Введение в современный анализ данных на STATISTICA для задач бизнеса, маркетинга, промышленности

Для выпускников, студентов и всех желающих связать свою будущую профессию с аналитикой и решением прикладных задач в бизнесе, маркетинге, промышленности, мы предлагаем уникальный курс по методам анализа и прогнозирования данных.

Курс подготовлен и проводится специалистами компании StatSoft Russia, имеющими уникальный опыт реализации проектов и решения практических задач таких крупных компаний, как Лукойл, Билайн, Интер РАО, ЦБ РФ, НИЖФАРМ, Ингосстрах, ТНК-ВР и др.

Из нашего курса Вы узнаете, как проводить первичную обработку и анализ данных, строить графики и таблицы, находить закономерности в данных, делать прогнозы и готовить качественные аналитические отчеты и презентации.

Вы сможете познакомиться и освоить методологию проведения анализа и научитесь грамотно обосновывать и интерпретировать полученные результаты.

Опыт многих поколений выпускников показал, что максимальная эффективность освоения материала достигается только при условии практической работы.

На нашем курсе практическая работа осуществляется с использованием программного продукта STATISTICA – универсального пакета для всестороннего анализа данных, который долгое время занимает лидирующие позиции на рынке.

На курсе разбираются реальные примеры из бизнеса, маркетинга, промышленности, нефтедобывающей отрасли и многих других.

Мы не только даем ценные знания, но и показываем, как они работают на практике.

Знания, полученные на данном курсе, помогут вам при проведении анализов различной степени сложности, а навыки работы со STATISTICA и графические возможности пакета сделают этот процесс интересным и увлекательным. Задачи, разбираемые на курсе, максимально приближены к тем, с которыми Вы столкнетесь на рабочем месте.

Приобретенные навыки откроют для вас перспективы карьерного роста и профессионального развития.

Подробности можно узнать у наших менеджеров любым удобным способом.

В программу курса входят следующие разделы:

1. Возможности интерфейса STATISTICA
   • Настройки программы с учетом требований пользователя
   • Взаимодействие с Excel
   • Интеграция с MS Office
2. Работа с данными
   • Импорт и экспорт данных из любых других приложений на примере из бизнеса
   • Подготовка данных для исследования
   • Все этапы проведения анализа – от сбора данных до интерпретации результатов
   • Подготовка аналитических отчетов
   • Преобразование данных любого вида к нужному формату
3. Вероятностные распределения
   • Вероятностные распределения и их свойства
   • Подгонка наблюдаемых распределений под известные теоретические
   • Вероятностный калькулятор и его применение на практике
4. Элементарные понятия статистики
   • Описательные статистики – получение обобщенной информации о данных на примере маркетингового исследования
   • Что показывает коэффициент корреляции: вычисление, интерпретация, применение на практике
   • Виды корреляции, непараметрическая корреляция
   • Проверка равенства средних на примере маркетингового исследования (t-критерии для разных случаев)
   • Построение и интерпретация таблицы сопряженностей на примере данных соцопроса
   • F-критерий Фишера обобщение t-критерия Стьюдента, примеры из практики
5. Графический модуль для подготовки материалов презентационного качества
   • Типы графического представления с учетом исходных данных и требований пользователя
   • Связь графиков различного типа с другими видами анализов
   • Интерактивный визуальный анализ с использованием средства «Кисть»
   • Интерактивная подгонка функциональных зависимостей
   • Импорт графиков в отчеты и презентации
   • Интерпретация результатов графического анализа
6. Основные методы анализа данных
   • Построение предсказательных моделей с помощью парной и множественной регрессии на примере маркетинговых и промышленных данных:
     • Анализ рядов продаж многономенклатурной продукции
     • Создание материалов с заданными свойствами на примере многокомпонентной стали
   • Нелинейное оценивание
   • Логит и пробит модели
   • Классификация маркетинговых данных с помощью кластерного анализа
   • Дискриминантный анализ
   • Классификация данных с помощью деревьев классификации
   • ABC- и XYZ-анализ на примере реальных задач из маркетинга и бизнеса
   • Простейшие методы прогнозирования – выделение тренда и сезонных составляющих
   • Знакомство с нейронными сетями
   • Знакомство с технологиями добычи данных (Data Mining)

Продолжительность курса: 16 акад. часов.

Слушателям будут выданы сертификаты компании StatSoft Russia, являющиеся полезным приложением к портфолио при трудоустройстве.