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.О.02 |
Формируемые компетенции | ОПК-2 | 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 AcrobatReaderMicrosoft Office 2010 (Office 2010 Professional, № 4065231 от 08.12.2010), (бессрочно); Microsoft Windows 7 (Windows 7 Professional, № 61834699 от 22.04.2013), (бессрочно); Chrome (http://www.chromium.org/chromium-os/licenses), (бессрочно); 7-Zip (http://www.7-zip.org/license.txt), (бессрочно); AcrobatReader (http://wwwimages.adobe.com/content/dam/Adobe/en/legal/servicetou/Acrobat_com_Additional_TOU-en_US-20140618_1200.pdf), (бессрочно); ASTRA LINUX SPECIAL EDITION (https://astralinux.ru/products/astra-linux-special-edition/), (бессрочно); LibreOffice (https://ru.libreoffice.org/), (бессрочно); Веб-браузер Chromium (https://www.chromium.org/Home/), (бессрочно); Антивирус Касперский (https://www.kaspersky.ru/), (до 23 июня 2024); Архиватор Ark (https://apps.kde.org/ark/), (бессрочно); Okular (https://okular.kde.org/ru/download/), (бессрочно); Редактор изображений Gimp (https://www.gimp.org/), (бессрочно) Информационная справочная система:
СПС КонсультантПлюс (инсталлированный ресурс АлтГУ или http://www.consultant.ru/). Профессиональные базы данных: 1. Электронная база данных «Scopus» (http://www.scopus.com); 2. Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета (http://elibrary.asu.ru/); 3. Научная электронная библиотека elibrary (http://elibrary.ru) |
Форма промежуточной аттестации | Зачет. |