CO 351
Statistische Analysen mit MS Excel
Zielgruppe
Führungskräfte, Entscheidungsträger:innen, Controller:innen. Für die Teilnahme sind Excel-Grundkenntnisse erforderlich.Inhalt und Ziele
Das Tabellenkalkulationsprogramm MS Excel ist das am weitesten verbreitete seiner Art. Die Software kann mehr als nur Daten speichern und diese in unterschiedlichen Darstellungen visualisieren. In diesem Kurs wollen wir uns anhand von Praxisbeispielen ansehen, welche statistischen Methoden in MS Excel anwendbar sind. Um sie zu verstehen, müssen wir uns die theoretischen Grundlagen zu der jeweiligen Funktion aneignen.
Folgende Themenkomplexe werden im Rahmen des Seminars behandelt:
- MS Excel als meistgenutzte Programmiersprache der Welt
- Datenaufbereitung
- Streumaße und Lageparameter
- Analysieren von Verteilungen
- Bestimmung von Korrelationen
- Regressionsanalysen
- Vorhersagen in MS Excel
- Visualisierung statistischer Ergebnisse
Lernmethode
Theorie-Input, praktische Übungen, Diskussion
Ziele
Erworbene digitale Kompetenzen gemäß DigComp 2.3 AT
- Kompetenzstufe: Stufe 3 (Fundiert SELBSTSTÄNDIG)
- Kompetenzbereiche: Umgang mit Informationen und Daten; Kreation, Produktion und Publikation
Trainer
Wilfinger Lukas MSc MSc
Zeit und Ort
- Seminarnummer:
- CO 351
- Trainingsform:
- Präsenz
- Dauer:
-
1 Tag(e) (8 Stunden)
- Termin:
-
29.09.2025
- Stundenplan:
-
09:00 - 17:00
- Ort:
-
Verwaltungsakademie des Bundes
Anmerkungen
Notebooks bzw. Desktop-Computer werden den Teilnehmenden vor Ort zur Verfügung gestellt. Wir arbeiten mit Office 2016.
Bitte beachten Sie auch das Seminar CO 350 bzw. OT-CO 353 „Statistik, Visualisierung und Big Data“, das Ihnen hilft, fundiertes Statistikwissen zu erwerben.
Organisation
- In Verantwortung von:
- Sulik Anna, Mag.
- Sekretariat:
- Fröhlich Elisabeth
Über den/die Trainer/in
Wilfinger Lukas MSc MSc
Österreichische Lotterien Gesellschaft m.b.H, Data Scientist. Arbeitsschwerpunkte: Erstellung von Vorhersagemodellen, Kommunikation und Aufbereitung von statistischen Zusammenhängen und Insights. Master in Data Science an der FH Wiener Neustadt, Master in Kartographie und Geoinformation an der Universität Wien
lukas-wil@hotmail.com