Анализ данных

Методы анализа данных / Продажи, маркетинг, BI, HR, экономисты

Обучение практическому использованию информации, имеющейся в распоряжении компании.

Возможность использования своих данных в процессе обучения

Примечание 1: Если от вашей компании планируется 3 и более человека, даты проведения могут быть скорректированы в соответствии с вашими потребностями, либо назначены дополнительные даты.

Примечание 2: Формат проведения в указанные даты может быть быть изменен в соответствии с потребностями участников (очный - на онлайн и наоборот).

Excel, SPSS

Стоимость участия

Один человек (от компании)

47000 ₽

Два и более человек (от компании)

46000 ₽

Один человек (физическое лицо)

46000 ₽

* Все скидки действуют только при предоплате

** Стоимость участия может изменяться в зависимости от даты и места проведения тренинга

Как проходит обучение On-line?
( узнать подробнее ... )

Программа тренинга

ДЕНЬ 1. Азы аналитики. Подготовка данных для анализа

ИНСТРУМЕНТЫ, МЕТОДИКИ, АЛГОРИТМЫ	КЕЙСЫ

Классификация «Цель анализа – Метод анализа» Типы исходных данных (шкалы) Основные статистические показатели и графики, применяемые для описания исходных данных различных типов: среднее и доля медиана и квартили стандартное отклонение и дисперсия стандартная ошибка доверительные интервалы столбиковая и круговая диаграмма (bar chart, pie chart) гистограмма (histogram) ящичная диаграмма (boxplot) диаграмма рассеяния (scatter plot) Алгоритм описательного анализа в зависимости от типа шкалы Определение размера выборки для описательного анализа данных в различных шкалах	Практический пример. Ищем выбросы в исходных данных с помощью различных графиков. Практический пример. Проводим описательный анализ потребителей по различным характеристикам, выбираем адекватные показатели и интерпретируем полученные результаты. Практический пример. Определяем необходимый размер выборки для решения задач слушателей. Пример. Разбираем типичные ошибки определения размера выборки при проведении исследований в различных областях.

ДЕНЬ 2. Анализ влияния факторов на основе методов проверки гипотез (для независимых выборок)

ИНСТРУМЕНТЫ, МЕТОДИКИ, АЛГОРИТМЫ	КЕЙСЫ

Основные понятия проверки гипотез: нулевая и альтернативная гипотезы, их формулировка на основе реальных задач исследования статистическая значимость независимые и зависимые выборки Критерии проверки гипотез для независимых выборок: Т-критерий Стьюдента U-критерий Манна-Уитни однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA) Н-критерий Краскела-Уоллеса критерий Хи-квадрат Пирсона Корреляционный анализ: коэффициенты корреляции Пирсона и Спирмена Алгоритм выбора критерия проверки гипотезы для независимых выборок	Практический пример. На основе имеющихся данных формулируем маркетинговые гипотезы, выбираем адекватные критерии и проводим анализ факторов спроса (пол, регион, уровень дохода, возраст и др.). Визуализируем и интерпретируем результаты анализа. Практический пример. На основе результатов анкетирования характеризуем профиль покупателя. Практический пример. Оцениваем эффекты проведенных акций. Практические примеры. Сравниваем группы потребителей/товаров по различным характеристикам. Визуализируем и интерпретируем результаты анализа. Примеры. Учимся быстро определять адекватный метод анализа для проверки гипотез участников тренинга.

ДЕНЬ 3. Анализ влияния факторов на основе методов проверки гипотез (для зависимых выборок)

ИНСТРУМЕНТЫ, МЕТОДИКИ, АЛГОРИТМЫ	КЕЙСЫ

Критерии проверки гипотез для зависимых выборок: парный Т-критерий Стьюдента парный критерий Уилкоксона критерии Фридмана критерий Мак-Немара критерий Кохрана Оценка согласованности мнений экспертов на основе коэффициента конкордации Кендалла	Практический пример. Оцениваем эффекты проведенных акций. Практический пример. Определяем эффективность рекламной кампании. Практические примеры. Оцениваем важность характеристик продукта на основе опроса покупателей, проверяем согласованность их мнений. Самостоятельная работа. Обрабатываем данные анкетирования с целью описания групп респондентов.

ДЕНЬ 4. Моделирование влияния факторов

ИНСТРУМЕНТЫ, МЕТОДИКИ, АЛГОРИТМЫ	КЕЙСЫ

Метод регрессионного анализа для учета (моделирования) одновременного влияния различных факторов на количественный отклик: требования к виду и количеству исходных данных необходимые и достаточные теоретические основы, идеи и принципы, плюсы и минусы подхода требования к факторам, которые планируется учитывать в анализе особенности моделирования при недостатке информации о факторах. Техника dummy-переменных пошаговый алгоритм регрессионного анализа способ проверки адекватности модели (анализ отклонений «факт-модель») интерпретация результатов: как влияют факторы на отклик, ранжирование по силе влияния Деревья классификации для учета (моделирования) одновременного влияния различных факторов на неколичественный отклик: требования к виду и количеству исходных данных необходимые и достаточные теоретические основы, идеи и принципы, плюсы и минусы подхода способ проверки адекватности модели определение условий достижения желаемого результата по построенному дереву	Практический пример. Подготавливаем исходные данные о цене товара и влияющих на нее факторах для применения метода регрессионного анализа. Проводим графический анализ влияния факторов на цену. Анализируем взаимовлияние факторов. Строим регрессионную модель. Проверяем качество модели и, при необходимости улучшаем ее. Интерпретируем результаты регрессионного анализа. Прогнозируем цену в зависимости от факторов на основе построенной модели. Практический пример. Строим различные варианты дерева факторов, влияющих на удовлетворенность потребителей. Учимся «читать» построенные деревья. Выбираем лучшее из нескольких вариантов решений. Интерпретируем результаты моделирования: формулируем условия повышения уровня удовлетворенности клиентов. Практический пример. Строим модель доходности торговой точки в зависимости от ее характеристик и прогнозируем доходность на основе построенной модели. Практический пример. Определяем правила отнесения торговой точки к определенному типу с использованием деревьев классификации.

После окончания обучения Вы сможете

Правильно подготавливать исходные данные для анализа

Проверять гипотезы с помощью доказательных методов и визуализировать результаты анализа

Обрабатывать результаты анкетирования / опроса

Рассчитывать и грамотно интерпретировать статистические показатели и графики

Моделировать и прогнозировать исследуемые показатели в зависимости от различных факторов

Преподаватели

Юлия Берлин

Преподаватель-аналитик Центра Статистических Технологий
Кандидат экономических наук, доцент.
Опыт преподавания и консультирования более 10 лет.
Разработка системы прогнозирования и анализа продаж компаний рынка FMCG.
Исследование потребительских предпочтений.
Планирование исследований и разработка планов экспериментов.
Обработка результатов анкетирования и тестов.
Разработка прогнозных моделей энергопотребления.
Автор более 40 учебно-методических и научных работ.

Анна Монахова

Преподаватель-аналитик, эксперт
Руководитель отдела развития образовательных программ ЦСТ.
Опыт консультационной деятельности 10 лет.
Большой опыт аналитика-практика.
Реализовала более двадцати консалтинговых проектов по анализу данных в бизнесе и научных исследованиях.
Консультировала специалистов таких компаний, как "Пивоваренная компания "Балтика", "Пивоварня Москва — Эфес", "ВымпелКом", "МегаФон", "Газпром нефть", "Монокристалл", "НЛМК", "Кока-Кола", "Маревен Фуд Сентрал" и др.
Является одним из ведущих консультантов в области использования статистических инструментов для решения прикладных задач.
Проводит подготовку специалистов по концепции SixSigma.

Вы получите:

Пошаговые инструкции по применению каждого метода

Сертификат на 4-месячную бесплатную консультационную поддержку

Требования:

Высшее образование

Опыт работы в Excel на уровне пользователя

Отзывы учеников

Селезнёва Марина Васильевна

Мясокомбинат "Павловская слобода"

Всё понравилось, отношение преподавателя очень позитивно, умение применительно ко всем донести материал, если считать, что все из разных отраслей, но с общими проблемами. Материал дан так, что хочется ещё чему-то научиться, что мы и сделаем в ближайшее время. Спасибо за тренинг.
Животов Антон Сергеевич

ООО "Татхимпласт"

Тренинг полностью оправдал мои ожидания. Темы объясняются очень доступно, подкрепляются примерами, что помогает лучше усваивать пройденный материал. В целом тренинг дает хорошие практические навыки, которые можно применять в дальнейшей работе. При возможности буду планировать посетить еще одни курсы.
Сергеев Иван Алексеевич

ООО "Запсибтрансгаз"

За пятидневный тренинг я многое для себя открыл. Преподаватель четко и понятно рассказывал теоретическую часть, после чего все знания закрепились практикой. Кроме того порадовала техническая оснащенность и раздаточный материал. Их вполне достаточно, чтобы получить необходимую базу знаний.
Феденко Игорь Вячеславович

ПАО "Авиакомпания "Сибирь"

Очень понравилось. Подача информации - информативно, сжато, широкий охват. Большое число примеров, изучение темы на практике. Предоставляются инструменты для Excel для дальнейшей работы. Готовность и желание преподавателей ответить на все вопросы.
Сафронова Светлана Викторовна

ООО "Нутриция"

Очень доступный в понимании материал, профессионализм преподавателя, а также чуткость и отзывчивость. Семинар очень понравился! Спасибо Анне!
Предложение. Сделать "школу статистика": увеличить количество дней тренинга, возможно на 2 недели; всем вместе полностью погрузиться в мир статистики... и, самое главное, создать несколько уровней изучения (аналогично ин.языкам).
Харлан Елена Владимировна

ПК "Балтика", менеджер по управлению ассортиментом

Замечательный тренинг, очень практичный, ценный, доступно для понимания.
Царёв Сергей Александрович

ОАО "Савушкин продукт", начальник отдела аналитики

Тренинг был продуктивным. Получил массу полезной инофрмации. Взглянул на работу подразделения и нашей компании с другой стороны. Оказывается, всё гениальное в управлении - очень просто. Пересмотрел свои взгляды на постановку задач.
Юдина Надежда Александровна

Триколор ТВ

Тренинг полностью оправдал мои ожидания. Был интересным, информативным. Полученные знания абсолютно точно будут применены на практике. Большое спасибо.
Винникова Ольга Игоревна

инженер по качеству, Калсоник Кансей Рус

Все очень понятно. Практические задания помогают усвоить теорию в полном объеме. Емкое, упорядоченное преподавание. Раздаточный материал с концентрированным материалом, изученным на практике. Приятным "бонусом" является возможность впоследствии обратиться за поддержкой в решении конкретных задач. Спасибо!
Катамашвили Екатерина Валерьяновна

Слушатель "Мирбис", mba-science

Блестяще! Так увлекательно о статистике - невозможно было представить :) А возможности, которые открываются… Правда, чтобы это реально освоить, необходимо время. Но как знакомство с областью - думаю, что это должны знать все, кто получает образование в области управления для принятия грамотных решений! Как элемент управленческой культуры!