Статистика в MS Excel тренинг | statanaliz.info

Статистика в MS Excel​

Корпоративный тренинг (2 дня)

Используя методы статистики и MS Excel, ваши сотрудники научатся извлекать из данных 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

0
Подписчиков сайта
0
Подписчиков на Youtube
0
Выполненных проектов

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
  • 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
Пролистать наверх

Электронная книга трюков MS Excel

Секреты эффективной работы

Конфиденциальность данных гарантирована.
Никакого спама.