Multivariate Verfahren mit R

• Grundideen und Anwendungsmöglichkeiten von multivariater Statistik in der Marktforschung verstehen
• Erste eigene Modelle schätzen und lernen, die Ergebnisse zu interpretieren
• Einen Ausblick auf weitere Anwendungsfelder wie beispielsweise Data Science erhalten

• Einsteiger/innen im Bereich Marktforschung und Data Science
• Kunden und Kundinnen von externen Datenanalysten, die sich einen Überblick verschaffen möchten
• Anwender/innen die ihre Kenntnisse in der Datenanalyse erweitern möchten
• Vorkenntnisse in R sind erwünscht (gerne können Sie vorab den Grundkurs R besuchen)

Statistische Verfahren bilden die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen in der Marktforschung. Sie helfen Unternehmen, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen, um wertvolle Einblicke zu gewinnen, Märkte besser zu verstehen und erfolgreichere Strategien zu entwickeln.

Mit multivariaten Verfahren lassen sich u. a. folgende Fragen beantworten: Welche Segmente existieren in unserem Markt? Welche Faktoren beeinflussen das Kundenverhalten am stärksten? Wie können wir Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen analysieren? Können wir Produktmerkmale identifizieren, die gemeinsam auftreten und die Grundlage für Produktempfehlungen bilden?

Marktforschungsmethoden wie Lineare Regression, PCA, Faktorenanalyse, Decision Trees, und viele andere stehen zur Verfügung, um diese und weitere Fragen zu beantworten, je nach den spezifischen Anforderungen des Forschungsprojekts.

Das Seminar gibt einen Überblick über die Grundideen, Anwendungsmöglichkeiten und Beispiele aus multivariater Statistik und Data Science in der Marktforschung.

Anhand dieser Beispiele werden Voraussetzungen, Stärken und Schwächen der vorgestellten Verfahren diskutiert.

Voraussetzung für die Teilnahme an dem Seminar sind Grundkenntnisse in R.