Kenntnisse in der Datenanalyse

Diese Mindmap bietet einen umfassenden Überblick über die wesentlichen Kenntnisse in der Datenanalyse. Sie deckt grundlegende Konzepte wie Statistik, Hypothesentests und Parameterschätzungsmethoden ab, einschließlich diskreter und kontinuierlicher Verteilungen sowie der Maximum-Likelihood-Methode. Die Bedeutung der linearen Algebra wird durch Eigenwerte und Eigenvektoren hervorgehoben. Im Bereich der Analysetools wird die Anwendung von R und Python detailliert beschrieben, von der Datenvorverarbeitung bis zur Visualisierung und Optimierung von Machine Learning-Algorithmen. Zusätzlich werden SQL-Kenntnisse und die Nutzung kommerzieller Analyse-Software wie SPSS, Stata und Eviews thematisiert. Abschließend werden Techniken zur Datensammlung, Modellanalyse und -optimierung behandelt.