Ausgewähltes Thema: Regressionsanalyse in Excel für Wirtschaftsstudierende

Heute tauchen wir gemeinsam in die Regressionsanalyse in Excel für Wirtschaftsstudierende ein: praxisnah, verständlich und direkt nutzbar. Von der Datenbereinigung bis zur überzeugenden Management-Präsentation zeigen wir, wie Sie mit Excel belastbare Geschäftsentscheidungen vorbereiten. Teilen Sie Ihre Fragen, abonnieren Sie unsere Updates und wachsen Sie mit einer Community, die Analyse wirklich anwendet.

Regressionsanalyse in Excel hilft Ihnen, Zusammenhänge zwischen Variablen sichtbar zu machen und zukünftige Werte abzuschätzen. Sie lernen, Unsicherheiten zu quantifizieren, Hypothesen zu prüfen und Entscheidungen faktenbasiert zu kommunizieren – ohne auf komplexe Spezialsoftware angewiesen zu sein.

Warum Regressionsanalyse in Excel für Wirtschaftsstudierende unverzichtbar ist

Daten vorbereiten: Sauberkeit vor Statistik

Entscheiden Sie bewusst zwischen Löschen, Imputieren oder Segmentieren. Dokumentieren Sie Ihre Wahl im Tabellenblatt, verwenden Sie Verweise statt Kopieren, und testen Sie Sensitivität, indem Sie mehrere Varianten des Datensatzes anlegen und die Modellstabilität vergleichen.

Werkzeuge in Excel: Vom Datenanalyse-Toolpaket bis RGP (LINEST)

Unter Add-Ins aktivieren Sie das Datenanalyse-Toolpaket und erhalten sofort die Regressionsfunktion mit Koeffizienten, Standardfehlern, p‑Werten und R‑Quadrat. Legen Sie Ausgaben in einem separaten Blatt ab, um Versionen klar voneinander zu trennen.

Ergebnisse interpretieren und sicher kommunizieren

Erklären Sie, dass p‑Werte Evidenz gegen die Nullhypothese liefern, nicht Effektgröße. Nutzen Sie Konfidenzintervalle, um die Bandbreite plausibler Effekte zu zeigen, und übersetzen Sie beides in einfache, entscheidungsrelevante Aussagen.

Ergebnisse interpretieren und sicher kommunizieren

Stellen Sie adj. R‑Quadrat, RMSE und Prognosefehler im Testdatensatz gegenüber. Kombinieren Sie Statistik mit Geschäftslogik: Ein etwas schwächeres, aber erklärbareres Modell kann im Management mehr Vertrauen und Wirkung entfalten.

Fallstudie: Von Bauchgefühl zur belastbaren Absatzprognose

Ein Praktikum bei einem regionalen Händler: Marketingaktionen wurden nach Gefühl terminiert, Lagerbestände schwankten. Ziel war, wöchentliche Nachfrage je Kategorie zu prognostizieren und Werbeeffekte objektiv zu quantifizieren – mit den verfügbaren Excel‑Daten.

Fallstudie: Von Bauchgefühl zur belastbaren Absatzprognose

Nach Datensäuberung, Dummy‑Variablen für Aktionen und Wetterdatenintegration entstand ein lineares Modell mit plausiblen Treibern. A/B‑Wochen dienten als Test. Das Team nutzte RGP und Residuenplots, um Stabilität und Annahmen kritisch zu prüfen.

Nächste Schritte, Übungen und Community

Sammeln Sie drei potenzielle Treiber für eine Ihnen vertraute Kennzahl, bauen Sie ein kleines Excel‑Modell, prüfen Sie Residuen, und notieren Sie zwei konkrete Entscheidungen, die Sie mit der Prognose unterstützen würden. Teilen Sie Ihre Ergebnisse.

Ausgewähltes Thema: Regressionsanalyse in Excel für Wirtschaftsstudierende

Warum Regressionsanalyse in Excel für Wirtschaftsstudierende unverzichtbar ist

Daten vorbereiten: Sauberkeit vor Statistik

Werkzeuge in Excel: Vom Datenanalyse-Toolpaket bis RGP (LINEST)

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Ergebnisse interpretieren und sicher kommunizieren

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Fallstudie: Von Bauchgefühl zur belastbaren Absatzprognose

Fallstudie: Von Bauchgefühl zur belastbaren Absatzprognose

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