Multivariate Analysemethoden. Anwendung am Beispiel von Clusteranalysen [German]

By Stefanie Hanschkatz

Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Mathematik - Statistik, Note: 1,8, Steinbeis-Hochschule Berlin (CRES), Veranstaltung: Multivariate Analysemethoden, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Projektstudienarbeit soll multivariate Analysemethoden aufzeigen und erkl?ren, welche sich mit der Auswertung mehrerer Merkmale auseinandersetzen. In Kapitel 2 werden hierzu die grundlegenden Verfahren gezeigt. Im anschlie enden Kapitel 3 wird die Clusteranalyse eingehend betrachtet. Hier sollen verschiedene praxisrelevante Verfahren aufgezeigt und eine Vorgehensweise bei Analysen skizziert werden. In einem Fallbeispiel wir die Anwendung der Clusteranalyse vorgef?hrt, dabei werden die H?rden des Analyseverfahren dargestellt und erl?utert. Die Verbreitung von leistungsstarken Rechnern f?hrte in den vergangen Jahrzehnten dazu, dass gro e Mengen an Daten gespeichert werden k?nnen. Diese stellen mittlerweile ein Kapitalgut dar, auf dessen sich gesamte Firmenkonzepte beziehen. Beispielsweise gr?ndet sich das Konzept der der Firma Payback auf die Kundendatenauswertung f?r ihre Partner. Diese Menge an Daten kann nicht ohne geeignete Werkzeuge ?berschaubar gemacht werden. Die Statistik hat dabei die Aufgabe Daten zu erfassen, zusammenzufassen, zu analysieren und darzustellen und bietet eine Methode zur Entscheidungsfindung. Abh?ngig von der Anzahl der zu untersuchenden Merkmale unterscheidet man zwischen uni- und multivariater Analyse. Univariat sind dabei Analysen, f?r die nur ein Objekt untersucht wird. Diese dienen auch sp?ter als Grundlage zur multivariaten Analyse.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 3346346935
• ISBN13: 9783346346933
• Release Date: March 2021
• Publisher: Grin Verlag
• Length: 46 Pages
• Weight: 0.16 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 5.8" x 8.3"