Das Praxisnahe Statistik Lernpaket 2021 in Excel
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Brief Introduction
Der ideale Statistik Kurs für Beginner und fortgeschrittene Excel Nutzer, die ihre Prüfung erfolgreich meistern wollen!Description
"Ich finde den Kurs großartig. Insbesondere weil der Kurs als Fallstudie konzipiert ist. Sehr praxisnahe und gut erklärt. Empfehlenswert." (★★★★★, Stefan Dosch)
Das Praxisnahe Statistik Lernpaket in Excel für Anfänger
Dieser Kurs macht dich von null zum Experten im Bereich Statistik, Data Science und Datenanalyse! Wir fangen bei den wichtigsten Grundlagen der deskriptiven und induktiven Statistik an und werden die einzelnen Lerninhalte insbesondere praxisnahe mit Microsoft Excel vertiefen. Du lernst dabei die wichtigsten Analysewerkzeuge der Statistik kennen und wirst erfolgreich vorbereitet für komplexere Data-Science-Auswertungen und Machine Learning. Zudem wirst du ein echter Experte im Bereich Microsoft Excel mit komplexeren Formelberechnungen und Analyseansätzen.
Dieser Kurs enthält unzählige Lektionen, Quizze, Tests, Übungsaufgaben, Fallstudien, Merkblätter, Zusammenfassungen und Formelsammlungen - Der beste Weg ein Experte im Bereich Statistik & Data Science zu werden!
Für diesen Kurs werden absolut keine Vorkenntnisse benötigt!
Zunächst eine kurze Übersicht, was dir dieser Kurs alles bietet:
Einfache Einführung in Microsoft Excel
Profi-Funktionen von Excel komplett beherrschen
Verstehe was Statistik ist
Lerne die wichtigsten Elementen der deskriptiven und induktiven Statistik
Lerne Daten professionell zu visualisieren
Verstehe die wichtigsten statistischen Kennzahlen
Lerne Zusammenhänge zu berechnen
Verstehe die Regressionsanalyse & Zeitreihenanalyse
Lerne wichtige Trendprognoseverfahren
Verstehe die Grundsätze der Stochastik
Lerne Konfidenzintervalle zu berechnen
Führe statistische Hypothesentests durch
Bestehe deine Statistik-Prüfung
Praxisnahe Insights:
Lerne mit echten Datensätzen zu arbeiten
Verstehe wie du professionelle Umfragen und quantitative Auswertungen durchführst
Lerne die wichtigsten Erkenntnisgewinne aus Daten zu gewinnen
Fordere dein Wissen mit diversen Quizzen und Übungsaufgaben heraus
Einfaches Wiederholen von Wissen durch umfangreiche Zusammenfassungen
Und viel mehr...
Dieser Statistik-Kurs besteht aus einer Vielzahl praktischer Übungen. Du lernst also nicht nur die Werkzeuge der Statistik, sondern auch, wie du quantitative Ansätze auf praxisnahe Data Science und Business Fälle in Excel anwenden kannst!
Die Statistik ist eine unglaublich wertvolle Disziplin! Sie ist eine Möglichkeit eine systematische Verbindung zwischen Erfahrung (Empirie) und Theorie herzustellen.
Du bist perfekt vorbereitet auf zukünftige Problemstellungen
Durchführung von professionellen Umfragen & statistischen Analysen
Operations Research mit statistischen Methoden
Grundlage für Programmiersprachen wie Python oder R-Studio
Analysieren von großen Datenmengen im Unternehmen
Grundlage für Web-Crawling & Data Science
Bestehen der Statistik-Prüfung an der Uni/Hochschule
Qualitätsmanagement Datenauswertung
Marktforschungen mit Korrelationen und Regressionen
Wahrscheinlichkeiten in Business-Fällen berechnen
Ökonometrische Ansätze in der Forschung verwenden
Finanzmarkt Prognosen basierend auf Trendschätzungen
Data Mining und maschinelles Lernen
Thermodynamik
Mein Ziel ist, dass du nach Abschluss dieses Kurses ein Experte im Bereich Statistik & Data Science bist! Dies wird dir in einer Vielzahl von Anwendungsgebieten weiterhelfen! Dadurch bist du perfekt für zukünftige Jobs und Arbeitsprojekte vorbereitet.
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Wie ist dieser Kurs aufgebaut?
Deskriptive Statistik praxisnahe erklärt!
1) Mittelwertanalyse
(Berechnung des arithmetischen Mittels sortiert nach Merkmalen in Excel-Pivot)
2) Häufigkeitsanalyse und Zusammenhangsmaßanalyse
(Klassierung von Daten, Berechnung absolute/relative Häufigkeiten, Visualisierung absolute Häufigkeiten in Säulendiagramm, Berechnung des Kontingenzkoeffizient K* über das Assoziationsmaß Chi² mittels 2-dimensionaler Häufigkeitsübersicht in Excel)
3) Variationskoeffizient
(Berechnung des Variationskoeffizient über Standardabweichung und Mittelwert sortiert nach Merkmalen)
4) Regressionsanalyse
(Modellierung linearer Funktionszusammenhang; Interpretation Güte und statistische Signifikanz; Berechnung Regressionsfunktion; quantitative Bewertung absolute/relative Wichtigkeit der Regressoren)
5) Ausreißeranalyse
(Durchführung eines Outlier-Detection-Verfahrens, Definition Intervallgrenzen und Identifizierung Ausreißerwerte mit Excel-Formel)
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Induktive Statistik praxisnahe erklärt!
6) 1-SP-Testfall für den Erwartungswert
(Durchführung statistischer Parametertest, Entscheidung über Gültigkeit/Ungültigkeit der Hypothese)
7) 1-SP-Testfall für den Erwartungswert - Ergebnisänderung
(Modellierung des Signifikanzniveaus zur inhaltlichen Ergebnisänderung der Hypothesenentscheidung)
8) 2-seitiges Konfidenzintervall
(Berechnung Intervallgrenzen eines 2-seitigen Konfidenzintervalls basierend auf Stichproben in Excel)
9) Zweistichproben-F-Test
(Durchführung statistischer Parametertest, Entscheidung über Gültigkeit/Ungültigkeit der Hypothese)
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Im Kurs zum Download erhältlich
Zusammenfassung aller Themen der deskriptiven & induktiven Statistik (PDF)
Formelsammlung (PDF)
Übungsaufgaben der Fallstudien (PDF)
Rohdaten der Fallstudie (Excel)
Lösungen der Übungsaufgaben (Excel)
Requirements
- Requirements
- Microsoft Excel, unabhängig von der Version (funktioniert mit MS Excel 2003-2019 und Office 365).
- Lade dir alle für dich zusammengefassten Excel-Dateien und Übersichten runter, bevor du dir den Kurs anschaust.
- Die Kapitel der Fallstudie bauen aufeinander auf. Mach Dir also auch bei den komplexeren Themen keine Gedanken um die Voraussetzungen.
- Es ist allerdings von Vorteil, wenn du meinen Grundlagenkurs zur deskriptiven und induktiven Statistik auf Udemy bereits gesehen und durchgearbeitet hast.
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