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Fataneh Taghaboni-Dutta, Ph.D., PMP, CSM, CSPO

Dieser Kurs bietet einen analytischen Rahmen zur strukturierten Beurteilung von Schlüsselproblemen und gibt Ihnen Tools an die Hand, mit denen Sie die Unsicherheiten besser in den Griff bekommen, die in Geschäftsprozessen auftreten und diese komplizieren. Sie werden insbesondere in die Statistik eingeführt und in die Art und Weise, wie man Daten zusammenfasst. Sie erfahren etwas über Häufigkeitskonzepte, Normalverteilung, statistische Untersuchungen, Stichproben und Konfidenzintervalle.

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Dieser Kurs bietet einen analytischen Rahmen zur strukturierten Beurteilung von Schlüsselproblemen und gibt Ihnen Tools an die Hand, mit denen Sie die Unsicherheiten besser in den Griff bekommen, die in Geschäftsprozessen auftreten und diese komplizieren. Sie werden insbesondere in die Statistik eingeführt und in die Art und Weise, wie man Daten zusammenfasst. Sie erfahren etwas über Häufigkeitskonzepte, Normalverteilung, statistische Untersuchungen, Stichproben und Konfidenzintervalle.

Sie werden zwar in einige Gebiete der didaktischen Wissenschaft eingeführt, der Schwerpunkt liegt jedoch auf der Anwendung von Methoden. Dies geschieht mittels Excel und Datensätzen aus vielen verschiedenen Fachrichtungen und ermöglicht Ihnen, etwas über die Anwendung von Statistik in sehr unterschiedlichen Situationen zu lernen. Schwerpunkte des Kurses sind nicht allein die Erklärung dieser Konzepte, sondern ebenfalls das Verständnis der Bedeutung erzielter Resultate.

Wenn Sie diesen Kurs erfolgreich absolviert haben, werden Sie in der Lage sein:

• umfangreiche Datensätze in grafischer, tabellarischer und numerischer Form zusammenzufassen.

• zu verstehen, welche Bedeutung ordnungsgemäße Stichprobenverfahren haben und warum Sie sich auf Stichprobendaten verlassen können.

• zu verstehen, warum Normalverteilung in so vielen Situationen angewandt werden kann.

• Stichprobeninformationen zu verwenden, um mit einem gewissen Grad an Sicherheit im Hinblick auf die Genauigkeit der Schätzungen Rückschlüsse auf die Population zu ziehen.

• Excel für statistische Analysen einzusetzen.

Dieser Kurs ist Teil des von der University of Illinois angebotenen iMBA, einem flexiblen, voll anerkannten Online-MBA zu einem unglaublich günstigen Preis. Ausführliche Informationen erhalten Sie auf der Seite „Resources“ in diesem Kurs sowie unter onlinemba.illinois.edu.

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What's inside

Syllabus

Kursorientierung
Sie lernen den Kurs, die anderen Kursteilnehmer und unsere Lernumgebung kennen.
Modul 1: Einführung und Datenzusammenfassung
Alles um Sie herum ist Information, aber was sagt Ihnen diese Information? Der erste Schritt, um bessere Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen, besteht darin, die gesammelten Informationen richtig zu verstehen.In diesem Modul lernen wir einige Statistik-Tools kennen, die uns helfen, dies zu erreichen.
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Modul 2: Beschreibende Statistik und Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Wir alle haben schon einmal die Formulierung gehört „ein Bild sagt mehr als tausend Worte“, aber sicher möchten Sie keines, bei dem Sie sich fragen, „Was genau soll das darstellen?“ Nachdem Sie jetzt wissen, wie man seine Daten zu „Bildern“ zusammenfasst, wollen wir diese Bilder leichter verständlich machen.
Modul 3: Stichprobennahme und zentrales Grenztheorem
Angenommen, Sie sollen ein Marktsegment für Ihr Unternehmen analysieren. Sie und Ihr Team haben sich überlegt, welche Variablen Sie kennen müssen. Überdies haben Sie eine Vorstellung davon, welche Faktoren diese betreffenden Variablen beeinflussen könnten. Nun können Sie mit der Analyse beginnen. Aber warten Sie mal! Wo sind die Daten? Wie kommen Sie an die Daten? Wo sind die Daten? Wie kommen Sie an die Daten? In diesem Modul schauen wir uns die Mittel an, mit denen Sie Daten generieren können – die Begriffe der Stichprobe und des zentralen Grenztheorems – die Ihnen helfen, zu verstehen, wie man „gute“ Stichprobendaten produzieren kann und warum Stichprobendaten funktionieren.
Modul 4: Inferenz
Sie haben Stichprobendaten und haben die Analyse erstellt – und Sie glauben, dass Sie basierend auf Ihrer Stichprobenstudie eine Aussage über die Population treffen können. Aber haben Sie eine Vorstellung, wie groß die Aussichten sind, dass Sie richtig oder falsch liegen? Wie können Sie Ihre Sicherheit erhöhen? Was sollten Sie außerdem berücksichtigen? In diesem Modul lernen Sie, wie Sie die Antwort auf diese Fragen ermitteln können.

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Teaches data analysis, which is essential for careers in business, research, and other fields
Demonstrates real-world examples, enabling learners to directly apply their knowledge
Provides hands-on practice with Excel, a widely used tool in data analysis
Taught by experienced instructors, ensuring comprehensive guidance and expertise
Introduces foundational statistical concepts, laying a strong foundation for further learning
Part of a comprehensive iMBA program, providing a broader context for data analysis

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Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Untersuchen und Erstellen von Daten für Unternehmen with these activities:
Erstellen Sie ein persönliches Projekt zur Visualisierung
Vertiefen Sie Ihr Verständnis für deskriptive Statistik und statistische Methoden, indem Sie ein eigenes Visualisierungsprojekt erstellen.
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Show steps
  • Identifizieren Sie ein Datenset
  • Wählen Sie visualisierungsfreundliche Tools
  • Bereiten Sie Ihre Daten vor
  • Erstellen Sie Visualisierungen
  • Ziehen Sie Schlussfolgerungen aus Ihren Ergebnissen
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Career center

Learners who complete Untersuchen und Erstellen von Daten für Unternehmen will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers design, build, and maintain the systems and processes that businesses use to train and deploy machine learning models. This course may help build a foundation in machine learning, which includes learning how to analyze data and understand data patterns. A key component of this is using statistical methods, which is a focus of this course.
Statistician
Statisticians collect, analyze, and interpret data to help businesses and organizations make better decisions. This course may help build a foundation in statistics, which includes learning how to use statistical methods to analyze data.
Quantitative Analyst
Quantitative Analysts use mathematical and statistical methods to help businesses make better decisions. This course may help build a foundation in quantitative analysis, which includes learning how to use statistical methods to analyze data, which is the core of what Quantitative Analysts do on a daily basis.
Data Architect
Data Architects design and build the data systems and infrastructure that businesses use to manage and analyze their data. This course may help build a foundation in data architecture, which includes learning how to use statistical methods to analyze data. Statistical analysis is important for understanding data distribution and patterns, which is critical for designing and building efficient data systems.
Data Analyst
Data Analysts build and maintain the systems and processes that a business uses to manage and analyze its data. Most Data Analysts either specialize in one particular area, like modeling or data visualization, or in a particular industry, like healthcare or finance. This course may help build a foundation in data analysis, which includes learning how to use inferential statistics to draw conclusions about a population from a sample, and how to understand the meaning of the results. Proficiency in these methodologies helps a Data Analyst to perform important tasks on the job.
Data Engineer
Data Engineers design, build, and maintain the systems and processes that businesses use to manage and analyze their data. This course may help build a foundation in data engineering, which includes learning how to use statistical methods to analyze data, which is a core skill for Data Engineers.
Data Scientist
Data Scientists are responsible for collecting, analyzing, and interpreting data to help businesses make better decisions. This course may help build a foundation in data science, which includes learning how to use statistical methods to analyze data.
Financial Risk Manager
Financial Risk Managers help businesses identify and manage their financial risks. This course may help build a foundation in financial risk management, which includes learning how to use statistical methods to analyze data. This course may be useful especially for those Financial Risk Managers who work in insurance and healthcare, since they can leverage their understanding of these specific industries to enhance their capabilities in financial risk management.
Investment Analyst
Investment Analysts help businesses make investment decisions. This course may help build a foundation in investment analysis, which includes learning how to use statistical methods to analyze data. This course may be useful especially for those Investment Analysts who work in insurance and healthcare, since they can leverage their understanding of these specific industries to enhance their capabilities in investment analysis.
Actuary
Actuaries use mathematical and statistical methods to assess risk and uncertainty. This course may help build a foundation in actuarial science, which includes learning how to use statistical methods to analyze data. This course may be useful especially for those Actuaries who work in insurance and healthcare, since they can leverage their understanding of these specific industries to enhance their capabilities in actuarial science.
Risk Analyst
Risk Analysts help businesses identify and manage their risks. This course may help build a foundation in risk analysis, which includes learning how to use statistical methods to analyze data. This course may be useful especially for those Risk Analysts who work in insurance and healthcare, since they can leverage their understanding of these specific industries to enhance their capabilities in risk analysis.
Financial Analyst
Financial Analysts help businesses make better decisions about how to manage their money. This course may help build a foundation in financial analysis, which includes learning how to use statistical methods to analyze data. This course may also be useful for Financial Analysts who want to learn more about using Excel for statistical analysis.
Business Analyst
Business Analysts help businesses understand their operations and make better decisions. This course may help build a foundation in business analysis, which includes learning how to use statistical methods to analyze data. This course may also be useful for Business Analysts who want to learn more about how to use Excel for statistical analysis.
Operations Research Analyst
Operations Research Analysts use mathematical and statistical methods to help businesses improve their operations. This course may help build a foundation in operations research, which includes learning how to use statistical methods to analyze data.
Market Research Analyst
Market Research Analysts help businesses understand their customers and make better decisions about how to market their products or services. This course may help build a foundation in market research, which includes learning how to use statistical methods to analyze data.

Reading list

We've selected 13 books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Untersuchen und Erstellen von Daten für Unternehmen.
Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in die bayesianische Statistik. Es behandelt Themen wie Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Stichprobenahme und Inferenz.
Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in die Statistik für Studenten der Wirtschaftswissenschaften. Es behandelt Themen wie beschreibende Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Stichprobenahme und Inferenz.
Dieses Buch bietet eine Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik für Studenten der Mathematik und Statistik. Es behandelt Themen wie Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Stichprobenahme und Inferenz.
Dieses Buch konzentriert sich auf die Anwendung statistischer Methoden zur Entscheidungsfindung in Unternehmen. Es behandelt Themen wie Datenanalyse, Hypothesentests und Regressionsanalyse.
Dieses Buch bietet eine Einführung in maschinelles Lernen aus einer bayesianischen und Optimierungsperspektive. Es behandelt Themen wie Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Stichprobenahme und Inferenz.
Dieses Buch bietet eine Einführung in die Computer Vision. Es behandelt Themen wie Bildverarbeitung, Objekterkennung und Bildsegmentierung.
Dieses Buch bietet eine Einführung in die bayesianische Statistik. Es behandelt Themen wie Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Stichprobenahme und Inferenz.
Dieses Buch bietet eine Einführung in die Statistik für Studenten der Management- und Wirtschaftswissenschaften. Es behandelt Themen wie deskriptive Statistik, Inferenzstatistik und Regressionsanalyse.
Dieses Buch bietet eine Einführung in die Statistik für Studenten der Wirtschaftswissenschaften. Es behandelt Themen wie deskriptive Statistik, Inferenzstatistik und Regressionsanalyse.
Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in das Deep Learning. Es behandelt Themen wie neuronale Netze, Convolutional Neural Networks und Recurrent Neural Networks.
Dieses Buch bietet eine Einführung in die Verarbeitung natürlicher Sprache mit Deep Learning. Es behandelt Themen wie Tokenisierung, Lemmatisierung und Named Entity Recognition.
Dieses Buch bietet eine Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik für Studenten der Ingenieurwissenschaften und Naturwissenschaften. Es behandelt Themen wie Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Stichprobenahme und Inferenz.

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