Dieser Kurs konzentriert sich auf die Analyse und Interpretation von Daten. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Datenvorbereitung und -beschreibung sowie der quantitativen und qualitativen Datenanalyse. Der Kurs beginnt mit einer Diskussion über die Datenvorbereitung, die interne Konsistenz von Skalen, eine angemessene Datenanalyse und die Pearson-Korrelation. Wir befassen uns mit Statistiken, die zur Untersuchung von Beziehungen verwendet werden können, und diskutieren Statistiken zur Untersuchung von Beziehungen mit dem Schwerpunkt auf multipler Regression. Der Kurs wird fortgesetzt mit einem Schwerpunkt auf logistischer Regression, explorativer Faktorenanalyse und den Ergebnissen der Faktorenanalyse. Wir beschäftigen uns mit der Durchführung eines Experiments und einer Beobachtungsstudie sowie mit der Inhaltsanalyse und dem Einsatz von Digital Analytics in der Marktforschung. Der Kurs endet mit einer Betrachtung der digitalen Analytik, wobei der Schwerpunkt auf der digitalen Markenanalyse, der Publikumsanalyse, der Analyse des digitalen Ökosystems, dem Return on Investment (ROI) und der Rolle der digitalen Analytik in der Marktforschung liegt.

Analyse und Interpretation der Daten
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Analyse und Interpretation der Daten
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Marktforschung“

Dozent: Queen Mary University of London
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Bei enthalten
19 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Vertrautheit mit der Analyse und Interpretation von Daten
Verwenden Sie qualitative und quantitative Ansätze zur Datenanalyse
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Inhaltliche Leistungsanalyse
- Kategorie: Analytik
- Kategorie: Digitale Analyse
- Kategorie: Quantitative Forschung
- Kategorie: Korrelationsanalyse
- Kategorie: Rentabilität der Investition
- Kategorie: Digitale Markenstrategie
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Marketing-Analytik
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Qualität der Daten
- Kategorie: Marktforschung
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Logistische Regression
Wichtige Details

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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
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Häufig gestellte Fragen
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