BVM-Seminar: Datenimputation und Datenfusion

In der Marktforschungspraxis werden häufig fusionierte Daten erzeugt und ausgewertet. In diesem Seminar werden die Grundbegriffe (z.B. Donor, Rezipient, gemeinsame Variablen, etc.) und der theoretische Hintergrund von Datenimputation und -fusion erläutert. Anhand praktischer Übungen mit R werden die Möglichkeiten und Limitationen dieser Datenintegrationstechniken ausgelotet. Was unterscheidet Imputation und Fusion? Was können die verschieden Techniken leisten und was nicht?

Lernziele

  • Grundbegriffe: Missing Pattern, Imputation, Fusion, bedingte Unabhängigkeitsannahme
  • Wann ist ein Imputationsverfahren zulässig?
  • Algorithmen: Modell-basiert, Nearest Neighbor, Predictive-Mean-Matching, Chained Equations
  • Imputation mit R

Für wen gedacht?

Marktforscher, die mehr über Datenimputation und Datenfusion lernen wollen. Statistisches Grundlagenwissen wird vorausgesetzt, R-Kenntnisse sind keine Voraussetzung.

Mehr Informationen finden Sie hier. 

 

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