Data-Analyse

Data-analyse is een systematisch proces waarbij statistische en wiskundige technieken worden toegepast om data te begrijpen, te onderzoeken, te analyseren en patronen te herkennen.

De cursus behandelt het proces van patronen herkennen. Het proces omvat verschillende stadia, waaronder het verzamelen van data en het verkennen en analyseren ervan, het opschonen, het voorbewerken en het organiseren van data. Vaak is data-analyse een iteratieve en continue procedure, waarbij data tegelijkertijd worden verzameld en geanalyseerd. Er zijn twee belangrijke methoden voor data-analyse: Kwantitatieve technieken hebben betrekking op het werken met numerieke data, waaronder statistieken, percentages, berekeningen, algoritmen, wiskundige analyse-tools en software. Dit helpt bij het manipuleren van data om verborgen bedrijfswaarde te onthullen, zoals het gebruik van kwantitatieve data-analyse om een prijs te bepalen voor een nieuw product op basis van marktdata. Kwalitatieve data-analyse houdt zich bezig met niet-numerieke data, met name met categorische variabelen. Deze methode wordt toegepast in verschillende bedrijfsprocessen, waaronder het identificeren van thema's, patronen en het beantwoorden van onderzoeksvragen om een product te verbeteren.

Dag 1: Dag 1 Tijdens de eerste dag komen de volgende onderwerpen aan de orde: Introduction to Data Fundamentals ofData Analysis Descriptive data & statistics Om de theorie te verduidelijken worden enkele oefeningen gedaan in PowerBI. Dag 2: Dag 2 Op de tweede dag komen de volgende onderwerpen aan de orde: Probability Theory Probability Distributions Executing Data Analysis

Het proces van data-analyse, de voordelen en gebruikssituaties begrijpen Grondbeginselen kennen van waarschijnlijkheid en statistiek Het meten van data-spreiding en data-distributies Conclusies trekken met behulp van statistiek en het doen van hypothesetests Toepassingen van statistiek en waarschijnlijkheidstheorie Trends voorspellen met lineaire regressieanalyse