Сравнение
и создание групп
Вы научитесь сравнивать группы между собой и статистически оценивать значимость межгрупповых различий. Также вы освоите основные методы кластеризации и научитесь выделять группы объектов в наборе данных. Кроме того, вы выполните исследовательский проект на реальных данных компании 2GIS
34 лекций с заданиями
Чат в «Телеграме» с авторами
Свободное расписание
Сертификат
Присоединяйтесь к курсу в любое время! В бесплатном режиме доступен первый модуль. В платном — доступ к остальным модулям, заданиям и сертификации
Записаться
Оставьте свою почту, и мы напишем, когда курс откроется
Курс посвящен статистическому сравнению групп и категорий. В первой части курса мы рассказываем о параметрических и непараметрических тестах сравнения средних и распределений, какие возможности и ограничения связаны с разными методами сравнения групп, говорим о сравнении связанных и несвязанных выборок.
Различаются ли регионы (или аудитории) по доходу или возрасту? Как отличается пользовательская активность в разные времена года? Случайны различия между группами или закономерны? Курс научит искать ответы на такие вопросы.
Вторая половина курса посвящена выделению групп на основе эмпирических данных. Есть ли в данных структура? Можно ли говорить о том, что люди, компании или университеты группируются в отличительные узнаваемые классы? Как найти и охарактеризовать такие группы? Мы покажем основные алгоритмы кластеризации, которые позволяют решать эти задачи.
В практических видео курса мы покажем реализацию основных инструментов сравнения и выделения групп, а также предложим практические задачи и задания для отработки полученных навыков.
Для кого
Курс будет полезен всем, кто:
- Изучает анализ данных и хочет разобраться на простых и понятных примерах
- Знает основы анализа данных и хочет прокачаться в сравнении групп, поиске структур в данных, а также научиться методам кластерного анализа
- Хочет научиться работать в SPSS или R
- Работает с аналитиками данных и хочет понимать их
- Так или иначе имеет дело с данными и хочет научиться грамотно их анализировать
Зачем
- Научиться сравнивать группы между собой, находить сходства и значимые отличия
- Попрактиковаться в решении актуальных рыночных задач на реальных данных
- Научиться находить группы в данных и описывать их характеристики
- Познакомиться с инструментами анализа данных — SPSS и R
Авторский подход
Этот курс — результат совместной работы преподавателя анализа данных в НГУ Ольги Ечевской и аналитиков компании 2GIS Натальи Галановой и Виктора Демина.
Ценность курса — в комбинации систематичной и доступной подачи материала и практических кейсов, построенных на реальных данных компании 2GIS.
Ценность курса — в комбинации систематичной и доступной подачи материала и практических кейсов, построенных на реальных данных компании 2GIS.
Нажмите на карточку, чтобы узнать больше
программа курса
Этот курс — третий в специализации «Анализ данных». Чтобы успешно его освоить, вам понадобятся знания основ теории вероятностей и математической статистики. Если вы не уверены в своих знаниях, рекомендуем начать с курса «Введение в данные».
Курс расскажет вам, как понять, различаются ли группы между собой, какие различия наиболее существенны и статистически значимы. Также вы узнаете, как находить группы в данных и выявлять характеристики этих групп. Мы начнем с обзора статистических гипотез и инструментов их проверки, поговорим о статистических тестах, параметрических и непараметрических, об их возможностях и ограничениях, разберем их на практических примерах.
Затем мы перейдем к выделению групп в данных и познакомимся с методами кластерного анализа, разберем основные инструменты статистической оценки взаимосвязей: таблицы сопряженности, коэффициенты корреляции, модели линейной регрессии. Научимся интерпретировать их смысл и оценивать качество построенных моделей.
Вы сможете применить полученные знания, выполнив небольшой проект на реальных данных, предоставленных компанией 2GIS.
- Вводная лекция: структура и содержание специализации
- О чем этот курс и как он устроен
- Дополнительные материалы по статистическим пакетам
- Данные, на которые мы опираемся и ссылаемся
В первом модуле курса мы начнем разбираться со статистическими инструментами сравнения параметров и распределений в группах. Сначала поговорим об основных задачах межгрупповых сравнений, затем рассмотрим одновыборочные и двухвыборочные критерии, научимся сравнивать связанные и несвязанные выборки и посмотрим на практике, на реальных данных, как рассчитывать основные статистики в R и SPSS и интерпретировать полученные результаты.
- Введение в межгрупповые сравнения
- Одновыборочные критерии сравнения средних
- Сравнение двух независимых выборок
- Сравнение дисперсий двух независимых выборок
- Сравнение распределений двух независимых выборок
- Сравнение двух связанных выборок
- Критерии равенства групп. Практика
- Сравнение средних в SPSS. Практика
В этом модуле мы продолжим разговор о сравнении групп. Мы научимся сравнивать несколько групп при помощи разных инструментов, грамотно выбирать инструменты исходя из задачи и типа данных, с которыми мы работаем, и на практике, на реальных данных, посмотрим, как рассчитывать основные статистики в R и SPSS и интерпретировать полученные результаты.
- Сравнение средних для k независимых выборок: параметрический случай
- Сравнение средних для k независимых выборок: непараметрический случай
- Сравнение средних для нескольких связанных выборок
- Критерий Фридмана
- Биномиальные данные
- Проверка соответствия выборочных пропорций теоретическим
- Проверка гипотез о равенстве средних для нескольких зависимых и независимых групп в R. Практика
- Сравнение средних в SPSS: k-выборочные критерии. Практика
- Сравнение средних в SPSS: тесты для связанных выборок. Практика
В третьем модуле курса мы поговорим о методах выделения групп. Если до этого мы сравнивали группы, которые уже были нам известны, то во второй половине курса мы будем говорить о том, как обнаружить группы в данных, как их выделить, охарактеризовать и что можно делать с построенной классификацией дальше. Основной фокус модуля — агломеративные методы классификации. В заключении, как всегда, будет практика на реальных данных.
- Особенности методов кластерного анализа
- Меры сходства. Меры расстояния
- Корреляционные меры сходства и меры ассоциативности
- Иерархический кластерный анализ
- Определение оптимального количества кластеров
- Иерархический кластерный анализ: пример
- Иерархический кластерный анализ в R. Практика
- Иерархический кластерный анализ в SPSS. Практика
В заключительном модуле курса мы разберемся еще с одним классом методов кластеризации — итерационными методами: увидим, как работают алгоритмы, каковы возможности и ограничения разных алгоритмов, научимся строить классификации, оценивать их качество, характеризовать и анализировать полученные группы, а также разберем некоторые инструменты визуализации результатов классификации. В заключении, как всегда, будет практика на реальных данных.
- Метод k-средних
- Метод K-средних. Пример
- Алгоритм Forel
- Forel. Пример
- Способы оценки качества кластеризации
- Графические инструменты в кластерном анализе
- Построение кластерного анализа с помощью k-средних в R. Практика
- Построение кластерного анализа методом k-средних в SPSS. Практика
Специализация «Анализ данных»
Этот курс — часть специализации. Вы можете приобрести сразу четыре курса со скидкой 15%
Авторы
- Ольга ЕчевскаяСоциолог-исследователь, кандидат социологических наук, преподаватель курса «Анализ данных» в Новосибирском государственном университете
- Виктор ДеминАналитик данных компании 2GIS, Team lead, кандидат технических наук
- Наталья ГалановаАналитик данных компании 2GIS.
Как выглядит курс
Сравнение и создание групп
Курс посвящен статистическому сравнению групп и категорий. В первой части курса мы рассказываем о параметрических и непараметрических тестах сравнения средних и распределений, какие возможности и ограничения связаны с разными методами сравнения групп, говорим о сравнении связанных и несвязанных выборок.
Вторая половина курса посвящена выделению групп на основе эмпирических данных. Есть ли в данных структура? Можно ли говорить о том, что люди, компании или университеты группируются в отличительные узнаваемые классы? Как найти и охарактеризовать такие группы? Мы покажем основные алгоритмы кластеризации, которые позволяют решать такие задачи.
В практических видео курса мы покажем реализацию основных инструментов сравнения и выделения групп, а также предложим практические задачи и задания для отработки полученных навыков. Добро пожаловать на курс!
- Что вы получите
- 4 модуля, 34 видеолекции
- 9 практических видео (скринкастов)
- Авторская подача: просто, понятно, с примерами, разбором типичных ошибок, демонстрацией решения задач в SPSS и R
- Практическое задание для отработки навыков анализа данных на реальных данных компании 2GIS
- Свободное расписание: нет дедлайнов и сроков сдачи заданий
- Тест после каждого модуля
- Профессиональное видео и современная графика
- Быстрая связь с техподдержкой и чат с автором
- В бесплатном режиме первый модуль доступен вам полностью. После оплаты обучения для вас откроется полный доступ к курсу, проверочным заданиям после каждого урока и сертификации
- 4 модуля, 34 видеолекции
- Зачем
- Научиться сравнивать группы между собой, находить сходства и значимые отличия
- Попрактиковаться в решении актуальных рыночных задач на реальных данных
- Научиться находить группы в данных и описывать их характеристики
- Познакомиться с инструментами анализа данных — SPSS и R
- Научиться сравнивать группы между собой, находить сходства и значимые отличия
Присоединяйтесь к курсу в любое время! В бесплатном режиме доступен первый модуль. В платном — доступ к остальным модулям, заданиям и сертификации
FAQ
Запуск курса в июне 2023. В день начала обучения вы получите оповещение на указанную почту.
Все обучение проходит онлайн. Вы изучаете уроки и общаетесь с сокурсниками и автором в чате.
В нашем курсе нет дедлайнов и сроков. Вы можете проходить его в комфортном темпе.
В нашем курсе нет вебинаров. Вы можете общаться с автором в чате.
Для просмотра лекций вам подойдет практически любое устройство (компьютер, телефон, планшет), на котором вам комфортно работать. Скорость интернета должна быть такой, чтобы можно было без задержек смотреть потоковое видео, например с YouTube. Выполнять тесты и выпускать сертификаты удобнее на компьютере.
Нет, вы учитесь на онлайн-платформе и смотрите потоковое видео.
Реквизиты курса
Длительность курса
5 недель
Организаторы
Новосибирский государственный университет, 2 GIS
Находясь на сайте, вы даете согласие на обработку файлов cookie. Это необходимо для более стабильной работы сайта