Dieser Lehrgang stellt die Grundlagen der prädiktiven Analyse vor. Die Teilnehmenden lernen Verfahren für die Datenanalyse, um Muster in historischen Daten zu analysieren, z. B. Statistik, Modellierung und maschinelles Lernen. Durch das Analysieren dieser Daten lassen sich bessere Einblicke gewinnen, potenzielle Risiken identifizieren, Verbesserungsmöglichkeiten erkennen und Prognosen erstellen. Anhand von Beispielen aus der Praxis und Übungen werden Analyseprinzipien vorgestellt.
Dieser Kurs richtet sich an alle Mitarbeitenden in Organisationen, die leistungsstarke prädiktive Analysen nutzen möchten, um Probleme zu lösen. Der Kurs ist beliebt bei Businessanalysten, Problemlösungsteams, Leitern von Operational-Excellence-Aktivitäten, Marketinganalysten und Fachleuten, die prädiktive Analysen in ihrer Organisation einführen möchten.
Lehrgang
- Grundlagen der Analyse
- Modellierung und Prognose mit Regression
- Maschinelles Lernen
- Fortschrittliches maschinelles Lernen
- Workshop
TAG 1
In diesem Grundlagenkurs lernen Sie, wie Sie den Zeitaufwand für die Datenanalyse minimieren, indem Sie mit Minitab Daten importieren, solide statistische Ansätze zur Untersuchung Ihrer Daten entwickeln, aussagekräftige Visualisierungen erstellen und interpretieren und die Ergebnisse exportieren. Sie automatisieren Ihre Minitab-Analyse und sorgen dafür, dass nur minimale Benutzereingaben erforderlich sind, um Zeit zu sparen. Sie analysieren eine Vielzahl von Datensätzen aus der Praxis, um zu erfahren, wie Sie das richtige Analysewerkzeug für die jeweilige Situation auswählen und die statistischen Ausgaben interpretieren. Sie erlernen die Grundlagen wichtiger statistischer Konzepte wie Hypothesentests und Konfidenzintervalle.
In diesem Kurs liegt der Schwerpunkt darauf, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von statistischen Verfahren zu treffen, die häufig in Geschäfts-, Fertigungs- und Finanzprozessen eingesetzt werden.
Es werden u. a. folgende Themen behandelt:
- Importieren und Formatieren von Daten
- Exec-Makros
- Balkendiagramme
- Histogramme
- Boxplots
- Pareto-Diagramme
- Streudiagramme
- Maße für Lage und Streuung
- t-Tests
- Test auf gleiche Varianzen
- Trennschärfe und Stichprobenumfang
Voraussetzungen: Keine
