Multivariate Datenanalyse mit R

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Seminar Ort Termin Dauer Plätze Preis (zuzgl. 19 % MwSt.)
Basis-TrainingKöln14.05. - 16.05.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.3 Tage> 3 frei1.300,00 €
Aufbau-TrainingKöln17.05. - 18.05.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.2 Tage> 3 frei900,00 €
Komplett-TrainingKöln14.05. - 18.05.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.5 Tage> 3 frei2.000,00 €
Basis-TrainingMünchen24.09. - 26.09.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.3 Tage> 3 frei1.300,00 €
Aufbau-TrainingMünchen27.09. - 28.09.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.2 Tage> 3 frei900,00 €
Komplett-TrainingMünchen24.09. - 28.09.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.5 Tage> 3 frei2.000,00 €
Basis-TrainingHamburg03.12. - 05.12.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.3 Tage> 3 frei1.300,00 €
Aufbau-TrainingHamburg06.12. - 07.12.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.2 Tage> 3 frei900,00 €
Komplett-TrainingHamburg03.12. - 07.12.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.5 Tage> 3 frei2.000,00 €
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Die Multivariate Datenanalyse untersucht den Einfluss von mehreren statistischen Variablen zugleich. Zusammenhangs- bzw. Abhängigkeitsstrukturen zwischen den Variablen, wie beispielsweise der Einfluss von Preis, verschiedenen Marktpositionierungen und verschiedenen Werbeformen auf den Umsatz eines Produkts, können nur mit multivariaten Verfahren erkannt werden. Damit sind diese den univariaten Verfahren überlegen, bei denen der Einfluss jeder Variablen auf die Messgröße einzeln analysiert wird und die Gegenstand des Seminars Grundlagen der Statistik mit R sind. Multivariate Verfahren wollen im Wesentlichen die in einem Datensatz enthaltene Zahl der Variablen, Dimensionen oder Faktoren reduzieren, im Ergebnis aber die Gesamtheit der enthaltenen Information berücksichtigen. Dazu wird die (Zusammenhangs-)Struktur der Daten analysiert. Entweder gibt man im Rahmen der induktiven Statistik eine Struktur vor und prüft mit Hilfe strukturprüfender Verfahren, ob die Daten mit der vorgegebenen Struktur zusammenpassen, oder man versucht im Rahmen der explorativen Statistik, die Struktur zu entdecken und aus den Daten zu extrahieren. Beide Verfahrensarten ergänzen sich häufig: So werden beispielsweise mit Hilfe der Clusteranalyse Kundendaten verwendet, um verschiedene, klar voneinander abgrenzbare Kundengruppen zu bestimmen. Mittels einer nachgeschalteten Diskriminanzanalyse können dann die Merkmale analysiert werden, mit denen die gefundenen Gruppen sich klar voneinander unterscheiden lassen. Mit den gewonnenen Erkenntnissen kann bei neuen Fällen die Gruppenzugehörigkeit prognostiziert werden (beispielsweise ob der Interessent zur Gruppe der Stammkunden gehören wird). Die Verfahren werden erfolgreich in den verschiedensten Feldern eingesetzt wie beispielsweise in den betriebswirtschaftlichen Anwendungsbereichen (Produktentwicklung, Produktion, Qualitätssicherung, Marketing), in den human- und sozialwissenschaftlichen Anwendungsbereichen (Medizin, Pharmazie, Marktforschung), in der Technik und in den Naturwissenschaften.

Im dreitägigen Basiskurs Multivariate Datenanalyse mit R werden die regressionsanalytischen Verfahren behandelt, die aufeinander aufbauen. Dazu gehören die multiple Regressionsanalyse, die die linearen und nichtlinearen Zusammenhänge zwischen mehreren Variablen quantitativ beschreibt und erklärt und Prognosen erlaubt, die logistische Regression, die zur Klassifizierung und Risikoabschätzung von Einzelfällen geeignet ist und die Zeitreihenanalyse, die Zeitreihen mittels verschiedener regressionsanalytischer Verfahren (Zeitregression, exponentielle Prognosemodelle, ARIMA-Modelle, LOESS-Dekomposition) in mehrere Komponenten zerlegt und Prognosen für zukünftige Entwicklungen erlaubt (prediktive Analyse/Forecasting).

Im zweitägigen Aufbautraining Multivariate Datenanalyse mit R werden strukturentdeckende Verfahren behandelt, die der Entdeckung von Zusammenhängen zwischen Variablen dienen. Dazu gehören die Clusteranalyse, die eine Vielzahl von Fällen zu wenigen Gruppen (Cluster) bündelt, und die explorative Faktorenanalyse, die eine Vielzahl von Variablen zu wenigen Dimensionen (Faktoren) reduziert. Als Ergänzung zur Clusteranalyse wird die Diskriminanzanalyse besprochen, mit der analysiert werden kann, mit welchen Variablen die in der Clusteranalyse gefunden Gruppen am besten beschrieben werden können. Als Ergänzung zur Faktorenanalyse wird die Reliabilitätsanalyse behandelt, die die Eignung und Reliabilität eines Itemsets für einen Faktor prüft. Es wird insbesondere gezeigt, wie mit Hilfe der Faktoren- und Reliabilitätanalyse die Güte eines Fragebogens zur Messung latenter Dimensionen überprüft werden kann.

Alle Bewertungen stammen ausschließlich von Seminarteilnehmern von Dr. Haug Leuschner.
Die Bewertungen werden von einem unabhängigen Dienstleister gesammelt, geprüft und ausgewertet.

Zielgruppe

Der Kurs richtet sich an Anwender, Fachkräfte und Studierende aus den Bereichen der Sozial- und Marktforschung, der Betriebswirtschaft (Marketing, Controlling, Qualitätskontrolle) und der psychologischen, klinischen und pharmazeutischen Forschung.

Voraussetzungen

Erfahrungen mit R unter Verwendung von RStudio und die Inhalte des Seminars Grundlagen der Statistik mit R (oder eines vergleichbaren Seminars: Anwendung und Interpretation von Signifikanztests wie dem t-Test sollten bekannt sein)

Lernziele

fortgeschrittene Funktionen von R kennenlernen, Daten von Studien bzw. betrieblichen Prozessen erheben und mit Hilfe von multivariaten Verfahren auswerten können, Ergebnisse von multivariaten Datenanalysen grafisch darstellen, erläutern und interpretieren können, aufgrund einer Fragestellung das geeignete multivariate Verfahren identifizieren und anwenden können

Übungen

Es wird Wert auf den Anwendungsbezug gelegt, die Praxisbeispiele und Übungsaufgaben erfolgen in der Schulung mit der statistischen Programmiersprache R und der Entwicklungsumgebung RStudio.

Dauer

Die Schulung Multivariate Datenanalyse mit R besteht aus einem

Jede der drei Schulungen kann auch als Inhouse-Schulung in Ihrer Organisation stattfinden.

Seminar Ort Termin Dauer Plätze Preis (zuzgl. 19 % MwSt.)
Basis-TrainingKöln14.05. - 16.05.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.3 Tage> 3 frei1.300,00 €
Aufbau-TrainingKöln17.05. - 18.05.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.2 Tage> 3 frei900,00 €
Komplett-TrainingKöln14.05. - 18.05.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.5 Tage> 3 frei2.000,00 €
Basis-TrainingMünchen24.09. - 26.09.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.3 Tage> 3 frei1.300,00 €
Aufbau-TrainingMünchen27.09. - 28.09.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.2 Tage> 3 frei900,00 €
Komplett-TrainingMünchen24.09. - 28.09.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.5 Tage> 3 frei2.000,00 €
Basis-TrainingHamburg03.12. - 05.12.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.3 Tage> 3 frei1.300,00 €
Aufbau-TrainingHamburg06.12. - 07.12.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.2 Tage> 3 frei900,00 €
Komplett-TrainingHamburg03.12. - 07.12.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.5 Tage> 3 frei2.000,00 €

Alternative und Seminare

Diesen R-Kurs gibt es alternativ auch mit der Statistik-Software IBM SPSS Statistics, wird aber nicht für Excel, SAS, Stata, Statistica oder Matlab angeboten. Nach erfolgreichem Abschluss des Seminars Multivariate Datenanalyse mit R haben Sie die Möglichkeit, an dem weiterführendem Seminar Data Mining mit R oder Regressions- und Mehrebenenanalysen mit R und Mplus teilzunehmen. Unsere neuen Data Science R-Kurse und Data Science Python-Kurse bieten fortgeschrittene statistische Verfahren zu Data Mining, Machine Learning, Deep Learning und Big Data an.

Offene Schulungen Multivariate Datenanalyse mit R

Basis-Training Multivariate Datenanalyse mit R
pro Person in Köln, Berlin, Hamburg, Frankfurt oder München
1.300 Euro
(1.547 Euro inkl. 19% MwSt.)
Inhalte
Voraussetzungen
Seminartyp und Dauer
Termine

Aufbau-Training Multivariate Datenanalyse mit R
pro Person in Köln, Berlin, Hamburg, Frankfurt oder München
900 Euro
(1.071 Euro inkl. 19% MwSt.)
Inhalte
Voraussetzungen
Seminartyp und Dauer
Termine

Komplett-Training Multivariate Datenanalyse mit R
pro Person in Köln, Berlin, Hamburg, Frankfurt oder München
2.000 Euro
(2.380 Euro inkl. 19% MwSt.)
Inhalte
Voraussetzungen
Seminartyp und Dauer
Termine

 

Alle Termine und Seminarstandorte auf einen Blick

Seminar Ort Termin Dauer Plätze Preis (zuzgl. 19 % MwSt.)
Basis-TrainingKöln14.05. - 16.05.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.3 Tage> 3 frei1.300,00 €
Aufbau-TrainingKöln17.05. - 18.05.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.2 Tage> 3 frei900,00 €
Komplett-TrainingKöln14.05. - 18.05.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.5 Tage> 3 frei2.000,00 €
Basis-TrainingMünchen24.09. - 26.09.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.3 Tage> 3 frei1.300,00 €
Aufbau-TrainingMünchen27.09. - 28.09.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.2 Tage> 3 frei900,00 €
Komplett-TrainingMünchen24.09. - 28.09.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.5 Tage> 3 frei2.000,00 €
Basis-TrainingHamburg03.12. - 05.12.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.3 Tage> 3 frei1.300,00 €
Aufbau-TrainingHamburg06.12. - 07.12.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.2 Tage> 3 frei900,00 €
Komplett-TrainingHamburg03.12. - 07.12.2018 Die Durchführung am angegebenen Ort und Termin wird garantiert.5 Tage> 3 frei2.000,00 €