- Grundlagen der Data Analysis im Kontext von Predictiv Analytics und Vorhersagemodellen
- Anwendungsbereiche von Predictiv Analytics in verschiedenen Unternehmensfunktionen
- Verständnis für KPIs, Metriken und datengetriebene Prognosen im Rahmen der Data Analysis
Statistische Modelle für Predictiv Analytics
- Lineare Regression und Multiple Regression zur Anwendung in Predictiv Analytics Projekten
- Clustering-Methoden und Segmentierungstechniken als Teil moderner Data Analysis
- Verteilungsfunktionen und Konfidenzintervalle zur Vorhersagevalidierung in Predictiv Analytics
Data Analysis mit Python und Pandas
- Bereinigung und Strukturierung von Daten für Predictiv Analytics Modellierung
- Explorative Data Analysis zur Identifikation relevanter Einflussfaktoren
- Visualisierung von Einflussgrößen und Ergebnissen mit Pandas zur Unterstützung der Data Analysis
A/B Testing und Evaluation analytischer Modelle
- Durchführung von A/B Tests zur Validierung von Hypothesen aus der Predictiv Analytics
- Testgruppen, Signifikanzniveaus und Ergebnisinterpretation im Data Analysis Kontext
- Iterative Optimierung durch statistische Methoden für robuste Predictiv Analytics Ergebnisse
Predictive Dashboards und Business Impact
- Erstellung interaktiver Dashboards mit Tableau für Predictiv Analytics Insights
- Datengetriebene Entscheidungshilfen visuell kommunizieren auf Basis von Data Analysis
- Integration von Predictiv Analytics Prognosemodellen in Business Reports
Der Kurs vermittelt Fähigkeiten in der Anwendung von Predictive Analytics für datengetriebene Entscheidungen mittels statistischer Modelle und Tools wie Python, Pandas und Tableau.