Grundlagen der Datenanalyse
Bei jeder Nutzung von Programmen, Informationssystemen, elektronischen Geräten und dergleichen fallen heutzutage Daten an. Vielfach werden diese zu Dokumentationszwecken abgespeichert.
In dieser Fülle an Daten liegen nicht nur für Unternehmen oftmals wahre Schätze an Informationen verborgen. Diese Informationen müssen jedoch erst einmal identifiziert und geborgen werden, um sie sinnvoll nutzen zu können.
Dieses Modul befasst sich daher mit den Grundlagen, wie und mit welchen Methoden große Datenmengen analysiert werden können. Das Zertifikat ist im Studiengang Bachelor Wirtschaftsinformatik anrechenbar.
Anrechnungsmöglichkeiten
Credit Points dieses Moduls lassen sich in folgenden Studiengängen anrechnen:
Übersicht Weiterbildung
- Einführung in R und Python
- R – Das statistische Universal-Tool
- Python – Eine universelle Programmiersprache
- Generalisierte lineare Regressionsmodelle
- Generalisierte lineare Regression
- Multiple lineare Regression
- Binär logistische Regression
- Multinominale logistische Regression
- Ordinale logistische Regression
- Zeitreihenanalysen
- Theorie der Zeitreihen
- Zeitreihenanalysen in R
- Business Cycle Analysen
- AR-Modelle
- Assoziationsanalyse (Warenkorbanalyse) und Conjoint Analyse
- Fixed and Random Effects Modelle
- Paneldaten und das Effects-Modell
- Einstieg in die Umsetzung mit R
- Wiederholung: Schätzen und Testen
- Schätzung im Fixed-Effects-Modell
- Schätzung im Random-Effects-Modell
- Der Hausman-Test: Auswahl eines geeigneten Paneldatenmodells
Infoblatt
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