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.
Untersuchen und Erstellen von Daten für Unternehmen
University of Illinois at Urbana-Champaign via Coursera
Overview
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.
- 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.
Taught by
Fataneh Taghaboni-Dutta