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Multivariate Analysemethoden
Eine anwendungsorientierte Einführung
Bundle von Klaus Backhaus (u. a.)
Sprache: Deutsch

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Beschreibung
Wir leben in einer Welt der Daten. Daten allein aber sind wertlos, wenn wir nicht in der Lage sind, aus ihnen Informationen zu gewinnen. Um Informationen aus Daten zu extrahieren, sind Methoden der multivariaten Datenanalyse unerlässlich.
Dieses Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in die wichtigsten Methoden der multivariaten Datenanalyse. Es ist anwendungsorientiert, erfordert nur wenige Kenntnisse in Mathematik und Statistik, demonstriert die Verfahren mit numerischen Beispielen und veranschaulicht jede Methode anhand eines ausführlichen Fallbeispiels. Für Interessierte werden im Einführungskapitel für alle Verfahren relevante statistische Grundlagen aufgefrischt.
Für die 17. Auflage wurden alle Kapitel überprüft und mit der aktuellen Version von IBM SPSS gerechnet.
Der Inhalt
Einführung in die empirische Datenanalyse ¿ Regressionsanalyse ¿ Varianzanalyse ¿ Diskriminanzanalyse ¿ Logistische Regression ¿ Kontingenzanalyse ¿ Faktorenanalyse ¿ Clusteranalyse ¿ Conjoint-Analyse
Das Buch wurde 2015 vom Berufsverband Deutscher Markt- und Sozialforscher (BVM) als das Lehrbuch ausgezeichnet, das die deutsche Marktforschungspraxis in den letzten Jahrzehnten nachhaltig geprägt hat. Es ist auch in Englisch und Chinesisch erschienen.
Auf der Webseite [...] werden weitere Materialien (bspw. Excel-Beispiele, R Code) angeboten, durch die sich die Verfahren noch besser erschließen und vertiefen lassen.
Interaktive Flashcards helfen den eigenen Lernfortschritt zu kontrollieren. Mit der Springer Nature Flashcards-App können Sie exklusive Inhalte nutzen und Ihr Wissen testen.
Wir leben in einer Welt der Daten. Daten allein aber sind wertlos, wenn wir nicht in der Lage sind, aus ihnen Informationen zu gewinnen. Um Informationen aus Daten zu extrahieren, sind Methoden der multivariaten Datenanalyse unerlässlich.
Dieses Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in die wichtigsten Methoden der multivariaten Datenanalyse. Es ist anwendungsorientiert, erfordert nur wenige Kenntnisse in Mathematik und Statistik, demonstriert die Verfahren mit numerischen Beispielen und veranschaulicht jede Methode anhand eines ausführlichen Fallbeispiels. Für Interessierte werden im Einführungskapitel für alle Verfahren relevante statistische Grundlagen aufgefrischt.
Für die 17. Auflage wurden alle Kapitel überprüft und mit der aktuellen Version von IBM SPSS gerechnet.
Der Inhalt
Einführung in die empirische Datenanalyse ¿ Regressionsanalyse ¿ Varianzanalyse ¿ Diskriminanzanalyse ¿ Logistische Regression ¿ Kontingenzanalyse ¿ Faktorenanalyse ¿ Clusteranalyse ¿ Conjoint-Analyse
Das Buch wurde 2015 vom Berufsverband Deutscher Markt- und Sozialforscher (BVM) als das Lehrbuch ausgezeichnet, das die deutsche Marktforschungspraxis in den letzten Jahrzehnten nachhaltig geprägt hat. Es ist auch in Englisch und Chinesisch erschienen.
Auf der Webseite [...] werden weitere Materialien (bspw. Excel-Beispiele, R Code) angeboten, durch die sich die Verfahren noch besser erschließen und vertiefen lassen.
Interaktive Flashcards helfen den eigenen Lernfortschritt zu kontrollieren. Mit der Springer Nature Flashcards-App können Sie exklusive Inhalte nutzen und Ihr Wissen testen.
Über den Autor

Professor Dr. Dr. h. c. Klaus Backhaus ist Direktor des Betriebswirtschaftlichen Instituts für Anlagen und Systemtechnologien an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster und Honorarprofessor an der TU Berlin.

Professor Dr. Bernd Erichson war Inhaber des Lehrstuhls für Marketing an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg.

Professor Dr. Sonja Gensler ist außerplanmäßige Professorin am Marketing Center Münster an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster.

Professor Dr. Rolf Weiber ist Inhaber des Lehrstuhls für Marketing, Innovation und E-Business sowie geschäftsführender Direktor des Competence Center E-Business an der Universität Trier.

Dr. Thomas Weiber ist Consumer Insights Manager bei der BSH Hausgeräte GmbH in München.

Zusammenfassung

Wir leben in einer Welt der Daten. Daten allein aber sind wertlos, wenn wir nicht in der Lage sind, aus ihnen Informationen zu gewinnen. Um Informationen aus Daten zu extrahieren, sind Methoden der multivariaten Datenanalyse unerlässlich.

Dieses Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in die wichtigsten Methoden der multivariaten Datenanalyse. Es ist anwendungsorientiert, erfordert nur wenige Kenntnisse in Mathematik und Statistik, demonstriert die Verfahren mit numerischen Beispielen und veranschaulicht jede Methode anhand eines ausführlichen Fallbeispiels. Für Interessierte werden im Einführungskapitel für alle Verfahren relevante statistische Grundlagen aufgefrischt.

Für die 17. Auflage wurden alle Kapitel überprüft und mit der aktuellen Version von IBM SPSS gerechnet.

Der Inhalt
Einführung in die empirische Datenanalyse - Regressionsanalyse - Varianzanalyse - Diskriminanzanalyse - Logistische Regression - Kontingenzanalyse - Faktorenanalyse - Clusteranalyse - Conjoint-Analyse

Das Buch wurde 2015 vom Berufsverband Deutscher Markt- und Sozialforscher (BVM) als das Lehrbuch ausgezeichnet, das die deutsche Marktforschungspraxis in den letzten Jahrzehnten nachhaltig geprägt hat. Es ist auch in Englisch und Chinesisch erschienen.

Auf der Webseite [...] werden weitere Materialien (bspw. Excel-Beispiele, R Code) angeboten, durch die sich die Verfahren noch besser erschließen und vertiefen lassen.

Interaktive Flashcards helfen den eigenen Lernfortschritt zu kontrollieren. Mit der Springer Nature Flashcards-App können Sie exklusive Inhalte nutzen und Ihr Wissen testen.

Inhaltsverzeichnis

Einführung in die empirische Datenanalyse.- Regressionsanalyse.- Varianzanalyse.- Kontingenzanalyse (Kreuztabellierung).- Logistische Regression.- Diskriminanzanalyse.- Faktorenanalyse.- Clusteranalyse.- Conjointanalyse.

Details
Erscheinungsjahr: 2023
Fachbereich: Wahrscheinlichkeitstheorie
Genre: Mathematik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Bundle
Seiten: 684
Inhalt: 1 Taschenbuch
1 eBook
ISBN-13: 9783658404642
ISBN-10: 3658404647
Sprache: Deutsch
Herstellernummer: 978-3-658-40464-2
Ausstattung / Beilage: Paperback
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Backhaus, Klaus
Erichson, Bernd
Weiber, Thomas
Weiber, Rolf
Gensler, Sonja
Auflage: 17. aktualisierte Aufl. 2023
Hersteller: Springer Fachmedien Wiesbaden
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Maße: 240 x 168 x 37 mm
Von/Mit: Klaus Backhaus (u. a.)
Erscheinungsdatum: 28.06.2023
Gewicht: 1,128 kg
preigu-id: 126058731
Über den Autor

Professor Dr. Dr. h. c. Klaus Backhaus ist Direktor des Betriebswirtschaftlichen Instituts für Anlagen und Systemtechnologien an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster und Honorarprofessor an der TU Berlin.

Professor Dr. Bernd Erichson war Inhaber des Lehrstuhls für Marketing an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg.

Professor Dr. Sonja Gensler ist außerplanmäßige Professorin am Marketing Center Münster an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster.

Professor Dr. Rolf Weiber ist Inhaber des Lehrstuhls für Marketing, Innovation und E-Business sowie geschäftsführender Direktor des Competence Center E-Business an der Universität Trier.

Dr. Thomas Weiber ist Consumer Insights Manager bei der BSH Hausgeräte GmbH in München.

Zusammenfassung

Wir leben in einer Welt der Daten. Daten allein aber sind wertlos, wenn wir nicht in der Lage sind, aus ihnen Informationen zu gewinnen. Um Informationen aus Daten zu extrahieren, sind Methoden der multivariaten Datenanalyse unerlässlich.

Dieses Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in die wichtigsten Methoden der multivariaten Datenanalyse. Es ist anwendungsorientiert, erfordert nur wenige Kenntnisse in Mathematik und Statistik, demonstriert die Verfahren mit numerischen Beispielen und veranschaulicht jede Methode anhand eines ausführlichen Fallbeispiels. Für Interessierte werden im Einführungskapitel für alle Verfahren relevante statistische Grundlagen aufgefrischt.

Für die 17. Auflage wurden alle Kapitel überprüft und mit der aktuellen Version von IBM SPSS gerechnet.

Der Inhalt
Einführung in die empirische Datenanalyse - Regressionsanalyse - Varianzanalyse - Diskriminanzanalyse - Logistische Regression - Kontingenzanalyse - Faktorenanalyse - Clusteranalyse - Conjoint-Analyse

Das Buch wurde 2015 vom Berufsverband Deutscher Markt- und Sozialforscher (BVM) als das Lehrbuch ausgezeichnet, das die deutsche Marktforschungspraxis in den letzten Jahrzehnten nachhaltig geprägt hat. Es ist auch in Englisch und Chinesisch erschienen.

Auf der Webseite [...] werden weitere Materialien (bspw. Excel-Beispiele, R Code) angeboten, durch die sich die Verfahren noch besser erschließen und vertiefen lassen.

Interaktive Flashcards helfen den eigenen Lernfortschritt zu kontrollieren. Mit der Springer Nature Flashcards-App können Sie exklusive Inhalte nutzen und Ihr Wissen testen.

Inhaltsverzeichnis

Einführung in die empirische Datenanalyse.- Regressionsanalyse.- Varianzanalyse.- Kontingenzanalyse (Kreuztabellierung).- Logistische Regression.- Diskriminanzanalyse.- Faktorenanalyse.- Clusteranalyse.- Conjointanalyse.

Details
Erscheinungsjahr: 2023
Fachbereich: Wahrscheinlichkeitstheorie
Genre: Mathematik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Bundle
Seiten: 684
Inhalt: 1 Taschenbuch
1 eBook
ISBN-13: 9783658404642
ISBN-10: 3658404647
Sprache: Deutsch
Herstellernummer: 978-3-658-40464-2
Ausstattung / Beilage: Paperback
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Backhaus, Klaus
Erichson, Bernd
Weiber, Thomas
Weiber, Rolf
Gensler, Sonja
Auflage: 17. aktualisierte Aufl. 2023
Hersteller: Springer Fachmedien Wiesbaden
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Maße: 240 x 168 x 37 mm
Von/Mit: Klaus Backhaus (u. a.)
Erscheinungsdatum: 28.06.2023
Gewicht: 1,128 kg
preigu-id: 126058731
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