Live-Online: Statistik im Controlling

Grundlagen für Datenanalyse und Data Science

Einführung in die Statistik im Controlling

• Warum ist Statistik im Controlling wichtig?
• Anwendungsbereiche der Statistik im Controlling.
• Skalenniveaus und Datenarten in Controlling-Daten.
• Erhebungsmethoden von Controlling-Daten.

Mittelwertkennzahlen im Controlling

• Beispiel: Berechnung des Modalwerts/Modus für Umsatzdaten.
• Beispiel: Ermittlung des Medians für Gehaltsdaten.
• Arithmetisches, geometrisches und harmonisches Mittel in der Budgetierung.

Lageverteilung von Daten im Controlling

• Quantile und Perzentile zur Analyse von Umsatzverteilungen.
• Histogramme für Produktionsmengen erstellen und interpretieren.
• Boxplots zur Darstellung von Kostenstrukturen anwenden.
• Identifizierung von Ausreißern in Finanzdaten.

Streuungskennzahlen im Controlling

• Lineare Streuung in Absatzprognosen.
• Standardabweichung und Varianz von Budgetabweichungen.
• Variationskoeffizient für die Vergleichbarkeit von Kennzahlen.

Zusammenhangsmaße im Controlling

• Erstellung von Kreuztabellen für Produkt-Markt-Analysen.
• Bivariate Analyse mit Pivot-Tabellen zur Untersuchung von Kostenstrukturen.
• Berechnung von Kontingenzkoeffizienten für Produktportfolioanalysen.
• Anwendung von Rangkorrelationen in der Kundenanalyse.
• Korrelationsanalyse zur Identifizierung von Zusammenhängen zwischen Kosten und Umsatz.

Regression und Machine Learning im Controlling

• Erstellung von Regressionsmodellen für Umsatzprognosen.
• Datenvorbereitung für die Analyse von Kostenstrukturen.
• Durchführung und Interpretation der Regressionsanalyse im Bereich der Preiselastizität.
• Aufteilung von Daten in Trainings- und Testdaten für die Modellvalidierung.
• Verbesserung von Prognosemodellen durch Anpassung von Variablen.

Kombinatorik im Controlling

• Berechnung von Konstellationen für Produktvarianten.
• Anwendung von Zufallsvariablen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen in der Risikoanalyse.

Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen im Controlling

• Beispiel: Berechnung der Binomialverteilung für die Ausfallwahrscheinlichkeit von Produkten.
• Anwendung der Poisson-Verteilung zur Prognose des Wartungsbedarfs.
• Hypergeometrische Verteilung in der Stichprobenziehung für Qualitätskontrollen.

Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen im Controlling

• Normalverteilung zur Analyse von Finanzmarktrenditen.
• Berechnung von Wahrscheinlichkeiten für Umsatzprognosen.
• Einsatz der Exponentialverteilung zur Modellierung von Wartungszeiten.

Zeitreihenanalyse im Controlling

• Trendmodelle zur Analyse von Umsatzentwicklungen.
• Anwendung des exponentiellen Glättens für Absatzprognosen.
• Prognosemodelle für Cashflow-Entwicklungen.
• Evaluierung der Modellgenauigkeit in der Umsatzprognose.

Konfidenzintervalle im Controlling

• Berechnung von Konfidenzintervallen für Umsatzprognosen und Budgetierungen.

Einseitige Parametertests im Controlling

• Statistische Tests für den Durchschnitt von Produktionszeiten.
• Test des Anteilswerts für Marktanteile.
• Varianztests zur Analyse von Kostenabweichungen.

Zweiseitige Parametertests im Controlling

• Statistische Tests für den Durchschnitt von Verkaufspreisen.
• Test des Anteilswerts für Produktqualitäten.
• Varianztests zur Analyse von Verkaufsvolumina.

Lerndauer: 2 Tage

Mit dieser Veranstaltung sind sie flexibel: Diese Veranstaltung wird vollständig online ausgeliefert!

Wichtige Information: Bitte beachten Sie, dass einige unserer Webinare auch aus mehreren Online-Modulen bestehen können. Erkennbar ist dies, wenn die Dauer länger als ein Tag ist.

Eine Übersicht der einzelnen Termine zu den Online-Modulen erhalten Sie nach der Buchung in Ihrer persönlichen Online-Lernumgebung.

Lernziele

• Du lernst, wie statistische Methoden im Controlling eingesetzt werden können, um Daten zu analysieren.
• Du verstehst die Bedeutung der Statistik im Controlling, um Trends und Muster in Unternehmensdaten zu identifizieren, Risiken frühzeitig zu erkennen und Chancen zu nutzen.
• Du erfährst, wie statistische Analysen dazu beitragen können, Kostenstrukturen zu verstehen und zu optimieren, indem beispielsweise Kostentreiber identifiziert und Effizienzpotenziale aufgedeckt werden.
• Du lernst, wie statistische Modelle im Controlling eingesetzt werden können, um Prognosen über zukünftige Entwicklungen, wie z.B. Umsatzprognosen oder Produktionsmengen, zu erstellen und damit die Planung und Steuerung zu verbessern.

Zielgruppen

Controller:innen, Data Scientists, Risikomanager:innen, die über grundlegende Kenntnisse im Controlling verfügen und Daten analysieren, interpretieren und visualisieren möchten.