Statistik Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

Das Schulungsziel besteht darin, den Teilnehmern fortgeschrittene Kenntnisse und Fähigkeiten in der Verwendung von Stata zu vermitteln. Nach Abschluss des Seminars werden die Teilnehmer in der Lage sein, komplexe Datenstrukturen zu verwalten, erweiterte statistische Analysen durchzuführen und fortgeschrittene Modelle zu erstellen. Sie werden auch in der Lage sein, mit fehlenden Daten umzugehen, robuste Analysen durchzuführen und die Ergebnisse effektiv zu interpretieren. Dieses Seminar legt den Fokus auf die Anwendung fortgeschrittener statistischer Methoden und die Bewältigung komplexer Datenanalysen in Stata.

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”).

Kursteilnehmer lernen die wichtigsten Konzepte und Begriffe des maschinellen Lernens und werden in verschiedene Algorithmen des überwachten maschinellen Lernens eingeführt. Zudem werden weitere fortgeschrittene Konzepte für (überwachtes) maschinelles Lernen vermittelt um praktische Probleme besser und effizienter lösen zu können. 

2-Tage Intensiv-Seminar

Einstieg in die statistische Prozesslenkung

SPC – Statistische Prozesslenkung für Einsteiger/-innen

Lean Six Sigma ist eine Kombination aus zwei bewährten Methoden zur Prozessverbesserung: Lean Management und Six Sigma. Beide Ansätze verfolgen das Ziel, die Effizienz von Geschäftsprozessen zu steigern, Fehler zu reduzieren und damit Kosten zu senken.

1. Lean Management: Der Lean-Ansatz konzentriert sich darauf, Verschwendung in Prozessen zu identifizieren und zu eliminieren. Verschwendung kann in vielen Formen auftreten, wie zum Beispiel unnötige Wartezeiten, überflüssige Bewegungen oder übermäßige Bestände. Lean zielt darauf ab, Prozesse schlanker und effizienter zu gestalten, indem nur diejenigen Aktivitäten beibehalten werden, die echten Mehrwert für den Kunden schaffen.
2. Six Sigma: Six Sigma fokussiert sich auf die Fehlerreduktion in Prozessen. Mit Hilfe statistischer Methoden werden Schwankungen und Fehlerquellen identifiziert und systematisch beseitigt. Ziel von Six Sigma ist es, eine möglichst fehlerfreie Prozesslandschaft zu schaffen – konkret bedeutet dies, maximal 3,4 Fehler pro eine Million Möglichkeiten zuzulassen.

Durch die Kombination beider Ansätze bietet Lean Six Sigma Unternehmen eine umfassende Methodik, die sowohl auf Effizienz als auch auf Qualität abzielt. Es eignet sich für jede Art von Unternehmen und Branche, unabhängig von deren Größe. Die Vorteile sind klar:

• Kostenreduzierung durch effizientere Prozesse,
• höhere Kundenzufriedenheit durch verbesserte Qualität,
• und schnellere Durchlaufzeiten durch optimierte Abläufe.

Reklamation - Chance zur Kundenbindung

Informationen und Entscheidungsgrundlagen aus Daten gewinnen – schnell, intuitiv und übersichtlich – ist eine Fähigkeit, die Mitarbeitende in Unternehmen in relevante Positionen bringen kann. Dafür müssen keine Programmiersprachen erlernt werden, denn intuitiv bedienbare Business-Intelligence-Plattformen wie Power BI und Tableau nehmen in Unternehmen einen immer größeren Stellenwert ein. Sie ermöglichen es Mitarbeitenden schnell lernen zu können, Business Intelligence und Data Analytics für sich zu nutzen.
Mit dem Analytics & Reporting – Fokus Power BI-Training erhältst du das Handwerkszeug, um auch ohne Programmierkenntnisse Business-Intelligence-Analysen durchzuführen und die Potenziale datengetriebener Entscheidungen für dich zu nutzen. Durch Best Practices zum Power Query Editor erlernst du aussagekräftige Visualisierungen in Microsoft Power BI zu erstellen, welche per Drag & Drop in zielgruppengerechten Dashboards aufbereitet werden und mithilfe von Data Storytelling leicht verständlich präsentiert werden können.

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”).

Bei der Wahl des passenden Kassensystems verlassen sich Ihre Mandanten häufig auf Empfehlungen oder Herstellerangebote. Doch reichen diese Informationen wirklich aus? Oft fehlt dem Mandanten wichtiges Hintergrundwissen und die Zeit, sich mit diesem Thema detailliert auseinanderzusetzen.

Empfohlen nach Seminar 1 zeigt Ihnen dieses Seminar, wie Sie Ihre Mandanten bestmöglich beraten: Von der Auswahl des richtigen Kassensystems bis hin zum optimalen Customizing (Programmierung auf die individuellen Bedürfnisse des Unternehmens) für den täglichen Einsatz. Auch unter Berücksichtigung der Vorgaben der Finanzverwaltung.

Unterstützen Sie Ihre Mandanten bei diesen grundlegenden Prozessen. Für einen Mehrwert in der täglichen Arbeit und einer professionellen Zusammenarbeit bei Betriebsprüfung oder Kassennachschau.