• Redegøre for forudsætninger og anvendelse af udvalgte statistiske analysemetoder.
• Identificere og analysere erhvervsøkonomiske problemstillinger på grundlag af aktuelle samfundsdata og demonstrere evnen til at konkludere ud fra de udførte analyser, herunder foretage valg af strategiske løsninger.
• Sammenfatte og præsentere resultater af statistiske analyser på en systematisk og sammenhængende måde, der dokumenterer overblik, indsigt og forståelse for fagets erhvervsøkonomiske anvendelse.

I det obligatoriske fag Dataanalyse på HD 1.del introduceres og behandles en række af de basale statistiske grundbegreber, beskrivelser, analyseformer, modeller og metoder.

Formålet med det valgfrie fag Dataanalyse II er at udvide den statistiske viden med henblik på analyse af mere komplekse strukturer ud fra en virksomheds- /samfundsorienteret indfaldsvinkel. Faget anvender avancerede statistiske modeller og metoder, hvor formålet er at understøtte datadrevne beslutninger, der ofte er styret ud fra en analytisk tilgang.

Gennem dette fag skal den studerende således udvikle viden, færdigheder og kompetencer i at kunne gennemføre analyser, forstå og fortolke resultater ud fra givne data. Forståelse for modellernes og metodernes forudsætninger er centrale emner i fagets indhold.

Den studerende skal opnå evnen til at kommunikere analysernes konklusioner til såvel specialist som ikke-specialist. Modelforståelsen understøttes gennem anvendelse af statistikprogrammet SAS JMP - herved bliver det matematiske fundament for modellerne ikke et selvstændigt emne i undervisningen.

I faget Dataanalyse II behandles følgende modeller:

• Multipel regressionsanalyse
• Varians- og kovariansanalyse

• Logistisk regression (fx. spørgeskemaundersøgelser)
• Identifikation af tidsrækkekomponenter
• Tidsrækkeanalyse

• Forecastmodeller

I undervisningen er der fokus på modellernes forudsætninger med særligt henblik på validering af de trufne konklusioner.