Инструменты MS Excel для аналитики данных. Проведение статистических расчетов
Программа предназначена для специалистов, которые хотят научиться использовать возможности MS Excel для анализа и прогнозирования данных, применяя статистические методы обработки информации. Курс включает в себя изучение основ корреляционно-регрессионного анализа и практические занятия по использованию функций Excel для выполнения регрессионного анализа и построения прогнозов. Показаны возможности применения инструментов MS Excel для решения экономических и финансовых задач, а также визуального представления результатов анализа. Слушатели научатся интерпретировать результаты и применять на практике при решении текущих рабочих задач.
Вид обучения
Формат обучения
Дата и время
Место проведения
г. Санкт-Петербург, Лиговский проспект, 266с1, Бизнес Центр Премьер Лига (3 очередь), 4 этаж, из лифта направо. Станции метро «Московские ворота», «Технологический институт», «Обводный канал».
Документы по окончании обучения
Образец Удостоверения о повышении квалификации Санкт-Петербург
Что входит в стоимость
Методический материал, кофе-паузы.Для кого предназначен
Менеджеров, маркетологов, экономистов, аналитиков, социологов, логистов, инженеров и других специалистов, которым приходится сталкиваться с проблемой анализа и прогнозирования данных, для всех заинтересованных лиц.Цель обучения
Научиться оценивать возможности применения моделей машинного обучения в текущей деятельности для анализа и прогнозирования данных.Особенности программы
Занятия проходят частично в компьютерном классе в формате интенсивных тренингов.
Результат обучения
В результате обучения слушатели:
- Получат представление о том, как необходимо подготавливать данные, чтобы результат их обработки был достоверен.
- Научатся оценивать наличие связи между различными наборами данных и интерпретировать результат.
- Научатся выполнять регрессионный анализ для определения зависимости между переменными.
- Научатся строить прогнозы на основе корреляционно-регрессионного анализа.
- Научатся работать с различными типами регрессионных моделей (линейная, логарифмическая, экспоненциальная и др.) получат представление о том, где и для каких целей их целесообразно применять.
- Научатся применять средствами MS Excel для решения финансовых и экономических задач.
- Интерпретировать результаты анализа и представлять их в виде отчетов и презентаций.
Программа обучения
День 1
Сбор, подготовка, обработка и агрегирование данных для анализа.
- Требования к подготовке информации.
- Обработка и подготовка данных для анализа.
Статистические расчеты средствами MS Excel.
- Введение в статистику и основные понятия.
- Описательная статистика: сбор, подготовка, обработка и агрегирование данных для анализа.
- Вычисление статистических характеристик:
- по формулам.
- с помощью статистических функций.
- с помощью надстройки Пакет анализа.
День 2.
Применение инструментов MS Excel для проведения анализа статистических данных и прогнозирования.
- Вычисление мер центральной тенденции и разброса данных.
- Возможности прогнозирования (экстраполяция).
- Проведение частотного анализа.
- Корреляционно-регрессионный анализ данных.
- Корреляционный анализ: вычисление коэффициента корреляции и оценка его значимости
- Регрессионный анализ: построение линейной и нелинейной регрессии.
- Анализ временных рядов: выявление сезонности и прогнозирование.
- Кластерный анализ.
Практикум.
День 3.
Финансовые расчеты в MS Excel.
- Функции для финансовых расчетов.
- Оценка инвестиций и анализ эффективности проектов.
Практикум.
Экономические расчеты в MS Excel.
- Основные функции Excel для экономических расчетов.
- Решение задач оптимизации средствами Microsoft Excel.
Практикум.
Расширенные возможности MS Excel.
- Визуализация данных для быстрого анализа.
- Графическое представление данных. Гистограммы, круговые, столбчатые диаграммы.
- Анализ данных с помощью сводных таблиц.
- Возможности формирования динамических, интерактивных сводных отчетов и диаграмм.
- Надстройки Excel для обработки больших массивов данных.
- Расширенная консолидация с помощью Power Query.
Практикум.
Занятия частично проводятся в компьютерном классе.
