Аннотация рабочей программы дисциплины
«Анализ данных»

Цель изучения дисциплины Учебный курс «Анализ данных» посвящен проектированию бизнес-исследований, проверке и обоснованию надежности их результатов, применению математико-статистических методов обработки и анализа эмпирических данных, проверки исследовательских гипотез, прогнозирования. Основная цель курса – освоение специальных методов и прикладного программного обеспечения (математико-статистических пакетов R, PSPP, SPSS) для математически корректного анализа результатов количественных исследований в экономических и бизнес-областях.
Главной особенностью курса является его практическая направленность. В рамках курса рассматриваются реальные задачи в областях маркетинга, управления, прогнозирования и оптимизации производства товаров, оценки качества товаров и услуг и многих других сферах деятельности. В течение курса студентам будут предложено свыше 100 задач для самостоятельного решения и решения на лабораторных занятиях.
Учебный курс направлен на формирование основ статистической грамотности в тех областях, которые часто остаются за пределами базовых вузовских курсов по математике, статистике и эконометрике, а также многих учебников и учебных пособий. Особое внимание уделяется математическим основам проектирования количественных социально-экономических измерений: подробно рассматриваются виды измерительных шкал, методы калибровки и конвертирования данных из неметрических в метрические шкалы (в том числе с использованием модели Г. Раша), подходы и методы для оценки точности и надежности социально-экономических измерений (с использованием коэффициента альфа Кронбаха, коэффициентов Гутмана и других критериев и показателей). Также более обстоятельно, чем в базовых курсах по статистике и эконометрике, рассматриваются вопросы статистической проверки исследовательских гипотез, разбираются особенности использования статистических критериев и методов для такой проверки и получения корректных (с математической точки зрения) результатов. Заметное место занимает обсуждение вопросов корректного и адекватного использования методов корреляционно-регрессионного анализа и анализа временных рядов для прогнозирования социально-экономических процессов.

Целью учебного курса является обучение студентов навыкам практического использования современных программных продуктов для корректного статистического анализа результатов эмпирических бизнес-исследований, построения прогнозов, оценки рисков и принятия на этой основе управленческих решений в различных областях экономики и бизнеса.

Задачи курса:
познакомить с методами оценки качества результатов статистических бизнес-исследований;
дать представление о возможностях и функциях статистических пакетов для анализа социально-экономических процессов;
научить уверенно использовать пакеты статистические пакеты для обработки данных;
научить корректной интерпретации полученных результатов для анализа, прогнозирования и оценки рисков.
Место дисциплины в учебном плане Б1.Б
Формируемые компетенции ОПК-1, ПК-4
Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины
Знать:
основы теории социально-экономических измерений, подходы к проектированию измерительных шкал, проверке и обоснованию надежности результатов измерения, применению математико-статистических методов обработки и анализа эмпирических данных, проверки исследовательских гипотез.
Уметь:
применять методы проектирования измерительных шкал, проверки и обоснования надежности результатов измерения, проверки исследовательских гипотез, статистической обработки данных.
Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
обработки данных с использованием специальных методов и прикладного программного обеспечения (математико-статистических пакетов PSPP, R для математически корректного анализа результатов количественных исследований в экономических и социальных областях.
Содержание дисциплины Данные и измерения. Логика и методы проверки статистических гипотез. Параметрические и непараметрические методы. Оценка качества измерений..
Виды учебной работы Лекции, лабораторные, самостоятельная работа.
Используемые информационные, инструментальные и программные средства
Excel
R
PSPP

Microsoft Windows
7-Zip
AcrobatReader
1. Образовательный портал «Экономика, Социология, Менеджмент: Методы сбора и анализа социологических данных». http://ecsocman.edu.ru/db/sect/124/36.html
2. Сайт В.С. Аванесова. http://testolog.narod.ru
3. Статистические методы. Сайт А.И. Орлова. http://orlovs.pp.ru/stat.php
4. Центр маркетинга и информационного менеджмента РГГУ. Словарь терминов. http://marketing.rsuh.ru
5. Экономика и математические методы. http://www.cemi.rssi.ru/emm/
6. Cumulative Item Response Theory Models. http://www.education.umd.edu/Depts/EDMS/tutorials/CIRT.html
7. Exponenta.ru. Образовательный математический сайт. http://www.exponenta.ru
8. StatSoft Russia. http://www.statsoft.ru
Форма промежуточной аттестации Экзамен.