Oracle - Statistik mit SQL
Seminarübersicht
| ID | 1102005 |
| Dauer | 2.0 Tage |
| Methoden | Vortrag mit Beispielen und Übungen. |
| Vorwissen | Oracle SQL, PL/SQL |
| Zielgruppe | Data Scientists, Machine Learning Engineers und Analysten |
| Vorgängerkurs | 1102001 |
Ziele
Datensätze beschreiben
Lernen Sie, mit Lage- und Streuungsmaßen Datensätze zu beschreiben
Zusammenhängen aufdecken
Weisen Sie Zusammenhänge zwischen Datenreihen nach
Statistische Modelle entwickeln
Verwenden Sie Regression, um Daten in Modellen zu erklären
Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten
Setzen Sie induktive Statistik für Wahrscheinlichkeiten ein
Hypothesen testen und nachweisen
Sehen Sie, wie Sie Hypothesen über die Grundgesamtheit prüfen
Wahrscheinlichkeitsverteilungen kennenlernen
Lernen Sie gängige Verteilungen kennen und nutzen
Schlussfolgerungen über die Grundgesamtheit treffen
Leiten Sie aus der Stichprobe Eigenschaften über die Grundgesamtheit ab
Übersicht
Oracle-Programmierer, Marketing- und Controlling-Fachkräfte, welche direkt mit SQL oder PL/SQL auf die Oracle-Datenbank zugreifen, können in SQL-Abfragen und PL/SQL-Prozeduren und PL/SQL-Funktionen statistische Analysen für deskriptive Statistik und induktive Statistik durchführen. Dieses Seminar zeigt Ihnen anhand von Beispielen die verschiedenen Funktionen, die direkt in der Oracle-Datenbank vorhanden sind. Die statistischen Konzepte von Lage- und Streuungsmaßen, Korrelation und Regression sowie statistisches Testen für Verteilungstests, Kontingenzanalyse und auch Varianzanalyse werden Ihnen ebenfalls bei jedem Beispiel vermittelt.
Termine
Zurzeit stehen keine offenen Termine zur Verfügung. Nutzen Sie alternativ die Inhouse‑Option.
Lernen Sie anhand maßgeschneiderter Beispiele und Inhalte – passgenau für Ihre Anforderungen.
Ihre Vorteile im Überblick
- Flexibles Wunschdatum
- Maßgeschneiderte Inhalte
- Intensiver Austausch
- Hoher Praxisbezug
Themen
- Daten beschreiben, darstellen und zusammenfassen
- Statistische Modelle für Prognosen und Erklärungen mit der linearen Regression aufbauen
- Wahrscheinlichkeitstheorie verstehen und anwenden
- Eigenschaften von Daten prüfen und mit Hypothesentests nachweisen
- Varianzanalyse für Analyse von Gruppenunterschieden nutzen
Beschreibung
Verwenden Sie Oracle und SQL-Funktionen für die deskriptive und induktive Datenanalyse, d.h. der Beschreibung von Daten und dem Nachweis von Aussagen sowie der Modellbildung.
Services
- Mittagessen / Catering
- Hilfe bei Hotel / Anreise
- Comelio-Zertifikat
- Flexibel: Bis einen Tag vorher kostenlos stornieren
Comelio Medien
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Inhalt
Statische Maßzahlen der deskriptiven Statistik
Lagemaße: Häufigkeiten mit COUNT, Modus mit STATS_MODE, Mittelwerte mit AVG, MEDIAN - Quantile mit - PERCENTILE_CONT und PERCENTILE_DISC - Streuungsmaße: Spannweite mit MIN und MAX, Standardabweichung mit STDDEV, STDDEV_POP und STDDEV_SAMP, Varianz mit VAR_POP, VAR_SAMP und VARIANCE - Rang und Verteilung mit CUME_DIST, DENSE_RANK, RANK und PERCENT_RANK
Korrelationsanalyse
Kovarianz mit COVAR_POP und COVAR_SAMP - Korrelation mit CORR (Bravais-Pearson) - Rangkorrelation mit CORR_S (Spearmans Rho) und CORR_K (Kendalls Tau)
Regressionssanalyse
Lineare Regression und Methode der kleinsten Quadrate - Geradengleichung ableiten mit REGR_SLOPE und REGR_INTERCEPT - Determinationskoeffizient mit REGR_R2 - Gemeinsamer Schwerpunkt mit REGR_AVGX und REGR_AVGY - Güteanalyse mit REGR_COUNT, REGR_SXX, REGR_SYY und REGR_SXY - Prognose und Residualanalyse
Kontingenzanalyse
Kontingenzanalyse und Zusammenhang bei kategorialen Variablen - Chi-Quadrat-Test mit CHISQ_OBS und CHISQ_DF - Signifikanz mit CHISQ_SIG - Kontingenzmaße: Phi-Koeffizient mit PHI_COEFFICIENT, Cramers V mit CRAMERS_V, Kontigenzkoeffizient mit CONT_COEFFICIENT und Cohens Kappa mit COHENS_K
Statistisches Testen
Überblick Wahrscheinlichkeitstheorie - Einführung in die Testtheorie - t-Test mit STATS_T_TEST_ONE (eine Stichprobe), STATS_T_TEST_PAIRED (zwei Stichproben), STATS_T_TEST_INDEP (zwei unabhängige Stichproben) und STATS_T_TEST_INDEPU (zwei unabhängige Stichproben mit ungleicher Varianz) - Varianzenvergleich mit STATS_F_TEST - Verteilungstests mit STATS_BINOMIAL_TEST - Mann-Whitney-Test mit STATS_MW_TEST - Kolmogorov-Smirnov-Funktion mit STATS_KS_TEST - Wilcoxon Signed Ranks mit STATS_WSR_TEST
Varianzanalyse (ANOVA)
Varianzanalyse - ANOVA durchführen mit STATS_ONE_WAY_ANOVA: Quadratesumme mit SUM_SQUARES_BETEEN und SUM_SQUARES_WITHIN, mittlere Quadratesummen mit MEAN_SQUARES_BETWEEN und MEAN_SQUARES_WITHIN, F-Wert mit F_RATIO und Signifikanz mit SIG
Dozent/in
Unser Oracle-Trainer Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie mit Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Oracle-Trainer und Oracle-DB-Entwickler für Data Warehousing- und Reporting-Lösungen. Er hat mehrere Bücher zu Oracle SQL und Oracle PL/SQL veröffentlicht.
Veröffentlichungen
- Oracle SQL (Comelio Medien )
978-3-939701-41-5 - Oracle PL/SQL (Comelio Medien )
978-3-939701-40-8 - Oracle PL/SQL - Objektrelationale Techniken (Comelio Medien )
978-3-939701-42-2 - Oracle, PL/SQL und XML (Comelio Medien )
978-3-939701-49-1 - Oracle 10g: Programmierung mit PL/SQL, Java, PHP und C++ (Galileo Computing )
978-3898423144