Statistiken für Unternehmen
( 24 Module )

Modul #1
Einführung in die Statistik in der Wirtschaft
Überblick über die Statistik in der Wirtschaft, Bedeutung datengesteuerter Entscheidungsfindung und Kursziele

Modul #2
Deskriptive Statistik
Maße der zentralen Tendenz, Variabilität und Datenvisualisierungstechniken

Modul #3
Datentypen und Messniveaus
Qualitative, quantitative, nominale, ordinale, Intervall- und Verhältnisdatentypen

Modul #4
Methoden der Datenerfassung
Umfragen, Experimente, Beobachtungsstudien und Datenquellen

Modul #5
Datenvisualisierung
Verwendung von Diagrammen, Tabellen und Graphen zur Visualisierung und Kommunikation von Datenerkenntnissen

Modul #6
Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
Grundlegende Konzepte von Wahrscheinlichkeit, Ereignissen und bedingter Wahrscheinlichkeit

Modul #7
Diskrete Zufallsvariablen
Wahrscheinlichkeitsverteilungen für diskrete Zufallsvariablen, einschließlich Binomial- und Poisson-Verteilungen

Modul #8
Kontinuierliche Zufallsvariablen
Wahrscheinlichkeitsverteilungen für kontinuierliche Zufallsvariablen, einschließlich gleichmäßiger und normaler Verteilungen

Modul #9
Stichprobenverteilungen
Stichprobenverteilungen, zentraler Grenzwertsatz und Konfidenzintervalle

Modul #10
Konfidenzintervalle
Erstellen und Interpretieren von Konfidenzintervallen für Mittelwerte und Anteile von Populationen

Modul #11
Hypothesentests
Formulieren von Hypothesen, Teststatistiken, p-Werten und Fehlern vom Typ I und Typ II

Modul #12
Hypothesentests bei einer Stichprobe
Testen von Hypothesen über den Mittelwert oder Anteil einer Population anhand einer einzigen Stichprobe

Modul #13
Hypothesentests bei zwei Stichproben
Testen von Hypothesen über den Unterschied zwischen zwei Mittelwerten oder Anteilen von Populationen

Modul #14
ANOVA und Regressionsanalyse
Varianzanalyse (ANOVA) und einfache lineare Regression

Modul #15
Multiple Regressionsanalyse
Multiple lineare Regression, Interpretation von Koeffizienten und Modellbewertung

Modul #16
Zeitreihenanalyse
Trendanalyse, saisonale Zerlegung und Prognose mit ARIMA Modelle

Modul #17
Statistische Qualitätskontrolle
Prozesskontrolle, Kontrollkarten und Prozessfähigkeitsanalyse

Modul #18
Geschäftsanwendungen von Statistiken
Anwendung statistischer Konzepte auf Geschäftsprobleme, einschließlich Prognosen und Entscheidungsfindung

Modul #19
Data Mining und Big Data Analytics
Überblick über Data Mining und Big Data Analytics, einschließlich Datenvorverarbeitung und Visualisierung

Modul #20
Maschinelles Lernen für Unternehmen
Einführung in maschinelles Lernen, einschließlich überwachtes und unüberwachtes Lernen

Modul #21
Fallstudien in Wirtschaftsstatistik
Reale Anwendungen statistischer Konzepte auf Geschäftsprobleme und Fallstudien

Modul #22
Statistische Software für Unternehmen
Verwendung statistischer Softwarepakete, einschließlich R, Python und Excel

Modul #23
Kommunikation statistischer Ergebnisse
Effektive Kommunikation statistischer Ergebnisse an Geschäftsinteressenten

Modul #24
Kursabschluss und Schlussfolgerung
Planen Sie die nächsten Schritte in Ihrer Karriere als Statistiker im Wirtschaftsbereich

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