Статистический анализ в MS Excel

Корпоративный тренинг (2-3 дня)

Ваши сотрудники будут принимать решения на основе выполняя расчеты в Excel.

Пройти тренинг рекомендуется

  • СЕО-специалистам и веб-аналитикам.
  • Разработчикам, продукт-менеджерам, тестировщикам.
  • Маркетологам, экономистам, финансистам, имеющим дело со статистической обработкой данных.
  • Риск-менеджерам.
  • Аналитикам и исследователям, использующих статистику в работе.
  • Руководителям для уменьшения ошибочных решений.

Вы научитесь

Корректно описывать данные

Рассчитывать ошибки выборочных оценок

Формулировать и проверять гипотезы

Моделировать и прогнозировать

Планировать исследование

Визуализировать результаты анализа

Кто я есть такой

Сухие цифры

0
Подписчиков сайта
0
Подписчиков на Youtube
0
Выполненных проектов

Меня зовут Дмитрий Езепов, по образованию статистик. 10 лет проработал в коммерческих организациях, где управлял товарными запасами, анализировал данные, прогнозировал, делал отчеты.

C 2014 года занимаюсь проектами по статистическому анализу данных (в MS Excel, R, Python), провожу тренинги, пишу статьи, записываю видео уроки и онлайн курсы для своего сайта.

Подробный план тренинга

1. Описание данных

Корректное описание данных – фундамент для правильных решений. Стандартный набор показателей и диаграмм позволяют быстро ознакомиться со структурой данных.

  • Средние величины и показатели разброса.
  • Нормальное распределение и его свойства.
  • Как далеко выборочная оценка может отклоняться от истинного значения?
  • Доверительный интервал для средней (z-оценка и по t-распределению).
  • Доверительный интервал для вероятности (приближенный и точный).
  • Визуализация данных с помощью гистограммы частот и "ящика с усами".
  • Использование надстройки Excel "Анализ данных" для подсчета сразу вcего.

2. Современный подход к проверке гипотез

Классические методы проверки гипотез устарели. В модуле рассмотрены современные подходы проверки и интерпретации статистических гипотез, учитывающие практическую значимость и вероятность пропустить интересующий эффект.

  • На какие вопросы отвечает проверка гипотезы?
  • Нулевая и альтернативная гипотезы.
  • Статистический критерий.
  • p-value или достигаемый уровень значимости.
  • Ошибки первого и второго типа.
  • Практическая значимость и размер эффекта.

3. Гипотезы об одной выборке

Гипотезы об одной выборке в основном касаются переноса свойств средней арифметической и доли на генеральную совокупность.

  • Проверка гипотез с помощью доверительных интервалов.
  • Проверка гипотез о средней.
  • Проверка гипотез о доле.
  • Размер эффекта.

4. Гипотезы о двух выборках (A/B тестирование)

Обнаружение эффекта по двум выборкам обычно производят через сравнение средних и долей.  Рассмотрены случаи зависимых и независимых выборок.

  • Сравнение средних в двух зависимых и независимых выборках (критерий Стьюдента, Крамера-Уэлча).
  • Сравнение долей в двух зависимых и независимых выборках (через нормальное приближение и точный критерий Фишера).
  • Размер эффекта.

5. Гипотезы о нескольких выборках

Задачу сравнения средних и долей можно распространить на большее количество выборок. В модуле изучается дисперсионный анализ для сравнения средних и анализ таблиц сопряженности для сравнения частот.

  • Дисперсионный анализ (ANOVA) для сравнения средних в независимых выборок.
  • Поправка на множественные сравнения.
  • Критерий Хи-квадрат для сравнения частот в нескольких независимых выборках.
  • Дисперсионный анализ в надстройке "Анализ данных".

6. Корреляция

Обнаружение взаимосвязей между показателями – одна из главных задач статистики. Рассмотрены способы визуального поиска взаимосвязей, расчет коэффициента корреляции Пирсона, доверительных интервалов, проверки гипотезы о значимости коэффициента корреляции.

  • Линейный коэффициент корреляции Пирсона.
  • Доверительный интервал коэффициента корреляции.
  • Проверка значимости коэффициента корреляции.
  • Сравнение двух коэффициентов корреляции.
  • Корреляционный анализ в надстройке "Анализ данных".

7. Регрессия

Предсказание и интерпретация влияния факторных признаков на результат выполняется с помощью методов регрессионного анализа.

  • Парная регрессия и МНК для расчета коэффициентов уравнения.
  • Модель множественной регрессии.
  • Включение в модель категориальных переменных.
  • Эффект взаимодействия предикторов.
  • Регрессионный анализ в надстройке "Анализ данных".

8. Логистическая регрессия и бинарная классификация

Предсказание переменной, которая принимает одно из двух возможных значений, – одна из часто встречающих практических задач. Например, купит – не купит, качественный – бракованный, болен – здоров и т.д. При ловком использовании Excel и здесь справится.

  • Что такое логистическая регрессия?
  • Оценка коэффициентов модели методом максимального правдоподобия.
  • Прогноз вероятностей и класса отклика.
  • Оценка качества модели с помощью ROC-кривой и AUC.
  • Визуализация.

9. Прогнозирование динамических рядов

Прогноз продаж, выручки, посетителей сайта, расходов и других динамических показателей – важнейшая задача в бизнес-анализе и планировании. В Excel 2016 появились функции, заменяющие специализированное ПО и дорогих аналитиков. 

  • Прогноз методом скользящего среднего.
  • Прогноз по тренду.
  • Фактор сезонности.
  • Учет тренда и сезонности в прогнозировании.
  • Доверительный интервал прогноза.

10. Анализ мощности критерия

В условиях жесткой конкуренции искать приходится малые эффекты, которые можно не заметить из-за низкой чувствительности критерия. Результатом станет пропуск важного открытия и впустую потраченные средства на исследование.

  • Что такое мощность критерия?
  • От чего зависит и как рассчитать мощность?
  • Минимальный объем выборки для обнаружения интересующего эффекта.
  • Бесплатное ПО для анализа мощности.

Каждый участник тренинга заберет с собой

Уникальные знания и опыт

Цветной конспект

Файлы c готовыми решениями

Сертификат о прохождении тренинга

Право на консультацию после тренинга

Комплектация и стоимость корпоративного тренинга в вашей организации

Базовая

150 000 2 дня
  • Описание данных
  • Современный подход к проверке гипотез
  • Гипотезы об одной выборке
  • Гипотезы о двух выборках
  • Гипотезы о нескольких выборках
  • Корреляция
  • Регрессия

Расширенная

250 000 3 дня
  • Описание данных
  • Современный подход к проверке гипотез
  • Гипотезы об одной выборке​
  • Гипотезы о двух выборках
  • Гипотезы о нескольких выборках​
  • Корреляция
  • Регрессия
  • Логистическая регрессия и бинарная классификация​
  • Прогнозирование динамических рядов
  • Анализ мощности критерия

Гарантия

Я на 100% уверен в качестве моего тренинга, поэтому работаю по постоплате. Если вы останетесь недовольны качеством обучения сотрудников, то вправе отказаться от оплаты или я проведу тренинг повторно по новой программе. Вы ничем не рискуете, все риски я беру на себя.

Что требуется от организатора

  • удобное помещение для проведения тренинга
  • проектор для показа презентации
  • компьютер с Excel 2016 каждому участнику
  • кофе, чай, обеды – за вами
  • тренинг может быть организован в открытой форме на тех же условиях с моей стороны

Связаться со мной

Через мессенджер

По почте

Поделиться в соцсетях​

Поделиться в facebook
Facebook
Поделиться в google
Google+
Поделиться в twitter
Twitter
Поделиться в linkedin
LinkedIn
Поделиться в vk
VK
Поделиться в odnoklassniki
OK
Поделиться в telegram
Telegram