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Statistics and Data Analysis with Excel: Essentials

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Statistics and Data Analysis with Excel: Essentials

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung fĂźr Statistics and Data Analysis with Excel

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Evaluate the impact of statistical methods on organisation-wide decision-making processes.

  • Design spreadsheet models to predict organisational trends and outcomes.

  • Critically interpret graphical data representations to identify actionable insights.

  • Formulate data analysis strategies to optimise organisational performance.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Statistical Inference
  • Kategorie: Statistical Methods
  • Kategorie: Excel Formulas
  • Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
  • Kategorie: Probability Distribution
  • Kategorie: Descriptive Statistics
  • Kategorie: Histogram
  • Kategorie: Variance Analysis
  • Kategorie: Box Plots
  • Kategorie: Statistics
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Data Visualization Software
  • Kategorie: Microsoft Excel
  • Kategorie: Data Analysis

Wichtige Details

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KĂźrzlich aktualisiert!

März 2025

Bewertungen

9 Aufgaben

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter fĂźhrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung fĂźr Statistics and Data Analysis with Excel
Wenn Sie sich fĂźr diesen Kurs anmelden, werden Sie auch fĂźr diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 5 Module

In this module, we will cover the Introduction to Statistics. What is Statistics? What are the different types of Statistics? How do we summarise large volumes of data to make it more meaningful to generate insights for our organisation? Welcome to the Introduction to Statistics!

Das ist alles enthalten

5 Videos7 LektĂźren2 Aufgaben1 Diskussionsthema

In this module, we will cover Variance. Now that we know how to measure centred-ness, how do we measure spread? What are the various numerical and graphical measures of spread? Why is measuring spread important? Welcome to Variance!

Das ist alles enthalten

4 Videos6 LektĂźren2 Aufgaben1 Diskussionsthema

Now that we have looked at measures of centred-ness and measures of spread, let's bring it all together. What do data distributions look like? What can we infer from a sample of data if we know its centre and its spread? Are all distributions the same? Welcome to the Normal Distribution!

Das ist alles enthalten

4 Videos6 LektĂźren2 Aufgaben1 Diskussionsthema

Now that you have mastered the Normal Distribution, let's do some testing! What if you want to make an inference about an entire population but you only have a sample of data? How can you use the statistics of a sample to make decisions for your organisation? How large should your sample size be? Welcome to Statistical Inference!

Das ist alles enthalten

4 Videos7 LektĂźren3 Aufgaben1 Diskussionsthema

The material in this module consists of a series of Toolboxes. While the material covered in these Toolboxes is not necessarily related to Statistics - these Toolboxes will help you expand your tools and techniques in Microsoft Excel. To further your skills in Microsoft Excel in domains beyond Statistics, you may want to consider our other courses and specializations: Excel Skills for Business. Excel Skills for Data Analytics and Visualization, Excel Skills for Business Forecasting

Das ist alles enthalten

8 LektĂźren

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Dozent

Lehrkraftbewertungen
5.0 (5 Bewertungen)
Assoc Prof Prashan S. M. Karunaratne
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