Diese Weiterbildung vermittelt methodische Ansätze zur Auswertung historischer Daten für unternehmerische Zukunftsprognosen. Die Teilnehmenden lernen Modelle zur Mustererkennung und deren Anwendung in betrieblichen Entscheidungsprozessen kennen. Der Fokus liegt auf der Vermittlung von Kompetenzen zur datengestützten Optimierung von Geschäftsergebnissen.
Kursinhalt1. Grundlagen der Datenanalyse
- Einordnung der prädiktiven Analyse in betriebliche Abläufe
- Unterscheidung verschiedener Analysetypen und Zielsetzungen
- Statistische Konzepte für die Vorhersage von Trends
- Anforderungen an die Datenbeschaffung im Unternehmen
2. Methoden der Datenaufbereitung
- Verfahren zur Bereinigung von Quelldaten
- Strukturierung von Informationen für statistische Modelle
- Umgang mit Ausreißern und unvollständigen Datensätzen
- Sicherstellung der Datenintegrität für die Analyse
3. Anwendung von Prognosemodellen
- Auswahl geeigneter Algorithmen für spezifische Fragestellungen
- Durchführung von Regressionsanalysen und Klassifikationsanalysen
- Validierung der Genauigkeit von Vorhersagemodellen
- Optimierung der Modellparameter für verbesserte Ergebnisse
4. Ergebniskommunikation und Praxistransfer
- Aufbereitung von Analyseergebnissen für das Management
- Visualisierung von Trends und Wahrscheinlichkeiten
- Integration der Erkenntnisse in die strategische Planung
- Berücksichtigung von Datenschutz und ethischen Standards
Berufliche Relevanz
- Unterstützung von Managemententscheidungen durch fundierte Datenbasis
- Frühzeitige Identifikation von Marktveränderungen und Risiken
- Effiziente Steuerung von Unternehmensressourcen durch Prognosen
- Schnittstellenfunktion zwischen Datenverarbeitung und Fachbereich