- Verständnis der Kernkonzepte in Data Analytics und Vorhersagemodellen
- Nutzung von Predictiv Analytics für unterschiedliche Unternehmensbereiche
- Einblicke in KPIs und datengetriebene Prognosen in Data Analytics
Statistische Methoden in Predictiv Analytics
- Anwendung von Regressionsanalysen im Predictiv Analytics Prozess
- Clustering und Segmentierung im Rahmen moderner Data Analytics
- Einsatz von Verteilungsfunktionen zur Vorhersageüberprüfung
Data Analytics mit Python und Pandas
- Datenbereinigung und -strukturierung zur Vorbereitung auf Predictiv Analytics
- Analyse der Daten zur Erkennung von wichtigen Einflussfaktoren
- Darstellung relevanter Datenfaktoren und Resultate mit Pandas
Testergebnisse und Bewertung analytischer Prozesse
- A/B Tests durchführen zur Überprüfung von Predictiv Analytics Hypothesen
- Analyse und Interpretation der Ergebnisse in Data Analytics
- Verbesserung von Vorhersagemodellen mit statistischen Techniken
Predictive Visuals und Geschäftseinfluss
- Erstellung dynamischer Dashboards mit Tableau für bessere Analytics Insights
- Visualisierung datenbasierter Entscheidungen in der Data Analytics Umgebung
- Eingliederung von Predictiv Analytics Modellen in Geschäftsdokumente