| Цель изучения дисциплины | Учебный курс «Методы анализа 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.05 |
| 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, проверке исследовательских гипотез, применению математико-статистических методов обработки и анализа эмпирических данных (корреляционно-регрессионный анализ, анализ временных рядов, методы машинного обучения). Уметь:
применять методы проектирования измерительных шкал, проверки и обоснования надежности результатов измерения, проверки исследовательских гипотез, статистической обработки данных (корреляционно-регрессионный анализ, анализ временных рядов, методы машинного обучения). Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
обработки данных с использованием специальных методов (корреляционно-регрессионный анализ, анализ временных рядов, методы машинного обучения) и прикладного программного обеспечения (математико-статистических пакетов PSPP, R для математически корректного анализа результатов количественных исследований в экономических и социальных областях. |
| Содержание дисциплины | Основы анализа данных. Классические методы анализа данных. Логика и методы проверки статистических гипотез при решении социально-экономических и управленческих задач. |
| Виды учебной работы | Лекции, лабораторные, самостоятельная работа. |
| Используемые информационные, инструментальные и программные средства |
Excel
R R-Studio PSPP Microsoft Windows 7-Zip Microsoft Office Chrome Acrobat Reader ASTRA LINUX SPECIAL EDITION LibreOffice Антивирус Касперский http://www.consultant.ru
|
| Форма промежуточной аттестации | Экзамен, зачет. |