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Grundlagen der statistischen Analyse mit Excel
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Grundlagen der statistischen Analyse mit Excel

Murtaza Haider
IBM Skills Network Team

Dozenten: Murtaza Haider

5.093 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6

(67 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 13 Stunden
3 Wochen bei 4 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie die grundlegenden Konzepte der Statistik und wenden Sie sie in der Geschäftswelt und bei der Datenanalyse an.

  • Wenden Sie Techniken zur Datenerfassung, -analyse und -interpretation an, um verwertbare Erkenntnisse für fundierte Geschäftsentscheidungen zu gewinnen.

  • Wenden Sie deskriptive und inferentielle Analysemethoden an, um aus Daten Erkenntnisse und umsetzbare Empfehlungen abzuleiten.

  • Wenden Sie Hypothesentests, Regressionsanalysen und Prognosen an, um geschäftliche Entscheidungsprozesse zu unterstützen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Statistik
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Microsoft Excel
  • Kategorie: Business Intelligence (BI)
  • Kategorie: Datenvisualisierung

Wichtige Details

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9 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Datenanalyse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung IBM Business Intelligence (BI) Analyst (berufsbezogenes Zertifikat)
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für dieses berufsbezogene Zertifikat angemeldet.
  • 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 von IBM zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 5 Module

Dieses Modul führt in die deskriptive Statistik und ihre Rolle beim Zusammenfassen und Beschreiben von Daten ein. Sie lernen die Bedeutung der Statistik für fundierte Entscheidungen und ihre Relevanz für Berufe wie Data Analyst, BI Analyst und Data Scientist kennen. Das Modul behandelt die wichtigsten Maße der zentralen Tendenz, einschließlich Mittelwert, Median und Modus, und ihre Anwendungen in verschiedenen Szenarien. Darüber hinaus werden Sie die Bedeutung von Streuungsmaßen wie Varianz und Standardabweichung bei der Bewertung der Datenvariabilität bewerten.

Das ist alles enthalten

5 Videos4 Lektüren2 Aufgaben4 Plug-ins

Dieses Modul konzentriert sich auf die Datenvisualisierung und ihre Rolle bei der effektiven Vermittlung von Informationen. Sie werden lernen, verschiedene Arten von Visualisierungen zu identifizieren, die für verschiedene Arten von Daten und Informationen geeignet sind. Das Modul behandelt die Berechnung und Interpretation von Kennzahlen und Diagrammen, die in der Datenvisualisierung verwendet werden. Sie werden auch Prinzipien und Richtlinien anwenden, um geeignete Visualisierungen auf der Grundlage von Dateneigenschaften und Kommunikationszielen auszuwählen. Darüber hinaus erlernen Sie Techniken der Datenvisualisierung, um Informationen klar und intuitiv zu präsentieren und zu kommunizieren. Der Schwerpunkt des Moduls liegt auf der Analyse und Bewertung von Visualisierungen, um Erkenntnisse abzuleiten und die beabsichtigte Botschaft effektiv zu vermitteln.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre2 Aufgaben3 Plug-ins

In diesem Modul wenden die Schülerinnen und Schüler die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitsrechnung auf reale Szenarien an. Sie unterscheiden zwischen verschiedenen Wahrscheinlichkeitsverteilungen, einschließlich der Normalverteilung und der T-Verteilung, und berechnen Wahrscheinlichkeiten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Bedeutung von Hypothesentests, Alpha-Niveaus und p-Werten in der statistischen Analyse wird erkundet. Die Schüler wenden Konzepte und Techniken der Wahrscheinlichkeitsverteilung an, um praktische Probleme zu lösen und reale Daten zu analysieren.

Das ist alles enthalten

5 Videos3 Lektüren2 Aufgaben3 Plug-ins

Dieses Modul konzentriert sich auf die Regressionsanalyse und ihre Bedeutung in der Unternehmensanalyse. Sie werden ein umfassendes Verständnis der Regressionsanalyse und ihrer Anwendungen bei der Untersuchung von Variablenbeziehungen und der Erstellung von Vorhersagen entwickeln. Das Modul umfasst die Erstellung von Regressionsmodellen und die Bewertung ihrer Annahmen, die Diagnose von Problemen und die Identifizierung möglicher Abhilfemaßnahmen. Darüber hinaus entwickeln Sie Prognosefähigkeiten, indem Sie Regressionstechniken anwenden, um zukünftige Trends und Ergebnisse vorherzusagen und so eine fundierte Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Das ist alles enthalten

8 Videos1 Lektüre2 Aufgaben4 Plug-ins

Das Projekt konzentriert sich auf die Analyse der Verkaufsleistung durch Datenvisualisierung und die Erstellung einfacher Prognosen für zukünftige Verkäufe auf der Grundlage historischer Daten.

Das ist alles enthalten

3 Lektüren1 Aufgabe1 peer review5 Plug-ins

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.4 (20 Bewertungen)
Murtaza Haider
IBM
3 Kurse42.043 Lernende
IBM Skills Network Team
IBM
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