Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, deskriptive und inferentielle Analysemethoden anzuwenden, Datenvisualisierungsmethoden zur Kommunikation von Daten zu nutzen, Wahrscheinlichkeitskonzepte in realen Szenarien anzuwenden und Regressionstechniken zur Vorhersage von Trends einzusetzen.
Grundlagen der statistischen Analyse mit Excel
Dieser Kurs ist Teil von IBM Business Intelligence (BI) Analyst (berufsbezogenes Zertifikat)
Dozenten: Murtaza Haider
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Bei enthalten
(67 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
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
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- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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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
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Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 29. Aug. 2024
Very Informational to gain basic statistical concepts using MS Excel
Geprüft am 11. Nov. 2024
Statistical Analysis Fundamentals using Excel is very useful and need to implement in department level.
Geprüft am 2. Dez. 2024
Good course for basic understanding of Statistical Analysis using Excel
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