课程信息
4.4
17 个评分
3 个审阅
专项课程

第 1 门课程(共 1 门),位于

100% online

100% online

立即开始,按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。
中级

中级

完成时间(小时)

完成时间大约为5 小时

建议:5 недель обучения, 4-6 часов в неделю...
可选语言

俄语(Russian)

字幕:俄语(Russian)...
专项课程

第 1 门课程(共 1 门),位于

100% online

100% online

立即开始,按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。
中级

中级

完成时间(小时)

完成时间大约为5 小时

建议:5 недель обучения, 4-6 часов в неделю...
可选语言

俄语(Russian)

字幕:俄语(Russian)...

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1
完成时间(小时)
完成时间为 3 小时

Анализ временных рядов

В этом модуле мы начнем разговор о временных рядах. Сначала разберемся с понятием временного ряда, затем поговорим об анализе временных рядов. Рассмотрим такие компоненты временного ряда, как тренд, сезонность и остатки. После этого рассмотрим методы разложения временного ряда на составляющие и поймём, как и зачем выделять описанные компоненты во временных рядах. В заключении поговорим о том, как выявлять выбросы в данных, а также посмотрим на практике, как разложить временной ряд на трендовую составляющую, сезонную компоненту и остатки, используя R. ...
Reading
7 个视频(共 42 分钟), 8 个阅读材料, 5 个测验
Video7 个视频
1.1. Понятие временных рядов6分钟
1.2. Тренд8分钟
1.3. Сезонность6分钟
1.4. STL-разложение5分钟
1.5. Поиск выбросов4分钟
1.6. Тренд, сезонность, STL. Практика5分钟
Reading8 个阅读材料
О чем этот курс и как он устроен10分钟
Материалы по статистическим пакетам10分钟
Данные, на которые мы опираемся и ссылаемся10分钟
1.1. Понятие временных рядов. Презентация10分钟
1.2. Тренд (презентация)10分钟
1.3. Сезонность. Презентация10分钟
1.4. STL-разложение. Презентация10分钟
1.5. Поиск выбросов. Презентация10分钟
Quiz5 个练习
Вопросы для самопроверки6分钟
Вопросы для самопроверки10分钟
Вопросы для самопроверки4分钟
Вопросы для самопроверки8分钟
Анализ временных рядов20分钟
2
完成时间(小时)
完成时间为 2 小时

Прогноз временных рядов

В этом модуле мы продолжим разговор о временных рядах и научимся не только анализировать, но и прогнозировать их. Сначала рассмотрим авторегрессионную модель (AR) и сезонную авторегрессионную модель (SAR), которые подходят для решения задач прогнозирования, а также модели скользящего среднего (MA-модели), позволяющие сглаживать выбросы и описывать данные. Дальше поговорим о комбинации этих моделей (ARMA и ARIMA). Во второй части модуля мы поговорим об адаптивных моделях, обсудим их основные виды, а также поговорим о следящем контроле как инструменте их мониторинга. В заключении модуля попрактикуемся: построим прогноз временного ряда в R. ...
Reading
7 个视频(共 37 分钟), 6 个阅读材料, 7 个测验
Video7 个视频
2.2. ARMA и ARIMA4分钟
2.3. Адаптивные модели. Экспоненциальное сглаживание4分钟
2.4. Адаптивные модели. Модели с трендом и сезонностью4分钟
2.5. Виды адаптивных моделей5分钟
2.6. Следящий контроль. Модель Тригга — Лича6分钟
2.7. Построение моделей временных рядов в R. Практика6分钟
Reading6 个阅读材料
2.1. AR и MA: презентация.10分钟
2.2. ARMA и ARIMA: презентация10分钟
2.3. Адаптивные модели. Экспоненциальное сглаживание. Презентация10分钟
2.4. Адаптивные модели. Модели с трендом и сезонностью. Презентация10分钟
2.5. Виды адаптивных моделей. Презентация10分钟
Конспект: 2.6. Следящий контроль. Модель Тригга — Лича10分钟
Quiz7 个练习
Вопросы для самопроверки6分钟
Вопросы для самопроверки6分钟
Вопросы для самопроверки6分钟
Вопросы для самопроверки4分钟
Вопросы для самопроверки4分钟
Вопросы для самоконтроля6分钟
Прогноз временных рядов20分钟
3
完成时间(小时)
完成时间为 3 小时

Факторный анализ

В этом модуле поговорим о факторном анализе. Сначала поймем общий принцип: что это за модель, и для решения каких задач она применяется. Дальше разберем методы факторного анализа и научимся строить факторы одним из самых распространенных способов: методом главных компонент. В заключительных лекциях модуля мы поговорим о том, как оценить качество факторной модели, как можно использовать построенные переменные для дальнейшего анализа, а также пошагово разберем построение факторной модели в SPSS....
Reading
6 个视频(共 54 分钟), 7 个阅读材料, 3 个测验
Video6 个视频
3.2. Построение факторной модели8分钟
3.3. Способы оценки качества факторной модели6分钟
3.4. Пример построения факторной модели9分钟
3.5. Факторы готовы: что дальше?11分钟
3.6. Факторный анализ в SPSS. Практика9分钟
Reading7 个阅读材料
3.1. Введение в факторный анализ. Презентация10分钟
Факторный анализ: история метода10分钟
3.2. Построение факторной модели. Презентация10分钟
Конспект: 3.3. Способы оценки качества факторной модели10分钟
3.4. Пример построения факторной модели. Презентация10分钟
3.5. Факторы готовы: что дальше? [презентация]10分钟
"Кластеры на факторах": о построении кластеризации на основе переменных-факторов10分钟
Quiz3 个练习
Вопросы для самопроверки6分钟
Вопросы для самоконтроля6分钟
Факторный анализ20分钟
4
完成时间(小时)
完成时间为 2 小时

Классификация

В завершающем модуле курса мы поговорим о методах классификации. Для начала поставим задачу классификации: для чего применяются классификаторы, какие задачи из реальной жизни они помогают решать. Затем разберем некоторые методы классификации: линейный и Байесовский классификаторы, дерево решений, модель бинарной логистической регрессии и способы оценки её качества. Вы научитесь прогнозировать класс, в который попадёт объект с заданной вероятностью (к примеру, отдаст ли заёмщик кредит, или закончит ли студент курс), а также познакомитесь с тем, как применять методы классификации в R и SPSS на реальных данных....
Reading
8 个视频(共 47 分钟), 7 个测验
Video8 个视频
4.2. Линейный классификатор4分钟
4.3. Байесовский классификатор5分钟
4.4. Дерево решений7分钟
4.5. Бинарная логистическая регрессия: основная идея分钟
4.6. Логистическая регрессия: применение и оценка качества6分钟
4.7. Методы классификации в R. Практика8分钟
4.8. Построение модели логистической регрессии в SPSS. Практика7分钟
Quiz7 个练习
Вопросы для самопроверки8分钟
Вопросы для самопроверки6分钟
Вопросы для самопроверки4分钟
Вопрос для самопроверки6分钟
Вопросы для самопроверки6分钟
Вопросы для самопроверки6分钟
Тест: Классификация20分钟

讲师

Avatar

Ольга Ечевская

доцент, кандидат социологических наук
Кафедра общей социологии ЭФ НГУ
Avatar

Наталья Галанова

Специалист по анализу данных
Компания 2GIS
Avatar

Виктор Дёмин

Специалист по анализу данных, кандидат технических наук
Компания 2GIS

关于 Novosibirsk State University

Novosibirsk State University (NSU) is a research university located in Novosibirsk Akademgorodok, the world-famous scientific center in Siberia. 80% of NSU teachers are active researchers affiliated with the Russian Academy of Sciences; therefore education is closely linked to world-class science: our students get first-hand knowledge about scientific discoveries before they are published. Nearly 6000 students (including international students from 37 countries) are enrolled at undergraduate and graduate programs offered by 13 departments. The leading areas of NSU expertise are natural sciences, life sciences, physics, math, IT, and more....

关于 Анализ данных 专项课程

В рамках специализации вы освоите основные методы работы с количественными данными, в том числе основы теории вероятностей и математической статистики, инструменты исследования связей между признаками, научитесь строить прогнозы на основе регрессионных моделей, сравнивать группы, выделять группы методами кластерного анализа, строить классификации, визуализировать данные, интерпретировать и представлять результаты статистического анализа. Вы примените эти методы на учебных примерах и сможете адаптировать их под специфику ваших данных и задач. В курсах специализации мы рассмотрим, как оценить связь условий труда и удовлетворенности работой, как спрогнозировать количество кликов на сайт компании, как разделить университеты на классы, как выявить стратегии поиска работы, как отличить геозависимую рубрику от геонезависимой, и множество других практических задач. Кроме того, мы научимся решать такие задачи в популярных средах анализа данных (SPSS и R). В заключительной части каждого курса вам предстоит выполнить проект на реальных данных, который позволит применить полученные знания на практике и продемонстрировать умение анализировать и представлять результаты анализа статистически и графически. Специализация разработана Новосибирским государственным университетом, одним из ведущих исследовательских университетов России и мира, совместно с 2GIS, известной международной технологической компанией, которая разрабатывает сервисы для комфортной жизни в городе....
Анализ данных

常见问题

  • 注册以便获得证书后,您将有权访问所有视频、测验和编程作业(如果适用)。只有在您的班次开课之后,才可以提交和审阅同学互评作业。如果您选择在不购买的情况下浏览课程,可能无法访问某些作业。

  • 您注册课程后,将有权访问专项课程中的所有课程,并且会在完成课程后获得证书。您的电子课程证书将添加到您的成就页中,您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。如果您只想阅读和查看课程内容,可以免费旁听课程。

还有其他问题吗?请访问 学生帮助中心