Статистика в MS Excel
Корпоративный тренинг (2 дня)
Используя методы статистики и MS Excel, ваши сотрудники научатся извлекать из данных новые знания и делать корректные выводы.
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
Уникальность тренинга
Подобных тренингов нет
Современная статистика
Все расчеты в Excel
Кто я есть такой
Сухие цифры
Меня зовут Дмитрий Езепов, проживаю в г. Минск, Беларусь. Эксперт по Excel (MOS) и сертифицированный тренер Microsoft (MCT).
10 лет посвятил закупочной логистике, где управлял товарными запасами, анализировал данные, прогнозировал, готовил отчеты, автоматизировал процесс закупок.
В настоящее время выполняю проекты с применением методов статистики и машинного обучения.
C 2014 провожу тренинги по работе в Excel, параллельно развиваю сайт и канал на Youtube.
Подробный план тренинга
1. Описание данных
Описание данных – фундамент для правильных решений. В модуле рассмотрены показатели и диаграммы, которые позволяют быстро оценить характер данных.
- Функции Excel для статистических вычислений.
- 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.
- Практическая значимость и размер эффекта.
- Ошибки первого и второго типа.
- Мощность критерия
- Расчет минимального размера выборки
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. 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".
6. 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".
7. 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.
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
Стоимость тренинга: 130 000 RUR
Плюс расходы на дорогу и проживание
Что требуется от организатора
- удобное помещение для проведения тренинга
- проектор для показа презентации
- компьютер с Excel 2016 каждому участнику
- кофе, чай, обеды – за вами