Im Berufsfeld Statistische Datenanalyse kommt Regressionsanalyse in nahezu allen quantitativen Auswertungen vor, da sie Zusammenhänge zwischen Größen sichtbar macht. Der Kurs verbindet Datenqualitätspraxis, Power-BI-Visualisierung und eine strategische KI-Einordnung.


!Kursinhalt


!1. Datenbasis für Regressionen
*Data Literacy
*Excel Basics zur Datensichtung
*Datenintegration und -transformation
*Umgang mit fehlenden und fehlerhaften Werten


!2. Statistische Verfahren
*Statistische Kennwerte verstehen
*Lagemaße und Dispersionsmaße
*Korrelationen erkennen
*Lineare und logistische Regression als Konzept


!3. Visualisierung in Power BI
*Trendlinien einzeichnen
*Identifikation von Ausreißern
*Säulen-, Kreis- und Liniendiagramme
*Filterkontexte für Modellperspektiven


!4. Regressionen strategisch einbetten
*Use Cases für regressionsbasierte Steuerung
*Governance bei modellbasierten Aussagen
*Datenqualität als Modellvoraussetzung
*KI-Einordnung statistischer Modelle


!Berufliche Relevanz


*Belastbare Aussagen zu Zusammenhängen
*Konsistente Modellbausteine im Reporting
*Verbindung zwischen Modell und Datenqualität
*Anschluss an strategische KI-Initiativen