Marktforschung Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

Produktmanager:innen sind Unternehmer:innen im Unternehmen und verantwortlich für alle Fragen rund um Produkt und Produktprogramm. In diesem Training erfährst du, welche Aufgaben und Inhalte ein erfolgreiches Produktmanagement ausmachen, welche Entscheidungen und Maßnahmen du treffen musst, welche Strategien Erfolg versprechend sind und wie du Controlling zur Steuerung deines Leistungsangebots nutzt.

KI für Marktanalyse und Wettbewerbsforschung: Der Konkurrenz voraus

Warum ist Akquise bei Verkäufer*innen eigentlich so unbeliebt? Umfragen zeigen, dass weniger als drei Prozent der Vertriebs-Arbeitszeit dafür genutzt wird. Schade, denn jedes Unternehmen benötigt regelmäßig neue Kunden.

Dieses Online-Seminar zeigt Ihnen Wege auf, wie Sie sich selbst und natürlich Ihre potenziellen Neukunden zum Erstgespräch motivieren. Sie erfahren, wie Sie Termine vereinbaren und Ihre gesteckten Ziele im Gespräch erreichen.

Dieser Kurs gehört zur Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”. Sie erhalten eine umfassende Einführung in die lineare und logistische Regressionsanalyse. Sie erhalten eine umfassende Einführung in die ein- und mehrfaktorielle Varianzanalyse mit allen Erweiterungen.

Die Varianzanalyse erlaubt die simultane Analyse einer Vielzahl von Mittelwerten verschiedener (Teil-) Stichproben. Sie kann überall dort eingesetzt werden, wo Gruppen miteinander verglichen werden sollen, dabei auch die Veränderungen von Gruppen über mehrere Zeitpunkte. Damit ist die Varianzanalyse das Verfahren der ersten Wahl zur Auswertung von Daten aus Experimenten, Quasi-Experimenten, Befragungen, Beobachtungsstudien und randomisierten kontrollierten Studien im Rahmen von Pretest-Posttest-Designs. Die Varianzanalyse ist das Standardverfahren zur Evaluation der Wirksamkeit von Maßnahmen und Interventionen.

Da die Varianzanalyse eine spezielle Variante eines Regressionsmodells ist, empfiehlt es sich, sich zuvor mit der Regressionsanalyse vertraut gemacht zu haben (s. erstes Modul der Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”).

Dieser Kurs gehört zur Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”. Sie erhalten eine umfassende Einführung in die lineare und logistische Regressionsanalyse. Sie erhalten eine fundierte Einführung in die Clusteranalyse, in die Faktorenanalyse (EFA) und in die Hauptkomponentenanalyse (PCA).

Dieses Modul behandelt die strukturentdeckenden Verfahren: die Clusteranalyse und die dimensionreduzierenden Verfahren (EFA/PCA). Mit einer Clusteranalyse werden ähnliche Fälle zu Gruppen (Cluster) zusammengefasst. Sie werden die hierarchische Clusteranalyse, die k-Means-Clusteranalyse und die k-Medoids-Clusteranalyse kennenlernen. Die Faktorenanalyse (EFA, Explorative Factor Analysis) und die Hauptkomponentenanalyse (PCA, Principal Component Analysis) dienen dazu, eine Vielzahl von Variablen zu wenigen Dimensionen zu reduzieren. Wir zeigen Ihnen beide Verfahren und ihre unterschiedlichen Einsatzmöglichkeiten. Bei Interesse kann die Reliabilitätsanalyse zum Auswählen geeigneter Variablen gezeigt werden.

Es empfiehlt sich, sich zuvor mit der Regressionsanalyse vertraut gemacht zu haben (s. erstes Modul der Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”).

Microsoft 365 Grundlagen und Überblick

Das berufsbegleitende MBA-Studium Business Innovation Management ist auf Innovationsmanagement und Business Development fokussiert.

Fach- und (angehende) Führungskräfte lernen darin die Entwicklung und Vermarktung neuer Geschäftsmodelle, Produkte, und Dienstleistungen in einem wirtschaftlichen Umfeld zu managen.

Der Studiengang wird in Kooperation mit der Hochschule für Wirtschaft und Gesellschaft Ludwigshafen angeboten.

Dieses kompakte Training Microsoft SharePoint richtet sich an Anwender, die im Unternehmen mit Microsoft SharePoint Services arbeiten und noch keine oder wenig Kenntnisse in Bezug auf SharePoint ...

Dieses kompakte Training Microsoft SharePoint richtet sich an Anwender, die im Unternehmen mit Microsoft SharePoint Services arbeiten und noch keine oder wenig Kenntnisse in Bezug auf SharePoint ...

Dieser Kurs gehört zur Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”.  Sie erhalten eine fundierte Einführung in die wichtigsten Verfahren der Zeitreihenanalyse.

Die Zeitreihenanalyse umfasst eine Reihe statistischer Verfahren, die mit verschiedenen Ansätzen für verschiedene Anforderungen entwickelt wurden und sich gegenseitig ergänzen. Zeitreihen können einer Eigendynamik, zyklischen Schwankungen (wie der Saisonalität der Jahreszeiten) und den Einflüssen anderer Variablen unterliegen. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie das richtige Verfahren auswählen und ein Modell für Ihre Zeitreihen entwickeln, das Ihre Daten am besten erklärt. Für kurzfristige Voraussagen eignen sich exponentielle Prognosemodelle (State-Space-Modelle) und für langfristige Prognosen die Zeitregression und die ARIMA-Modellierung.

Da die Zeitreihenregression eine Weiterentwicklung eines linearen Regressionsmodells ist, empfiehlt es sich, sich zuvor mit der Regressionsanalyse vertraut gemacht zu haben (s. erstes Modul der Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”).