In diesem Kapitel lernst du Wahrscheinlichkeitskonzepte kennen, die Zusammenhänge zwischen Variablen sichtbar machen. Durch die Arbeit mit multivariaten Verteilungen, bedingter Wahrscheinlichkeit und Markov-Ketten gewinnst du Einblicke, wie probabilistische Modelle Kundenverhalten vorhersagen, Strategien optimieren und Risiken bewerten können. Diese Werkzeuge bilden eine solide Grundlage, um unter Unsicherheit datengestützte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Mehrdimensionale Verteilungen nutzen

Nutzen multivariater Verteilungen

Business-Fragen zuordnen

Gemeinsame Wahrscheinlichkeit interpretieren

Bedingte Wahrscheinlichkeit anwenden

Den Satz von Bayes für Entscheidungen nutzen

Konzepte der bedingten Wahrscheinlichkeit üben

Bedingte Wahrscheinlichkeit interpretieren

Analyse von Markov-Ketten

Markov-Chain-Analyse einsetzen

Eine Markov-Kette visualisieren

Eine Markov-Chain-Analyse interpretieren

Fortgeschrittene Wahrscheinlichkeitsrechnung für Geschäftsentscheidungen

Kapitel 2 konzentriert sich darauf, Unsicherheit im Hinblick auf Geschäftsergebnisse zu interpretieren und zu managen. Du lernst gängige Techniken wie Erwartungswertberechnungen, Konfidenz- und Prognoseintervalle, Szenarioanalyse und Sensitivitätsanalyse kennen.

Berechnungen des Erwartungswerts

Wahrscheinlichkeiten bestimmen

Erwartungswertberechnung.

Schritte zur Erwartungswertberechnung

ChatGPT

Zwischen Aktienoptionen wählen

Konfidenz- und Prognoseintervalle interpretieren

Bedeutung des Konfidenzintervalls

Optionen

Konfidenzintervall

Prognoseintervall

Konfidenz- vs. Prognoseintervalle

Den richtigen Laptop wählen

Szenarioanalyse

Szenarien betrachten

Ablauf der Szenarioanalyse

Schritte der Szenarioanalyse

Handlungsempfehlung auf Basis einer Szenarioanalyse

Sensitivitätsanalyse

Szenarioanalyse vs. Sensitivitätsanalyse

Unsicherheit analysieren und kommunizieren

Ein Tornadodiagramm interpretieren

Unsicherheit interpretieren und managen

Im letzten Kapitel erforschst du, wie Simulationstechniken die Entscheidungsfindung unter Unsicherheit verbessern. Du lernst, Resampling-Methoden, Monte-Carlo-Simulationen und Entscheidungsbäume anzuwenden, um Unsicherheit zu schätzen, Risiken zu bewerten und strategische Optionen zu visualisieren. Durch die Kombination dieser Methoden entwickelst du die Fähigkeit, Erkenntnisse zu synthetisieren und datengestützte Empfehlungen in Geschäftsszenarien auszusprechen.

Resampling bei wenig Daten

Resampling-Techniken

Zweck von Resampling

Der Resampling-Trade-off

Monte-Carlo-Simulation

Sinnvolle Ergebnisse aus Monte-Carlo-Simulationen sicherstellen

Zentrale Merkmale der Monte-Carlo-Simulation

Ergebnisse einer Monte-Carlo-Simulation interpretieren

Pfade mit Entscheidungsbäumen visualisieren

Bausteine von Entscheidungsbäumen

Entscheidungsbäume vs. Szenarioanalyse

Einen Entscheidungsbaum interpretieren

Erkenntnisse in den Entscheidungsprozess integrieren

Den Entscheidungsprozess anwenden

Die passende Methode wählen

Abschluss

Simulationstechniken für Entscheidungsunterstützung

Unsicherheit ist im Geschäftsleben allgegenwärtig – dennoch musst du dich bei Entscheidungen nicht auf Bauchgefühl verlassen. In diesem Kurs lernst du fortgeschrittene statistische Methoden und Simulationstechniken, um Unsicherheit zu modellieren, Risiken einzuschätzen und strategische Entscheidungen datengestützt zu treffen. In praxisnahen Übungen wendest du Wahrscheinlichkeitskonzepte, Szenarioplanung, Monte-Carlo-Simulationen und Entscheidungsbäume auf reale Business-Herausforderungen an.

Du startest mit einem soliden Fundament in Wahrscheinlichkeitsrechnung und untersuchst multivariate Verteilungen, bedingte Wahrscheinlichkeit und Markov-Ketten, um Muster in Geschäftsdaten aufzudecken. Anschließend lernst du, Unsicherheit zu messen und zu managen – mit Erwartungswertanalysen, Konfidenzintervallen und Sensitivitätstests. Zum Schluss setzt du Simulationstechniken wie Resampling, Monte-Carlo-Methoden und Entscheidungsbäume ein, um komplexe Szenarien zu bewerten und Erkenntnisse in umsetzbare Strategien zu übersetzen.

Am Ende dieses Kurses kannst du datengestützte Techniken sicher in deinen Entscheidungsprozess integrieren – so navigierst du Unsicherheit, reduzierst Risiken und erzielst bessere Geschäftsergebnisse.

<h2>Wahrscheinlichkeit und Unsicherheit im Geschäftsleben verstehen</h2>
Unsicherheit gehört einfach dazu, wenn man Entscheidungen trifft, aber mit modernen Wahrscheinlichkeitstechniken können wir sie gut modellieren und managen. Dieser Kurs fängt mit einem intensiven Blick auf die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie an, wobei der Fokus auf multivariaten Verteilungen, bedingter Wahrscheinlichkeit und Markov-Ketten liegt. Du lernst, wie du Datenabhängigkeiten analysierst, Wahrscheinlichkeiten einschätzt und Unsicherheiten in Geschäftsumgebungen quantifizierst. Wenn du diese Grundprinzipien verstehst, kannst du einen strukturierten Ansatz entwickeln, um auch unter unsicheren Bedingungen fundierte Entscheidungen zu treffen.

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<h2>Risiken quantifizieren und messen</h2>
Sobald die grundlegenden Konzepte klar sind, wirst du Techniken kennenlernen, um Risiken zu quantifizieren und zu mindern. Durch die Analyse des Erwartungswerts, Konfidenzintervalle, Szenarioanalysen und Sensitivitätstests lernst du, wie du die Auswirkungen von Unsicherheiten auf Geschäftsergebnisse messen kannst. Mit diesen Methoden kannst du mögliche Risiken bei Investitionsentscheidungen, operativen Strategien und Marktprognosen einschätzen. Durch praktische Übungen lernst du, wie du Wahrscheinlichkeitsanalysen auf echte Daten anwendest, damit deine strategischen Entscheidungen auf soliden statistischen Grundlagen basieren.

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<h2>Fortgeschrittene Simulations- und Entscheidungstechniken</h2>
Der letzte Teil dieses Kurses dreht sich um starke Simulationstechniken, die man bei schwierigen Entscheidungssituationen einsetzen kann. Du wirst dich mit Monte-Carlo-Simulationen, Resampling-Methoden und Entscheidungsbäumen beschäftigen, um verschiedene mögliche Ergebnisse zu bewerten und die strategische Planung zu optimieren. Mit diesen Tools kannst du Unsicherheiten modellieren, verschiedene Geschäftsszenarien durchspielen und datengestützte Empfehlungen mit Zuversicht aussprechen. Am Ende des Kurses wirst du die Fähigkeiten haben, Wahrscheinlichkeits- und Simulationstechniken in risikoreichen Geschäftsumgebungen einzusetzen und so präzisere und strategischere Entscheidungen zu treffen.

Introduction to Statistics

Entwickeln Sie Intuition für Wahrscheinlichkeit, Risikobewertung und Simulation für datenbasierte Entscheidungen.

Fortgeschrittene Wahrscheinlichkeitsrechnung: Unsicherheit in Daten

Senior Content Developer at DataCamp

Interpreting confidence and prediction intervals

Why do we need intervals?

Confidence intervals

Confidence interval example

Prediction intervals

Prediction interval example

Confidence vs. prediction intervals

Example: risk management

Let's practice!

Unsicherheit interpretieren und managen - Konfidenz- und Prognoseintervalle interpretieren

Konfidenz- und Prognoseintervalle interpretieren

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