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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.
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.
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.
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