Universität · BWL · 6. Semester – Hauptstudium II: Abschluss und Bachelorarbeit
Deskriptive und diagnostische Analytics: Was ist passiert und warum?
Analytics-Reifegrad: deskriptiv → diagnostisch → prädiktiv → präskriptiv. Deskriptive Analytics: Zusammenfassungen, Trends, Verteilungen. Diagnostische Analytics: Ursachenanalyse mit Drill-Down, Korrelationsanalyse. RCA (Root Cause Analysis): Fishbone-Diagramm, 5-Why-Methode, Pareto. Zeitreihenanalyse für Controlling: Trendextrapolation, saisonale Bereinigung. Kohortenanalyse: Kundenverhalten im Zeitverlauf. A/B-Testing: Statistischer Signifikanztest im Business-Kontext. Fallbeispiele: Umsatzrückgang analysieren, Kundensegmentierung.
Inhaltsübersicht
- Einführung in Deskriptive und diagnostische Analytics: Was ist passiert und warum?
- Kernkonzepte
- Anwendungen und Übungen
- Zusammenfassung

📚 Vollständiges Lernmaterial mit 4 Abschnitten, Karteikarten und Quizzen verfügbar nach Anmeldung.
Jetzt kostenlos lernen →Verwandte Themen
- Daten als strategische Ressource: Grundbegriffe und Ökosystem
- Business Intelligence: Dashboards, Reports und Visualisierung
- Prädiktive Analytics und maschinelles Lernen: Grundlagen für BWLer
- KI in der Unternehmenspraxis: Anwendungsfälle und Implementierung
- Praktische Übung: Dashboard erstellen und Daten analysieren
Interaktiv lernen mit Karteikarten & Quizzen
Melde dich an und lerne Data Analytics und Business Intelligence für BWLer mit intelligenten Wiederholungen, Quizzen und KI-Lernhilfen. 7 Tage kostenlos.
Kostenlos testen