Klassifikation und Segmentierung mit SPSS und R – bei Ihnen vor Ort

Mumdzhiev Datenanalyse und Statistik
In Nürnberg

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Wichtige informationen

  • Seminar
  • Mittelstufe
  • Nürnberg
  • 8 Lehrstunden
  • Dauer:
    1 Tag
  • Wann:
    Freie Auswahl
Beschreibung

Der Kurs dient dem Erlernen und Praktizieren von speziellen Klassifikationsmethoden in der multivariaten Datenanalyse und richtet sich an Berufe, die intensive multivariate Datenanalyse betreiben, wie etwa in der Marktforschung, Data Mining üblich ist.

Wichtige informationen
Veranstaltungsort(e)

Wo und wann

Beginn Lage
Freie Auswahl
Nürnberg
Holzgartenstraße 26, 90461, Bayern, Deutschland
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Häufig gestellte Fragen

· Welche Ziele werden in diesem Kurs verfolgt?

Das Erlernen und Praktizieren von Klassifikationsmethoden sind die Ziele des Kurses. Theorie und Praxis anhand von Beispielen wechseln sich ab.

· An wen richtet sich dieser Kurs?

Der Kurs zielt auf Berufe, die mit Datenanalyse zu tun haben, zum Beispiel Marktforschung oder Data Mining betreiben; aber auch Studenten bzw. akademische Zielgruppen kommen in Betracht.

· Voraussetzungen

Fortgeschrittene Statistikkenntnisse sollten die Teilnehmer mitbringen.

· Worin unterscheidet sich dieser Kurs von anderen?

-kundenorientiertes Preis/Leistungsverhältnis -Datenbasis kann flexibel an Kundenbedürfnisse angepasst werden -Themenbereich kann an Kundenbedürfnisse angepasst werden

· Welche Schritte folgen nach der Informationsanfrage?

Kontakt wird per email hergestellt, zur weiteren Klärung von Bedarf und zur Ausarbeitung spezieller Nachfragen

Was lernen Sie in diesem Kurs?

SPSS und R
Segmentierung

Dozenten

Milko Mumdzhiev
Milko Mumdzhiev
Statistik, Datenanalyse, Ökonometrie, Wirtschaftsforschung

Milko Mumdzhiev ist Geschäftsführer von Mumdzhiev Datenanalyse und Statistik. Jedwede statistische Auswertung und Datenanalyse, deren Schulung oder Implementierung wird als Dienstleistung angeboten.

Themenkreis

Klassifikation und Segmentierung mit SPSS und R – bei Ihnen vor Ort

1. Einführung
2. Clusteranalysen (Unähnlichkeits- bzw. Ähnlichkeitsmaße, einzelne Verfahren, u.a. Single-Linkage, WARD, K-Means)
3. Gütekriterien, Anwendungsempfehlungen
4. Latent Class und Latent Profile Analyse
5. Mischverteilungsverfahren
6. Neuronale Netze
7. Diskriminanzanalyse, multinomiale logistische Regression, "Bäume"

Zusätzliche Informationen

Preisinformation: Der Kurs wird ab einer Teilnehmerzahl von 5 Personen angeboten. Es können eigene Datensätze verwendet werden.

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