiterte Funktionen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/bigquery-advanced.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/data-modeling.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Funnel- und Conversion-Analyse](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/funnel-analysis.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Kohorten- und Retention-Analyse](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/cohort-retention.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Google Tag Manager und Tracking](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/gtm-tracking.md): 20 Fragen, Mid-Level - [APIs und Webhooks](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/apis-webhooks.md): 20 Fragen, Mid-Level - [dbt - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/dbt-fundamentals.md): 20 Fragen, Mid-Level - [AB-Testing und angewandte Statistik](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/ab-testing.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Power BI - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/power-bi-fundamentals.md): 20 Fragen, Mid-Level - [SQL - Erweiterte analytische Abfragen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-advanced-analytics.md): 20 Fragen, Senior - [dbt - Erweiterte Funktionen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/dbt-advanced.md): 20 Fragen, Senior - [Power BI - DAX und fortgeschrittene Dashboards](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/power-bi-dax.md): 20 Fragen, Senior - [Python Analytics - Erweiterte Analyse und ML](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/python-analytics-advanced.md): 20 Fragen, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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