Введение в данные

Содержание курса

Каждый модуль посвящён отдельному классу задач и завершается тестом для самопроверки. В конце курса вы выполните практический проект на данных компании 2ГИС.

• 4 модуля
• 4 темы
• 10 часов

• Основы теории вероятностей

  Вспомним основы теории вероятностей: свойства, случайные величины, основные распределения. После прохождения этого модуля вы поймёте принципы, на которых строится статистический анализ данных.

• Основы статистического анализа выборочных данных

  Вы узнаете об описательных статистиках и о двух типах характеристик распределений — мерах центральной тенденции и мерах вариативности. Сначала мы разберёмся с типами данных, а затем рассмотрим основные меры центра и разброса для данных разных типов. Вы научитесь рассчитывать описательные статистики в SPSS и в R.

  • Типы данных.
  • Выборка случайных величин.
  • Меры центральной тенденции.
  • Меры вариативности.
  • Несмещённая дисперсия.
  • Меры и типы переменных: что и где применимо?
  • Практика. Описательные статистики в R.
  • Практика. Описательные статистики в SPSS.

• Графический анализ данных

  Вы узнаете, как по-разному могут выглядеть похожие по характеристикам распределения. Рассмотрите основные виды графиков, научитесь их применять и строить с помощью SPSS и R.

  • Почему важно визуализировать данные. Квартет Энскомба.
  • Гистограмма и методы её построения.
  • Box plot, или «ящик с усами».
  • Диаграмма рассеяния.
  • Графики для неметрических шкал.
  • Практика. Построение графиков в R.
  • Практика. Построение графиков в SPSS.

• Формирование выборок и подготовка данных

  Мы покажем, как строить выборки, работать с пропущенными и неопределёнными данными. Вы сможете сформировать массив данных в SPSS так, чтобы сэкономить время на этапе обработки и анализа.

  • Выборки.
  • Ошибки выборки.
  • Определение необходимого объёма выборки.
  • Работа с пропущенными наблюдениями.
  • Кодирование неопределённых ответов.
  • Практика. Формирование массива данных в SPSS.