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Stefan Tuschl | Akateeminen Kirjakauppa

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Quantitative Datenanalysen in Marketing und Management mit SPSS - Übungsaufgaben und Lösungen
Stefan Tuschl; Elke Hörnstein
Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG (2025)
Pehmeäkantinen kirja
40,70
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Siirry koriin
Zukunft Der Marktforschung - Entwicklungschancen in Zeiten Von Social Media Und Big Data
Bernhard Keller; Hans-Werner Klein; Stefan Tuschl
Springer Gabler (2015)
Kovakantinen kirja
53,70
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Siirry koriin
Marktforschung der Zukunft - Mensch oder Maschine - Bewährte Kompetenzen in neuem Kontext
Bernhard Keller; Hans-Werner Klein; Stefan Tuschl
Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG (2016)
Kovakantinen kirja
57,40
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Siirry koriin
Statistische Datenanalyse mit dem Programmpaket SAS
Frank Oerthel; Stefan Tuschl
de Gruyter Oldenbourg (1995)
Kovakantinen kirja
114,80
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Siirry koriin
Zukunft der Marktforschung : Entwicklungschancen in Zeiten von Social Media und Big Data
Bernhard Keller (ed.); Hans-Werner Klein (ed.); Stefan Tuschl (ed.)
Springer Gabler (2019)
Moniviestin
62,10
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Virtuelle Lebenswelten - Körper - Räume - Affekte
Stefan Rieger; Armin Schäfer; Anna Tuschling
De Gruyter (2020)
Kovakantinen kirja
125,70
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Quantitative Datenanalysen in Marketing und Management mit SPSS - Übungsaufgaben und Lösungen
40,70 €
Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG
Sivumäärä: 250 sivua
Asu: Pehmeäkantinen kirja
Painos: 2025 ed.
Julkaisuvuosi: 2025, 24.02.2025 (lisätietoa)
Kieli: Saksa
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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