Live-Online: Statistik im Controlling: Grundlagen für Datenanalyse und Data Science

Einführung in die Statistik im Controlling

• Warum ist Statistik im Controlling wichtig?
• Anwendungsbereiche der Statistik im Controlling.
• Skalenniveaus und Datenarten in Controlling-Daten.
• Erhebungsmethoden von Controlling-Daten.

Mittelwertkennzahlen im Controlling

• Beispiel: Berechnung des Modalwerts/Modus für Umsatzdaten.
• Beispiel: Ermittlung des Medians für Gehaltsdaten.
• Arithmetisches, geometrisches und harmonisches Mittel in der Budgetierung.

Lageverteilung von Daten im Controlling

• Quantile und Perzentile zur Analyse von Umsatzverteilungen.
• Histogramme für Produktionsmengen erstellen und interpretieren.
• Boxplots zur Darstellung von Kostenstrukturen anwenden.
• Identifizierung von Ausreißern in Finanzdaten.

Streuungskennzahlen im Controlling

• Lineare Streuung in Absatzprognosen.
• Standardabweichung und Varianz von Budgetabweichungen.
• Variationskoeffizient für die Vergleichbarkeit von Kennzahlen.

Zusammenhangsmaße im Controlling

• Erstellung von Kreuztabellen für Produkt-Markt-Analysen.
• Bivariate Analyse mit Pivot-Tabellen zur Untersuchung von Kostenstrukturen.
• Berechnung von Kontingenzkoeffizienten für Produktportfolioanalysen.
• Anwendung von Rangkorrelationen in der Kundenanalyse.
• Korrelationsanalyse zur Identifizierung von Zusammenhängen zwischen Kosten und Umsatz.

Regression und Machine Learning im Controlling

• Erstellung von Regressionsmodellen für Umsatzprognosen.
• Datenvorbereitung für die Analyse von Kostenstrukturen.
• Durchführung und Interpretation der Regressionsanalyse im Bereich der Preiselastizität.
• Aufteilung von Daten in Trainings- und Testdaten für die Modellvalidierung.
• Verbesserung von Prognosemodellen durch Anpassung von Variablen.

Kombinatorik im Controlling

• Berechnung von Konstellationen für Produktvarianten.
• Anwendung von Zufallsvariablen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen in der Risikoanalyse.

Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen im Controlling

• Beispiel: Berechnung der Binomialverteilung für die Ausfallwahrscheinlichkeit von Produkten.
• Anwendung der Poisson-Verteilung zur Prognose des Wartungsbedarfs.
• Hypergeometrische Verteilung in der Stichprobenziehung für Qualitätskontrollen.

Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen im Controlling

• Normalverteilung zur Analyse von Finanzmarktrenditen.
• Berechnung von Wahrscheinlichkeiten für Umsatzprognosen.
• Einsatz der Exponentialverteilung zur Modellierung von Wartungszeiten.

Zeitreihenanalyse im Controlling

• Trendmodelle zur Analyse von Umsatzentwicklungen.
• Anwendung des exponentiellen Glättens für Absatzprognosen.
• Prognosemodelle für Cashflow-Entwicklungen.
• Evaluierung der Modellgenauigkeit in der Umsatzprognose.

Konfidenzintervalle im Controlling

• Berechnung von Konfidenzintervallen für Umsatzprognosen und Budgetierungen.

Einseitige Parametertests im Controlling

• Statistische Tests für den Durchschnitt von Produktionszeiten.
• Test des Anteilswerts für Marktanteile.
• Varianztests zur Analyse von Kostenabweichungen.

Zweiseitige Parametertests im Controlling

• Statistische Tests für den Durchschnitt von Verkaufspreisen.
• Test des Anteilswerts für Produktqualitäten.
• Varianztests zur Analyse von Verkaufsvolumina.

• Sie lernen, wie statistische Methoden im Controlling eingesetzt werden können, um Daten zu analysieren.
• Sie verstehen die Bedeutung der Statistik im Controlling, um Trends und Muster in Unternehmensdaten zu identifizieren, Risiken frühzeitig zu erkennen und Chancen zu nutzen.
• Sie erfahren, wie statistische Analysen dazu beitragen können, Kostenstrukturen zu verstehen und zu optimieren, indem beispielsweise Kostentreiber identifiziert und Effizienzpotenziale aufgedeckt werden.
• Sie lernen, wie statistische Modelle im Controlling eingesetzt werden können, um Prognosen über zukünftige Entwicklungen, wie z.B. Umsatzprognosen oder Produktionsmengen, zu erstellen und damit die Planung und Steuerung zu verbessern.

Controller:innen, Data Scientists, Risikomanager:innen, die über grundlegende Kenntnisse im Controlling verfügen und Daten analysieren, interpretieren und visualisieren möchten.