Quantitative Datenanalysen in Marketing und Management mit SPSS Grundlagen, Übungen und Lösungen
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
12.09.2026
Abbildungen
XII, 372 S. 289 Abb., 4 Abb. in Farbe.
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbHSeitenzahl
372
Maße (L/B)
24/16,8 cm
Sprache
Deutsch
ISBN
978-3-658-46518-6
Dieses Übungsbuch konzentriert sich auf die Interpretation und Anwendung anspruchsvoller Analysemethoden, die in der Marketing- und Managementforschung häufig eingesetzt werden. Mit der wachsenden Bedeutung von datenbasierten Entscheidungen in der Praxis wird die Fähigkeit, Analysen mittels quantitativer Methoden kompetent durchzuführen und zu interpretieren, immer wichtiger. Durch die Kombination von theoretischem Wissen und praktischen Übungen mit Lösungen werden Studierende optimal auf ihre zukünftigen beruflichen Herausforderungen vorbereitet. Zielgruppe sind insbesondere Studierende, die bereits Grundkenntnisse in der uni- und bivariaten deskriptiven Statistik erworben haben. Zudem wird ein Verständnis der inferenzstatistischen Verfahren vorausgesetzt, insbesondere der statistischen Prüfung von Hypothesen.
Die folgenden multivariaten Methoden werden behandelt:
- Analyse von fehlenden Werten und Ausreißern zur Bewertung der Datenqualität und Möglichkeiten der Datenaufbereitungen und -transformationen,
- Scoringverfahren zur Bewertung verschiedener Alternativen mittels mehrdimensionaler Zielkriterien,
- Varianzanalysen zum Vergleich der Mittelwerte mehrerer Gruppen, die durch kategoriale Variablen definiert werden,
- Regressionsanalysen zur Erkennung von Zusammenhängen zwischen metrischen Merkmalen,
- Prognoseverfahren zur Vorhersage zukünftiger Werte auf Basis von Beobachtungen aus der Vergangenheit,
- Clusteranalysen zur Strukturierung von Objekten bzw. Subjekten durch Bildung möglichst homogener Gruppen, die gegenüber den anderen Gruppen möglichst heterogen sind, und
- Entscheidungsbaumanalysen zur Klassifizierung von Objekten bzw. Subjekten zu vorgegebenen Gruppen auf Basis bekannter Eigenschaften.
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