Excel Crashkurs Deskriptive Statistik & Inferenzstatistik
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Brief Introduction
Bereite Dich gezielt für deine Prüfung vor im Bereich Deskriptive und Induktive Statistik mit MS-ExcelDescription
"Top Kurs, super Trainer, klare Struktur und Rhetorik, leicht zu folgen in einem angenehmen Tempo, für Einsteiger ein perfekter Kurs. Die Beispiele sind sehr hilfreich für den Praxiseinsatz. Ich habe sehr viel lernen können! Danke dafür." (★★★★★, Ausgewählter Kursteilnehmer)
Excel Crashkurs Deskriptive Statistik & Inferenzstatistik
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) Variationskoeffizient
(Berechnung des Variationskoeffizient über Standardabweichung und Mittelwert sortiert nach Merkmalen über Pivot-Tabelle in Excel)
2) Korrelationsanalyse
(Korrelationsmatrix über Datenanalysefunktion, grafische Visualisierung und inhaltliche Interpretation)
3) Kontingenzanalyse
(Erstellung Bivariate Analyse über 2-dimensionale Übersicht, Berechnung Kontingenzkoeffizient über χ², Interpretation)
4) Regressionsanalyse
(Modellierung linearer Funktionszusammenhang; Interpretation Güte und statistische Signifikanz; Berechnung Regressionsfunktion; quantitative Bewertung absolute/relative Wichtigkeit der Regressoren)
5) Zeitreihenanalyse
(Fehlerberechnung, Bewertung der Güteschätzung mit Variationskoeffizient Root Mean Square Error (VRKMSE))
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Induktive Statistik praxisnahe erklärt!
1) 1-SP-Testfall für den Anteilswert
(Durchführung statistischer Parametertest, Entscheidung über Gültigkeit/Ungültigkeit der Hypothese)
2) 1-SP-Testfall für den Anteilswert - Ergebnisänderung
(Modellierung des Signifikanzniveaus zur inhaltlichen Ergebnisänderung der Hypothesenentscheidung)
3) 2-seitiges Konfidenzintervall
(Berechnung Intervallgrenzen eines 2-seitigen Konfidenzintervalls basierend auf Stichproben in Excel)
4) Zweistichproben-t-Test
(Durchführung statistischer Parametertest, Entscheidung über Gültigkeit/Ungültigkeit der Hypothese)
5) 1-SP-Testfall für den Erwartungswert
(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.
Knowledge
- Du kannst deine Statistik Prüfungen in Excel erfolgreich meistern.
- Du lernst den sicheren Umgang mit den wichtigsten Elementen der deskriptiven und induktiven Statistik.
- Du lernst die Berechnung des Variationskoeffizienten in Excel und die entsprechende Interpretation.
- Du lernst wie Du in Excel eine Korrelationsmatrix erstellst und die einzelnen Beziehungen grafisch visualisierst und interpretierst.
- Du lernst wie Du einen Kontingenzkoeffizienten über eine 2-dimensionale Häufigkeitsübersicht (bivariate Analyse) in Excel berechnest.
- Du wirst lernen wie man einen linearen Funktionszusammenhang (Regression) in Excel modelliert und interpretiert.
- Du lernst wie Du im Rahmen der Zeitreihenanalyse Fehlerbewertungen durchführst anhand der Güte-Kennzahl Variationskoeffizient Root Mean Square Error (VKRMSE).
- Du lernst wie Du einen 1-SP-Test für den Anteilswert in Excel durchführst basierend auf einer Stichprobe.
- Du lernst wie Du ein 2-seitiges Konfidenzintervall in Excel berechnest und bewertest.
- Du lernst wie Du einen Zweistichproben-t-Test (2-SP-Test für den Erwartungswert µ) in Excel berechnest und interpretierst.
- Du wirst lernen wie Du einen 1-SP-Test für den Erwartungswert in Excel durchführst basierend auf einer Stichprobe.
Fabio Basler
4.8 Raiting
Excel Crashkurs Deskriptive Statistik & Inferenzstatistik
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Bereite Dich gezielt für deine Prüfung vor im Bereich Deskriptive und Induktive Statistik mit MS-Excel Die Beispiele sind sehr hilfreich für den Praxiseinsatz....
