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training duration icon R - Explorative Analysen mit R

Dauer: 3 Tage
Lieferart: Klassenraum
Zielgruppe: Datenanalysten
Kursnummer: 1010177
Methode: Vortrag mit Beispielen und Übungen.
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Tab 1

Topicsss
Schlüsselthemen:
  • Wichtige Variablen über die Hauptkomponentenalyse identifizieren
  • Cluster-Analyse für Segmentierung von Daten nutzen
  • Faktoren aus Variablen ableiten und bestätigen
  • Gemeinsamkeiten und Unterschiede in Daten bestimmen

A. Hauptkomponentenanalyse

[Dauer: 0.75 Tage] Einführung in die Hauptkomponentenalyse / Principal Component Analysis (PCA) - Analysefragen: Individuen, Variablen und Beziehungen - Ableitung der Komponenten und Test auf Signifikanz - Erweiterte Analyse mit zusätzlichen quantitativen und kategorialen Variablen - Durchführung der Analyse mit R und FactorMineR

B. Korrespondenzanalyse

[Dauer: 0.25 Tage] Einführung in die Korrespondenzanalyse / Correspondence Analysis (CA) - Zielsetzungen der Analyse - Abhängigkeit und Unabhängigkeit - Daten (Reihen und Spalten) und ihre Profile analysieren und Ergebnisse interpretieren - Durchführung der Analyse mit R und FactorMineR

C. Multiple Korrespondenzanalyse

[Dauer: 0.25 Tage] Einführung in die Multiple Korrespondenzanalyse / Multiple Correspondence Analysis (MCA) - Zielsetzungen der Analyse - Distanzmaße für Individuen und Kategorien und ihre Interpretation - Interpretation der Ergebnisse - Durchführung der Analyse mit R und FactorMineR

D. Clustering

[Dauer: 0.75 Tage] Einführung in die Clusteranalyse - Messen der Ähnlichkeit von Individuen und Gruppen - Techniken der Clusteranalyse: Der k-Means Algorithmus und die Ward Methode - Partitionierende und hierarchische Verfahren - Clustering und Hauptkomponentenalyse - Interpretation der Ergebnisse - Durchführung der Analyse mit R und FactorMineR

E. Multiple Faktorenanalyse

[Dauer: 0.75 Tage] Einführung in die Multiple Faktorenanalyse / Multiple Factor Analysis (MFA)- Techniken der MFA: Gewichtungen von Variablen(gruppen), Faktoren und ihre Bedeutung für alle oder einzelne Variablengruppen, Vergleiche von Variablengruppen, Hierarchische Strukturen - Durchführung der Analyse mit R und FactorMineR

Tab 2

Tab 3

Tab 4

Tab 5

Tab 6

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