In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Modelle für die Entscheidungsfindung erstellen können. Wir beginnen mit der Clusteranalyse, einer Technik zur Datenreduzierung, die bei der Marktsegmentierung sehr nützlich ist. Anschließend lernen Sie die Grundlagen der Monte-Carlo-Simulation kennen, mit deren Hilfe Sie die Ungewissheit modellieren können, die bei vielen Geschäftsentscheidungen vorherrscht. Ein Schlüsselelement der Entscheidungsfindung besteht darin, die beste Vorgehensweise zu ermitteln. Da es für Unternehmensprobleme oft zu viele alternative Lösungen gibt, werden Sie lernen, wie Sie mit Hilfe der Optimierung die beste Option ermitteln können. Das wirklich Spannende an diesem Kurs ist, dass Sie weder eine Computersprache noch fortgeschrittene Statistikkenntnisse benötigen, um diese prädiktiven und präskriptiven Analysemodelle kennenzulernen. Die Analytic Solver Platform und Grundkenntnisse in Excel sind alles, was Sie brauchen. Lernende, die an den Aufgaben teilnehmen, erhalten einen kostenlosen Zugang zur Analytic Solver Platform.

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Business Analytics für die Entscheidungsfindung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Fortgeschrittene Business Analytics

Dozent: Manuel Laguna
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Bei enthalten
(1,875 Bewertungen)
Was Sie lernen werden
Beschreiben Sie die Bedeutung der Optimierung bei der Identifizierung optimaler Lösungen für komplexe Geschäftsprobleme
Implementieren Sie Optimierungstechniken, um die bestmögliche Vorgehensweise unter mehreren Alternativen zu ermitteln
Die Angemessenheit von Optimierungstechniken bei der Suche nach optimalen Lösungen für praktische geschäftliche Herausforderungen zu beurteilen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Prädiktive Analytik
- Kategorie: Business Modellierung
- Kategorie: Microsoft Excel
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Prozess-Optimierung
- Kategorie: Unternehmensanalytik
- Kategorie: Risikoanalyse
- Kategorie: Entscheidungsfindung
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Simulation und Simulationssoftware
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsverteilung
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Marktanalyse
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8 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
Das ist alles enthalten
7 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Diskussionsthema
Das ist alles enthalten
7 Videos2 Aufgaben1 Diskussionsthema
Am Ende dieses Moduls sollten die Studenten in der Lage sein: 1. Ein Tabellenkalkulationsmodell für ein Optimierungsproblem zu entwickeln 2. Excel verwenden, um Optimierungsmodelle zu lösen 3. Lösungen zu interpretieren und Was-wäre-wenn-Analysen durchzuführen
Das ist alles enthalten
7 Videos2 Aufgaben1 Diskussionsthema
Am Ende dieses Moduls sollten die Studenten in der Lage sein: 1. In einer gegebenen Geschäftssituation eine geeignete Technik anzuwenden, um die besten Lösungsalternativen zu identifizieren 2. Modelle für Geschäftsprobleme zu formulieren und zu lösen, die Ja/Nein-Entscheidungen und logische Beschränkungen erfordern 3. Modelle erstellen, die Techniken und Werkzeuge wie Simulation und Optimierung kombinierenAnalysieren und interpretieren Sie die Ergebnisse, um fundierte Entscheidungen zu treffen
Das ist alles enthalten
6 Videos2 Aufgaben1 Diskussionsthema
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 17. Juli 2019
Training course was very useful in decision making with analytical tools to cope up with risk analysis, data optimization, evaluating scenarios, binary model decision making etc.
Geprüft am 13. Juni 2020
this course helped me to learn decision making througu descriptive predictive prescriptive analysis and optimization models , how to build simulation optimization
Geprüft am 17. Nov. 2020
The hard part is actually having to buy the ASP :') nevertheless, i gain a very deep understanding on how i can use prescriptive analytics in everyday business. Thankyou very much !
Häufig gestellte Fragen
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