YoVDO

Исследование и генерация данных для принятия бизн.-реш.

Offered By: University of Illinois at Urbana-Champaign via Coursera

Tags

Business Intelligence Courses Data Visualization Courses Confidence Intervals Courses Normal Distribution Courses Statistical Analysis Courses Sampling Courses Probability Distributions Courses

Course Description

Overview

Этот курс предоставляет аналитическую основу, позволяющую структурировано оценивать ключевые проблемы, а также инструменты, которые помогают управлять факторами неопределенности, затрагивающими и усложняющими бизнес-процессы. В частности, вы ознакомитесь с основами статистики и методами сведения данных, а также изучите такие понятия, как частота, нормальное распределение, статистическое исследование, выборка и доверительный интервал. Небольшая часть курса посвящена теоретическим основам предмета, но наша основная цель заключается в применении изучаемых методик. С помощью программы Excel и наборов данных из множества дисциплин, мы наглядно рассмотрим принципы использования статистики в различном контексте. На курсе вы не только ознакомитесь с указанными понятиями, но и научитесь анализировать полученные результаты. После успешного прохождения курса вы сможете: • Сводить большие наборы данных в графической, табличной и числовой форме. • Понимать, чем важна правильная выборка и почему ее результатам можно доверять. • Понимать, почему нормальное распределение можно использовать в множестве различных ситуаций. • Использовать данные выборки, чтобы делать выводы о генеральной совокупности с определенным уровнем достоверности оценки. • Использовать программу Excel для выполнения статистического анализа. Этот курс является частью программы iMBA Иллинойсского университета. Это полностью аккредитованная, представленная в удобной форме онлайн-программа MBA по доступной цене. Дополнительные сведения см. на странице "Ресурсы" этого курса или на сайте университета onlinemba.illinois.edu.

Syllabus

  • Подготовительная часть курса
    • Вы ознакомитесь с целями курса, условиями обучения и познакомитесь с сокурсниками. Подготовка также поможет получить технические навыки, которые понадобятся на этом курсе.
  • Модуль 1. Вступление. Сводка данных
    • Данные окружают нас повсюду, но какая информация в них скрыта? Первый шаг на пути к принятию оптимальных решений и активным действиям — научиться анализировать собранную информацию. В этом модуле мы ознакомимся с некоторыми инструментами статистики, которые помогут этого достичь.
  • Модуль 2. Описательная статистика и распределение вероятностей
    • Все мы слышали выражение "Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать", но этот принцип работает только в том случае, когда визуальное представление доступно и понятно, а не оставляет аудиторию в недоумении. Теперь, когда вы умеете использовать "картинки" для сведения данных, давайте определим, как сделать эти картинки понятнее.
  • Модуль 3. Выборка и центральная предельная теорема
    • Вам дали задание проанализировать сегмент рынка для своей компании. Вы и ваша команда уже решили, какие переменные вам необходимо рассмотреть. Также у вас есть предположение о том, какие факторы могут влиять на эти переменные. Вы уже готовы перейти к анализу. Но погодите! Где же ваши данные? Как вы приступите к сбору необходимых данных? В этом модуле мы рассмотрим подходы к генерации данных: понятия выборки и центральной предельной теоремы. Также мы разберемся в том, как генерировать соответствующие выборочные данные и почему они подходят.
  • Модуль 4. Выводы
    • Вы получили данные выборки, провели анализ и считаете, что уже можете сделать определенные выводы о генеральной совокупности на основе исследуемой выборки. Но есть ли у вас предчувствия по поводу достоверности этих результатов? Что поможет вам стать увереннее? Что ещё следовало принять во внимание? В этом модуле вы научитесь находить ответы на эти вопросы.

Taught by

Fataneh Taghaboni-Dutta

Tags

Related Courses

Design Computing: 3D Modeling in Rhinoceros with Python/Rhinoscript
University of Michigan via Coursera
3D SARS-CoV-19 Protein Visualization With Biopython
Coursera Project Network via Coursera
Access Bioinformatics Databases with Biopython
Coursera Project Network via Coursera
Accounting Data Analytics
University of Illinois at Urbana-Champaign via Coursera
Lean Data Approaches to Measure Social Impact
Acumen Academy