Dieser Kurs taucht tief in die statistischen Grundlagen ein, auf denen Data Analytics aufbaut. Der erste Teil dieses Kurses wird Ihnen helfen, Ihren Datensatz gründlich zu verstehen und herauszufinden, was die Daten tatsächlich bedeuten. Anschließend wird auf die Stichprobenbildung eingegangen, einschließlich der Frage, wie man spezifische Fragen zu den Daten stellt und wie man Analysen durchführt, um diese Fragen zu beantworten. Viele der Fehler, die Fachkräfte für Datenanalyse heute machen, sind darauf zurückzuführen, dass sie die Konzepte hinter den von ihnen durchgeführten Tests nicht verstehen, was zu falschen Tests oder einer Fehlinterpretation der Ergebnisse führt. Dieser Kurs ist darauf zugeschnitten, Ihnen das nötige Hintergrundwissen zu vermitteln, damit Sie das "Was" und "Warum" Ihrer Aktionen in der Praxis verstehen.

Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: - Das Konzept der abhängigen und unabhängigen Variablen verstehen - Zu testende Variablen identifizieren - Die NULL-Hypothese, P-Werte und ihre Rolle beim Testen von Hypothesen verstehen - Eine Hypothese formulieren und sie an den Unternehmenszielen ausrichten - Maßnahmen auf der Grundlage der Hypothesenvalidierung/-überprüfung identifizieren - Deskriptive Statistik (Mittelwert, Median, Standardabweichung, Verteilung) und ihre Anwendungsfälle erklären - Grundlegende Konzepte der Inferenzstatistik verstehen - Die verschiedenen Ebenen der Analytik (deskriptiv, prädiktiv, präskriptive) im Kontext des Marketings - Erstellen grundlegender statistischer Modelle für die Regression unter Verwendung von Daten - Erstellen von Zeitreihenprognosen unter Verwendung historischer Daten und grundlegender statistischer Modelle - Verstehen der grundlegenden Annahmen, Anwendungsfälle und Grenzen der linearen Regression - Anpassen eines linearen Regressionsmodells an einen Datensatz und Interpretieren des Ergebnisses unter Verwendung von Tableau - Erklären des Unterschieds zwischen linearer und multivariater Regression - Durchführen einer Segmentierungs- (Cluster-) Analyse - Beschreiben des Unterschieds zwischen Beobachtungsmethoden und Experimenten Dieser Kurs richtet sich an Personen, die die Grundlagen der deskriptiven und inferentiellen Statistik erlernen möchten.