k-Means und DBSCAN -Modelle
k-means-Clustering ist eine Methode der Vektorquantisierung, die ursprünglich aus der Signalverarbeitung stammt und darauf abzielt, n Beobachtungen in k Cluster zu unterteilen, in denen jede Beobachtung zu dem Cluster mit dem nächsten Mittelwert (Clusterzentren oder Clusterschwerpunkt) gehört. k-Means-Clustering minimiert Varianzen innerhalb des Clusters auf Basis der quadratischen euklidische Abstände.
Bei DBSCAN handelt es sich um einen dichtebasierten ("density based"), nichtparametrischen Clustering-Algorithmus: Bei einer gegebenen Menge von Punkten in einem bestimmten Raum gruppiert er Punkte, die dicht beieinander liegen (Punkte mit vielen ähnlichen Nachbarn), und markiert Punkte, die allein in Regionen mit geringer Dichte liegen (wenige oder keine Nachbarn), als Ausreißer, deren nächste Nachbarn zu weit entfernt sind. DBSCAN ist einer der gebräuchlichsten Clustering-Algorithmen und wird auch am häufigsten in der wissenschaftlichen Literatur zitiert.
Rechnungsprüfung 4.0
Die Level-Ebenen sind frei wähl- oder kombinierbar und umfassen selbst jeweils zwei Teilmodule im Umfang von jeweils fünf Seminartagen, je nach individuellem Bedarf. Das Angebot wird überwiegend online bereitgestellt und ist mit zahlreichen Praxisbeispielen und Give-Aways (Musterdateien, Skripten) angereichert.
Es ist nicht erforderlich, das gesamte Programm in numerischer Reihenfolge zu absolvieren.
Nach jedem Einzelmodul können bereits Analyseschritte und -verfahren im Echtbetrieb erprobt werden. Ansonsten können Einzelmodule nach Bedarf über gewünschte Zeiträume gestreckt werden. Zur Vertiefung bietet CHE zahlreiche sogenannte Methodenworkshops (ganztägige Prakikerseminare) zu einzelnen Themen an, beispielsweise zum Monetary Unit Sampling oder zur Benford-Ziffernanalyse einschließlich Tool-Training (Umsetzung mit digitalen Werkzeugen von Excel bis KNIME).
Da in den für Rechnungsprüfer/-innen besonders relevanten einschlägigen Studiengängen / Ausbildungsgängen Kenntnisse zur Statistik wie auch zu umsetzungsbezogenen Excel-Kenntnissen nicht systematisch vermittelt werden, wird jeweils die Möglichkeit geschaffen, sich vor, während und/oder zwischen einzelnen Modulen derartige Kenntnisse noch anzueignen.
Für jedes Modul kann auf Basis eines Multiple-Choice-Tests ein qualifizierter Leistungsnachweis erworben werden.
Das gesamte Kursprogramm und die Beschreibung der Inhalte der einzelnen Modulbausteine finden Sie hier
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