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Dieses Modul konzentriert sich auf die Datenvisualisierung und ihre Rolle bei der effektiven Vermittlung von Informationen. Sie werden lernen, verschiedene Arten von Visualisierungen zu identifizieren, die 蹿眉谤 verschiedene Arten von Daten und Informationen geeignet sind. Das Modul behandelt die Berechnung und Interpretation von Kennzahlen und Diagrammen, die in der Datenvisualisierung verwendet werden. Sie werden auch Prinzipien und Richtlinien anwenden, um geeignete Visualisierungen auf der Grundlage von Dateneigenschaften und Kommunikationszielen auszuw盲hlen. Dar眉ber hinaus erlernen Sie Techniken der Datenvisualisierung, um Informationen klar und intuitiv zu pr盲sentieren und zu kommunizieren. Der Schwerpunkt des Moduls liegt auf der Analyse und Bewertung von Visualisierungen, um Erkenntnisse abzuleiten und die beabsichtigte Botschaft effektiv zu vermitteln.

In diesem Modul wenden die Sch眉lerinnen und Sch眉ler die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitsrechnung auf reale Szenarien an. Sie unterscheiden zwischen verschiedenen Wahrscheinlichkeitsverteilungen, einschlie脽lich der Normalverteilung und der T-Verteilung, und berechnen Wahrscheinlichkeiten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Bedeutung von Hypothesentests, Alpha-Niveaus und p-Werten in der statistischen Analyse wird erkundet. Die Sch眉ler wenden Konzepte und Techniken der Wahrscheinlichkeitsverteilung an, um praktische Probleme zu l枚sen und reale Daten zu analysieren.

Dieses Modul konzentriert sich auf die Regressionsanalyse und ihre Bedeutung in der Unternehmensanalyse. Sie werden ein umfassendes Verst盲ndnis der Regressionsanalyse und ihrer Anwendungen bei der Untersuchung von Variablenbeziehungen und der Erstellung von Vorhersagen entwickeln. Das Modul umfasst die Erstellung von Regressionsmodellen und die Bewertung ihrer Annahmen, die Diagnose von Problemen und die Identifizierung m枚glicher Abhilfema脽nahmen. Dar眉ber hinaus entwickeln Sie Prognosef盲higkeiten, indem Sie Regressionstechniken anwenden, um zuk眉nftige Trends und Ergebnisse vorherzusagen und so eine fundierte Entscheidungsfindung zu unterst眉tzen.

Das Projekt konzentriert sich auf die Analyse der Verkaufsleistung durch Datenvisualisierung und die Erstellung einfacher Prognosen 蹿眉谤 zuk眉nftige Verk盲ufe auf der Grundlage historischer Daten.