Detaillierte Informationen zum Seminar
Inhalte:
Der fünftägige Komplettkurs besteht ais einem dreitägigen Basiskurs und einem zweitägigen Aufbaukurs, die auch einzeln gebucht werden können.
Im Basiskurs werden die regressionsanalytischen Verfahren behandelt, die aufeinander aufbauen. Dazu gehören die multiple Regressionsanalyse, die die linearen und nichtlinearen Zusammenhänge zwischen mehreren Variablen erklärt und Prognosen erlaubt, und die logistische Regression, die zur Klassifizierung und Risikoabschätzung von Einzelfällen geeignet ist. Es wird gezeigt, wie lineare, nicht-lineare und kategoriale Einflussgrößen und deren Wechselwirkungen modelliert werden. Mit diesen fortgeschrittenen Kenntnissen können komplexe und realitätsnahe Regressionsmodelle mit hohem Erklärungswert und sehr guten Prognosen entwickelt werden.
Im Aufbaukurs werden strukturentdeckende Verfahren behandelt. Dazu gehören die Zeitreihenregression, die Zeitreihen mittels der multiplen Regressionsanalyse untersucht und Prognosen für zukünftige Entwicklungen erlaubt, die Clusteranalyse, die eine Vielzahl von Fällen zu wenigen Gruppen (Cluster) bündelt, und die explorative Faktorenanalyse (Hauptkomponentenanalyse und Hauptachsenanalyse), 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.
Inhalte des Basistrainings
- Multiple Regressionsanalyse
Regressionsmodelle für kontinuierliche und kategoriale Variablen mit Suppressionseffekten (Suppressoranalyse), Moderationseffekten (Moderatoranalyse), nicht-linearen Effekten (polynomiale Regression) und Interaktionseffekten zwischen kategorialen und kontinuierlichen Variablen (dummykodierte Regressionsanalyse); automatisierte Verfahren zur Auswahl von Prognosevariablen und der Ermittlung des am besten an die Daten angepassten Modells; Residualdiagnostik und Prüfung der Modellprämissen (Angemessenheit des Modells, Unabhängigkeit der Daten, Multikollinearität, Homoskedastizität und Normalverteilung der Residuen, Erkennung von einflussreichen Datenpunkten); 2D- und 3D-Grafiken von Regressionsmodellen - Logistische Regression
Schätzung der logistischen Regressionsfunktion, Interpretation der Koeffizienten (Logits, Odds und Wahrscheinlichkeiten), Berechnung von Odds Ratio und relatives Risiko, Konfusionstabellen mit Trefferquote, Spezifität und Sensitivität, ROC-Kurven und automatisierte Verfahren zur Ermittlung des optimalen Trennwerts, automatisierte Auswahl von Prognosevariablen, Prüfung des Gesamtmodells und der Merkmalsvariablen (AUC, Likelihood-Ratio-Test und Pseudo R-Quadrat-Statistiken)
Inhalte des Aufbautrainings
- Zeitreihenregression
Zeitreihenmodelle mit Trend- und Saisonkomponenten, lineare/nichtlineare Trendmodelle mit Berücksichtigung von zyklischen Schwankungen und Strukturbrüchen, Extrapolationsmodelle und Strukturmodelle, Erstellung von Prognosen, Beurteilung der Modellgüte und Prognosegüte - Clusteranalyse
Hierarchische Clusteranalyse (Distanz- und Ähnlichkeitsmaße, Fusionierungs-Algorithmen: Single-Linkage, Complete-Linkage, Ward, Bestimmung der optimalen Clusterzahl), k-Means-Clusteranalyse, Two-Step-Clusteranalyse - Diskriminanzanalyse
Schätzung der Diskriminanzfunktion, Prüfung der Modellgüte und der Eignung von Merkmalsvariablen, automatisierte Auswahl von Merkmalsvariablen, Klassifikation von neuen Fällen - Explorative Faktorenanalyse
Variablenauswahl, Bestimmung der Anzahl der Faktoren, Hauptachsen- und Hauptkomponentenanalyse, Extraktion und Rotation der Faktoren, Faktorinterpretation, Faktorwerte - Reliabilitätsanalyse
Indikatorreliabilität: Faktorladungen, Kommunalitäten, Cronbachs Alpha (ohne Item), Item-To-Skala-Korrelation; Faktorreliabilität: Cronbachs Alpha, Einheitsstruktur
Dauer/zeitlicher Ablauf:
3-5 Tage, 9-17 Uhr
Ziele/Bildungsabschluss:
fortgeschrittene Funktionen von SPSS kennenlernen, Daten mit Hilfe der multivariaten Statistik auswerten können, Ergebnisse von multivariaten Datenanalysen grafisch darstellen, erläutern und interpretieren können, aufgrund einer Fragestellung das geeignete multivariate Verfahren identifizieren und anwenden können
Teilnahmevoraussetzungen:
Erfahrungen mit SPSS und die Inhalte des SPSS-Kurses Grundlagen der Statistik mit SPSS (Interpretation von Korrelationskoeffizienten wie Pearsons r und Signifikanztests wie dem t-Test sollten bekannt sein). Grundlegende Fertigkeiten im Umgang mit SPSS, wie Datenimport, Datenaufbereitung, Grafikerstellung und statistische Standardverfahren, werden vorausgesetzt, ständig angewendet und vertieft. Wenn der Umgang mit SPSS nicht vertraut sein sollte, empfiehlt es sich, vorher ein SPSS-Training mit den Grundlagen oder ein vergleichbares Seminar zu besuchen, um SPSS zu lernen.
Der Unterricht des Aufbaukurses setzt außerdem die Kenntnis der Regressionsanalyse voraus. Sonst lassen sich die Verfahren der Zeitregression und der Diskriminanzanalyse kaum vermitteln.
Technische Voraussetzungen:
Sie nehmen an einem Live-Online-Training teil, der vom Ablauf und der Qualität unseren Präsenztrainings entspricht. Mit der heutigen Technik kommt das Präsenz-Seminar zu Ihnen an den Arbeitsplatz bzw. ins Home-Office. Der Dozent führt in die Themen ein, beantwortet die Fragen der Teilnehmer und geht in den Übungsrunden auf jeden Teilnehmer persönlich ein. Bei Fragen oder Problemen können Sie dem Dozenten Ihren Bildschirm freigeben.
Ein Teilnehmer unserer Kurse schreibt: „Obwohl ich wegen Online Seminar sehr skeptisch gegenüber stand, kann ich dem Dozenten wirklich nur dafür gratulieren, wie gut dieser dieses Seminar umgesetzt hat. Dies könnte man wohl auch nicht besser bei einer Vorort-Schulung machen. Daher kann ich dieses Seminar nur wirklich sehr empfehlen.“ Lesen Sie weitere Rezensionen unserer Teilnehmer unter https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/.
Alles, was Sie brauchen, ist ein PC oder Laptop mit folgenden Merkmalen:
- Es ist die Statistik-Software installiert, mit der der Kurs durchgeführt wird. Sie erhalten dazu nach der Anmeldung eine detaillierte Installationsanleitung.
- Der Laptop hat Zugang zum Internet mit einer empfohlenen Bandbreite von mindestens 1-2 MBit/s.
- Entweder installieren Sie unsere Webinar-Software oder Sie nehmen an dem Webinar mit einem Internet-Browser (Google Chrome oder Firefox) teil.
- Testen Sie die Funktionsfähigkeit von Kamera, Mikrofon und Lautsprecher Ihres PCs/Laptops.
- Von Vorteil wäre die Verwendung von zwei Geräten/Monitoren: Auf dem einen Gerät/Monitor (z. B. Laptop oder Tablet) sehen Sie die Präsentation des Dozenten oder Unterrichtsmaterialien. Auf dem anderen Gerät/Monitor (z. B. PC oder Laptop) können Sie parallel dazu das Gelernte direkt anwenden und Übungsaufgaben lösen.
Bei unseren Präsenzveranstaltungen in Köln wird Ihnen ein fertig eingerichteter Schulungslaptop mit gedruckten Unterlagen im Seminarraum zur Verfügung gestellt.
Bei Inhouse-Seminaren werden Seminarraum und technische Geräte (Beamer, Leinwand, PCs/Laptops) vom Kunden zur Verfügung gestellt. Gegen Aufpreis können wir bundesweit in allen größeren Städten einen Seminarraum mit den technischen Geräten organisieren. Auf Wunsch können wir auch ein Online-Firmenseminar durchführen.
Lehrgangsverlauf/Methoden:
- Rahmen: 3-5 Tage mit 24-40 Stunden Unterricht (täglich 8 Stunden, 9-17 Uhr)
- Aufteilung Theorie/Praxis: 50 % Theorie + 50 % Praxis mit Übungen
Material:
Präsenztrainings
- Seminarräume in zentraler Lage
- gedruckte Schulungsunterlagen
- Getränke in den Pausen
- ein Zertifikat mit den Schulungsinhalten
Live-Online-Trainings
- multimedialer Online-Unterricht
- umfangreiche Online-Materialien
- persönliche Betreuung der Teilnehmer in den Übungsblöcken
- ein Zertifikat mit den Schulungsinhalten
Förderung:
Bildungsurlaub, Bildungsscheck, Bildungsprämie, kein Bildungsgutschein
Zielgruppe:
Der SPSS Kurs richtet sich an Anwender, Fachkräfte, Doktoranden und Studierende aus den Bereichen der Sozial- und Marktforschung, den Wirtschaftswissenschaften und der Betriebswirtschaft (Marketing, Business Intelligence) und der psychologischen, klinischen, pharmazeutischen und biologischen Forschung, die mit den fortgeschrittenen Verfahren der multivariaten Statistik mehr aus ihren Daten herausholen wollen.
Seminarkennung:
MDS
