Oracle 19c - Statistik mit SQL

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Beschreibung

Verwenden Sie Oracle und SQL-Funktionen für die deskriptive und induktive Datenanalyse, d.h. der Beschreibung von Daten und dem Nachweis von Aussagen sowie der Modellbildung.

Spezial

Statistische Analysen mit Oracle SQL durchführen

Services

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Übersicht

Oracle-Programmierer, Marketing- und Controlling-Fachkräfte, welche direkt mit SQL oder PL/SQL auf die Oracle-Datenbank zugreifen, können in SQL-Abfragen und PL/SQL-Prozeduren und PL/SQL-Funktionen statistische Analysen für deskriptive Statistik und induktive Statistik durchführen. Dieses Seminar zeigt Ihnen anhand von Beispielen die verschiedenen Funktionen, die direkt in der Oracle-Datenbank vorhanden sind. Die statistischen Konzepte von Lage- und Streuungsmaßen, Korrelation und Regression sowie statistisches Testen für Verteilungstests, Kontingenzanalyse und auch Varianzanalyse werden Ihnen ebenfalls bei jedem Beispiel vermittelt.

Inhalt

Statische Maßzahlen der deskriptiven Statistik

Lagemaße: Häufigkeiten mit COUNT, Modus mit STATS_MODE, Mittelwerte mit AVG, MEDIAN - Quantile mit - PERCENTILE_CONT und PERCENTILE_DISC - Streuungsmaße: Spannweite mit MIN und MAX, Standardabweichung mit STDDEV, STDDEV_POP und STDDEV_SAMP, Varianz mit VAR_POP, VAR_SAMP und VARIANCE - Rang und Verteilung mit CUME_DIST, DENSE_RANK, RANK und PERCENT_RANK

Korrelationsanalyse

Kovarianz mit COVAR_POP und COVAR_SAMP - Korrelation mit CORR (Bravais-Pearson) - Rangkorrelation mit CORR_S (Spearmans Rho) und CORR_K (Kendalls Tau)

Regressionssanalyse

Lineare Regression und Methode der kleinsten Quadrate - Geradengleichung ableiten mit REGR_SLOPE und REGR_INTERCEPT - Determinationskoeffizient mit REGR_R2 - Gemeinsamer Schwerpunkt mit REGR_AVGX und REGR_AVGY - Güteanalyse mit REGR_COUNT, REGR_SXX, REGR_SYY und REGR_SXY - Prognose und Residualanalyse

Kontingenzanalyse

Kontingenzanalyse und Zusammenhang bei kategorialen Variablen - Chi-Quadrat-Test mit CHISQ_OBS und CHISQ_DF - Signifikanz mit CHISQ_SIG - Kontingenzmaße: Phi-Koeffizient mit PHI_COEFFICIENT, Cramers V mit CRAMERS_V, Kontigenzkoeffizient mit CONT_COEFFICIENT und Cohens Kappa mit COHENS_K

Statistisches Testen

Überblick Wahrscheinlichkeitstheorie - Einführung in die Testtheorie - t-Test mit STATS_T_TEST_ONE (eine Stichprobe), STATS_T_TEST_PAIRED (zwei Stichproben), STATS_T_TEST_INDEP (zwei unabhängige Stichproben) und STATS_T_TEST_INDEPU (zwei unabhängige Stichproben mit ungleicher Varianz) - Varianzenvergleich mit STATS_F_TEST - Verteilungstests mit STATS_BINOMIAL_TEST - Mann-Whitney-Test mit STATS_MW_TEST - Kolmogorov-Smirnov-Funktion mit STATS_KS_TEST - Wilcoxon Signed Ranks mit STATS_WSR_TEST

Varianzanalyse (ANOVA)

Varianzanalyse - ANOVA durchführen mit STATS_ONE_WAY_ANOVA: Quadratesumme mit SUM_SQUARES_BETEEN und SUM_SQUARES_WITHIN, mittlere Quadratesummen mit MEAN_SQUARES_BETWEEN und MEAN_SQUARES_WITHIN, F-Wert mit F_RATIO und Signifikanz mit SIG

Zeitreihenanalyse und Trend

Grundlagen Zeitreihenanalyse: Komponenten, Stationarität, Autokorrelation, Autokovarianz, Periodizität - Glättung: Gleitender Durchschnitt, exponentielles Glätten - Trendberechnungen durchführen mit linearer Regression - Saisonfigur und Residualanalyse