Datenanalyse mit Excel für Fallstudien

Statistische Analysen sind unentbehrlich, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Entwicklungen zu prognostizieren. In diesem Tutorial lernst du, wie du mit Excel verschiedene statistische Methoden anwendest, um datenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen. Der Online-Kurs führt dich durch drei aufschlussreiche Fallstudien, die reale Problemstellungen beleuchten und dabei helfen, deine statistischen Fähigkeiten zu verbessern.

Wichtigste Erkenntnisse

• Drei umfassende Fallstudien zu Portfolio Management, Automobilzulieferern und Biotechnologie.
• Anwendung von deskriptiver Statistik, Regressionsanalysen und Hypothesentests.
• Grafische Visualisierungen und Pivottabellen zur Unterstützung von Analysen.

Schritt-für-Schritt-Anleitung

Überblick über die Fallstudien

Im ersten Schritt erhältst du einen Überblick über die drei zentralen Fallstudien, die der Kurs behandelt. Du wirst mit dem Thema Portfolio Management beginnen, gefolgt von einer Analyse von Automobilzulieferern und schlussendlich der Biotechnologie. Jede Fallstudie wird dir helfen, die erforderlichen statistischen Methoden in einem praktischen Kontext anzuwenden.

Deskriptive Statistik im Portfolio Management

Die erste Fallstudie beschäftigt sich mit deskriptiver Statistik. Hier wirst du lernen, wie du Mittelwert- und Streuungskennzahlen berechnest, um zentrale Tendenzen und Variabilitäten deiner Daten zu verstehen. Du wirst deine Daten durch Berechnungen und Analysen aufbereiten. Excel bietet dir dabei die notwendigen Werkzeuge, um die Statistiken effizient zu erfassen.

Pivottabellen als Analysewerkzeug

Ein wichtiges Merkmal von Excel sind die Pivottabellen, die dir helfen, Daten zu aggregieren und zu analysieren. In dieser Phase der Fallstudie wirst du lernen, wie du die Pivottabellen einsetzt, um Zusammenhänge in deinen Daten zu erkennen. Du kannst die Daten einfach umstrukturieren und die Pivot-Funktionen nutzen, um verschiedene Perspektiven der Daten zu visualisieren.

Korrelationsberechnungen und grafische Visualisierungen

Um Beziehungen zwischen Variablen zu quantifizieren, wirst du Korrelationsberechnungen durchführen. Excel ermöglicht dir, diese Korrelationen einfach darzustellen, sodass du wichtige Zusammenhänge visuell nachvollziehen kannst. Grafische Darstellungen vereinfachen oft die Interpretation der Analyseergebnisse.

Durchführung von Regressionsanalysen

Ein weiterer entscheidender Teil des Kurses ist die Durchführung von Regressionsanalysen. Du wirst lernen, wie mehrere unabhängige Variablen eine abhängige Variable beeinflussen können. Dabei wirst du auch den Umgang mit Excel-Ressourcen zur Berechnung der Regressionskoeffizienten erlernen. Diese Analysen werden dir helfen, Muster und Trends in deinen Daten zu erkennen.

Zeitreihenanalyse im Automobilzulieferer-Sektor

In der zweiten Fallstudie widmest du dich der Zeitreihenanalyse, die sich insbesondere für die Analyse von Trends eignet. Du lernst, wie du historische Daten untersuchen und zukünftige Entwicklungen prognostizieren kannst. Dabei ist es wichtig, die Güte von Fehlerschätzungen zu quantifizieren, um präzise Vorhersagen zu treffen.

Induktive Statistik in der Biotechnologie-Fallstudie

Die dritte Fallstudie behandelt induktive Statistik mit einem speziellen Fokus auf Hypothesentests. Du wirst mehrere Wirkstoffe von Medikamenten analysieren und verschiedene statistische Tests durchführen, um deine Hypothesen zu überprüfen. Central sind hier die Tests bezüglich Erwartungswert, Varianz und die Anpassungstest auf Normalverteilung.

Zusammenfassung

Zusammenfassung - Statistik mit Excel: Einführung in die Fallstudie

Der Kurs vermittelt dir grundlegende und fortgeschrittene statistische Methoden mithilfe von Excel, die für die Analyse von realen Fallstudien erforderlich sind. Durch die Anwendung der erlernten Techniken kannst du deine statistischen Kenntnisse erweitern und erfolgreich in der Praxis anwenden. Die Fallstudien bieten dabei nicht nur theoretisches Wissen, sondern auch praktische Ansätze in spezifischen Branchen.