Comelio GmbH

      SPSS Statistics - Statistische Datenanalyse 2 (Multivariate Verfahren)

      Comelio GmbH
      In München, Hamburg, Frankfurt Am Main und an 7 weiteren Standorten

      2.600 
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      Wichtige informationen

      Tipologie Intensivseminar berufsbegleitend
      Niveau Fortgeschritten
      Ort An 10 Standorten
      Unterrichtsstunden 37h
      Dauer 5 Tage
      • Intensivseminar berufsbegleitend
      • Fortgeschritten
      • An 10 Standorten
      • 37h
      • Dauer:
        5 Tage
      Beschreibung

      SPSS - Datenanalyse 2 (Multivariate Verfahren)                                                   

      Einrichtungen (10)
      Wo und wann
      Beginn Lage
      auf Anfrage
      Berlin
      Goethestr. 34, 13086, Berlin, Deutschland
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      auf Anfrage
      Dresden
      Rosenstraße 36, 01067, Sachsen, Deutschland
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      auf Anfrage
      Düsseldorf
      Stadttor 1, Nordrhein-Westfalen, NRW, Deutschland
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      auf Anfrage
      Frankfurt Am Main
      Mainzer Landstraße 50, 60325, Hessen, Deutschland
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      auf Anfrage
      Hamburg
      Stadthausbrücke 1-3, 20355, Hamburg, Deutschland
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      Alle ansehen (10)
      Beginn auf Anfrage
      Lage
      Berlin
      Goethestr. 34, 13086, Berlin, Deutschland
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      Beginn auf Anfrage
      Lage
      Dresden
      Rosenstraße 36, 01067, Sachsen, Deutschland
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      Beginn auf Anfrage
      Lage
      Düsseldorf
      Stadttor 1, Nordrhein-Westfalen, NRW, Deutschland
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      Beginn auf Anfrage
      Lage
      Frankfurt Am Main
      Mainzer Landstraße 50, 60325, Hessen, Deutschland
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      Beginn auf Anfrage
      Lage
      Hamburg
      Stadthausbrücke 1-3, 20355, Hamburg, Deutschland
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      Beginn auf Anfrage
      Lage
      Munster
      Niedersachsen, Deutschland
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      Beginn auf Anfrage
      Lage
      München
      Baaderstraße 88-90, 80469, Bayern, Deutschland
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      Beginn auf Anfrage
      Lage
      Stuttgart
      Königstraße 10, 70173, Baden-Württemberg, Deutschland
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      Beginn auf Anfrage
      Lage
      Wien
      Mariahilfer Straße 123, 1060, Australien, Australien
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      Beginn auf Anfrage
      Lage
      Zürich
      Seefeldstrasse 69, 8008, Zürich, Schweiz
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      Fragen & Antworten

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      Was lernen Sie in diesem Kurs?

      Grundlagen der StatistikRegression
      Diskriminanzanalyse
      Explorative Faktorenanalyse
      Entscheidungsbäume
      Clusteranalyse
      Neuronale Netzwerke
      Zeitreihen
      Analyse kategorialer Daten

      Themenkreis

      Kurslevel:
      Fortgeschrittene

      Zielgruppe:
      Datenanalysten

      Voraussetzungen:
      Grundlagen der Statistik

      Methode:
      Vortrag mit Beispielen und Übungen.

      Seminarziele:
      IBM SPSS stellt Analysten die statistischen Kernfunktionen bereit, die diese zur Beantwortungen grundlegender Fragen in Business und Forschung benötigen. Mit den Tools dieser Software können die Benutzer Daten in kürzester Zeit anzeigen, Hypothesen im Hinblick auf weitere Tests formulieren und Verfahren zur Klärung der Beziehungen zwischen Variablen, zur Erstellung von Clustern, zur Ermittlung von Trends und zum Treffen von Prognosen durchführen. Dieses Seminar zeigt Ihnen den Einsatz von IBM SPSS anhand von verschiedenen gängigen Analysetechniken. Aus lizenzrechtlichen Gründen kann dieses Seminar nur auf Ihrer Hardware und mit Ihrer (Test-)Lizenz durchgeführt werden. Bitte kontaktieren Sie uns für Termine und Organisation vor der Buchung.

      Themen:
      A. Regression
      Dauer:0.75 Tage
      Wie lässt sich der (nicht-)lineare Zusammenhang zwischen Variablen formalisieren? - GLM-Univariat - Lineare Regression - Ordinale Regression - Kurvenanpassung - Regression mit partiellen kleinsten Quadraten

      B. Diskriminanzanalyse
      Dauer:0.25 Tage
      Welche Variablen können gegebene Objektgruppen signifikant voneinander unterscheiden? – Definition der Gruppen – Definition der Gruppen – Formulierung , Schätzung und Prüfung der Diskriminanzfunktion – Prüfung der Merkmalsvariablen – Klassifikation neuer Elemente

      C. Explorative Faktorenanalyse
      Dauer:0.5 Tage
      Wie können metrisch-skalierte Variablen zu hypothetischen Größen (Faktoren) zusammengefasst werden? – Variablenauswahl und Korrelationsmatrix – Extraktion der Faktoren – Bestimmung der Kommunalitäten – Zahl der Faktoren – Faktorinterpretation – Bestimmung der Faktorenwerte

      D. Entscheidungsbäume
      Dauer:0.5 Tage
      Erstellen von Entscheidungsbäumen: Auswählen von Kategorien, Validierung, Kriterien für den Aufbau des Baums, Ausgabe - Baumeditor: Arbeiten mit umfangreichen Bäumen, Steuern der im Baum angezeigten Daten - Datenannahmen und -anforderungen - Konstruieren eines Bewertungsmodells - Fehlende Werte in Baummodellen

      E. Clusteranalyse
      Dauer:0.5 Tage
      Wie können Objekte, die durch verschiedene Merkmale beschrieben sind, zu homogenen Gruppen zusammenfasst werden? - Distanzberechnungen - Analyse Nächstgelegener Nachbar - Two-Step-Clusteranalyse - Hierarchische Clusteranalyse - Clusterzentrenanalyse

      F. Neuronale Netzwerke
      Dauer:0.5 Tage
      Wie können aufgrund von Erfahrungsdaten (Lerndaten) Gruppen gebildet oder unterschieden werden sowie nicht-lineare Zusammenhänge zwischen Variablen entdeckt werden? - Struktur neuronaler Netzwerke - Mehrschichtiges Perzeptron: Partitionen, Architektur, Training, Ausgabe - Radiale Basisfunktion: Architektur, Training

      G. Zeitreihen
      Dauer:1 Tag
      Wie stark ist der Zusammenhang zwischen einer metrisch-skalierten abhängigen Variablen und metrisch-skalierten Zeitreihendaten? - Transformieren von Daten - Zeitreihenmodellierung: Exponentielles Glätten, Benutzerdefinierte ARIMA-Modelle, Ausgabe - Saisonale Zerlegung - Spektraldiagramme - Prognosen - Ermitteln von signifikanten Einflussvariablen

      H. Analyse kategorialer Daten
      Dauer:1 Tag
      Kategoriale Regression - Korrespondenzanalyse - Multdimensionale Skalierung

      Unsere dozenten

      Unser IBM SPSS-Trainer Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent, Berater und auch Fachbuch-Autor zum Thema Datenbanken, statistische Datenanalyse, Data Mining und IBM SPSS. Er unterrichtet deskriptive und induktive Statistik, multivariate Verfahren und Data Mining für die Bereiche Controlling und Marketing bzw. Marktforschung.

      Veröffentlichungen:

      • "Grundlagen empirische Sozialforschung" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-23-1)

      • "System und Systematik von Fragebögen" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-26-2)

      Erfahrung:
      Projekte:
      Im Bereich statistischer Datenanalyse führt Herr Skulschus als Berater und Projektleiter auch Projekte durch, bei denen IBM SPSS zum Einsatz kommt oder mit individueller Software-Entwicklung in Java und .NET auf Datenbank-Basis Analyse- und Reporting-Lösungen entstehen.

      Forschung:
      Er leitete ein mehrjähriges Forschungsprojekt zur Entwicklung eines Fragebogensystems mit ontologie-basiertem Datenmodell und innovativen Frage-Antwort-Darstellungen. Förderung durch das BMWi und Zusammenarbeit mit verschiedenen Universitäten.

      Webseite:

      • http://www.marco-skulschus.de

      • http://de.wikipedia.org/wiki/Marco_Skulschus



      Referenzkurse:
      • SPSS - Datenanalyse 1
      • Statistik - Deskriptive und Induktive Statistik

      Zusätzliche Informationen

      IBM SPSS stellt Analysten die statistischen Kernfunktionen bereit, die diese zur Beantwortungen grundlegender Fragen in Business und Forschung benötigen. Mit den Tools dieser Software können die Benutzer Daten in kürzester Zeit anzeigen, Hypothesen im Hinblick auf weitere Tests formulieren und Verfahren zur Klärung der Beziehungen zwischen Variablen, zur Erstellung von Clustern, zur Ermittlung von Trends und zum Treffen von Prognosen durchführen. Dieses Seminar zeigt Ihnen den Einsatz von IBM SPSS anhand von verschiedenen gängigen Analysetechniken. Aus lizenzrechtlichen Gründen kann dieses Seminar nur auf Ihrer Hardware und mit Ihrer (Test-)Lizenz durchgeführt werden. Bitte kontaktieren Sie uns für Termine und Organisation vor der Buchung.

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