Вы познакомитесь со статистической парадигмой восприятия действительности (в качестве альтернативы причинной), а также приобретёте навыки, необходимые для успешной деятельности в современном мире, который по своей природе является статистическим (вероятностным).
Будет полезно:
- Техническим руководителям
- Бизнес-аналитикам
- Руководителям проектов
- Студентам и аспирантам
Вы научитесь:
- Различать основные направления разведочного анализа данных, виды выборок, шкалы данных, типы диаграмм и уместность их использования, принципы визуализации и презентации итогов анализа
- Определять меры среднего и разброса, принципы их использования, отличия смещенной и несмещенной оценки, коэффициент корреляции Пирсона
- Разбираться в основных типах распределений случайной величины: нормальное, Пуассона, биноминальное, центральная предельная теорема, закон больших чисел, эвристика доступности
- Основам анализа больших данных: кластерный анализ, линейное программирование, регрессионный анализ, прогнозирование на основе экспоненциального сглаживания
- Обрабатывать сырые данные из файлов и Интернета с использованием Power Query
- Использовать основные статистические функции в Excel, формировать случайную выборку данных
- Оценивать прогноз методом Брайера
- Моделировать системную динамику в iThink
- Моделировать методом Монте-Карло в Excel
- Владеть терминологией в областях статистики, управления качеством, больших данных, теории информации
- Настраивать наивный байесовский классификатор
- Обрабатывать ошибки измерений в Excel на основе байесовской вероятности
Итогом обучения на курсе станет:
- понимание базовых концепций статистики, теории вероятностей, теории информации, обработки больших данных, планирования и оценки результатов эксперимента;
- формирование базовых навыков обработки данных в Excel;
- формирование базовых навыков презентации итогов анализа средствами Excel;
- приобретение навыков сбора данных и управления качеством на основе контрольных карт Шухарта.
Программа
1. Статистическое мышление против причинного
- Причинно-следственное и системное мышление
- Инструменты системного подхода
- Построение контрольных карт в Excel
- Контрольные карты и непрерывное совершенствование
- Оцениваемый тест
2. Разведочный анализ
- Генеральная совокупность и выборка
- Типы данных и их организация
- Каждой идее – своя визуализация
- Искусство графического представления данных
- Ложь, наглая ложь и статистика
- Оцениваемый тест
3. Описательные статистики
- Сводки данных. Меры центральной тенденции
- Меры рассеяния (вариации)
- Дискретные распределения
- Нормальное распределение
- Описательные статистики и распределения в Excel
- Оцениваемый тест
4. Теория вероятностей
- Основные понятия теории вероятностей
- Правила сложения вероятностей. Комбинаторика
- Условная вероятность. Теорема Байеса
- Теорема Байеса в Excel
- Естественная частота
- Оцениваемый тест
5. Статистический вывод
- t-статистика Стьюдента
- Функции Excel для работы с t-распределением
- Ошибки 1-го и 2-го рода
- Статистическая мощность
- Оцениваемый тест
6. Распределения с толстыми хвостами
- Закон Бенфорда или закон первой цифры
- Использование Power Query для импорта данных в Excel. Закон Ципфа
- Принцип Парето
- Фрактальная природа социальных и экономических явлений
- Философия неопределенности
- Оцениваемый тест
7. Прогнозирование
- Регрессия
- Метод Монте-Карло для расчета рисков
- Оптимизация с помощью линейного программирования
- Метод k-средних для сегментирования клиентской базы
- Философия неопределенности
- Оцениваемый тест
8. Теория информации
- Понятие количества информации
- Разработка оптимальной стратегии игры «Быки и коровы»
- Информация как алгоритм
- Как измерить нематериальное
- Количественное измерение неопределенности
- Стратегические игры
- Риск и неопределенность
- Оцениваемый тест
9. Заключение
