Бакалавриат 2023/2024

Анализ данных в Excel

Статус: Курс обязательный (История)

Направление: 46.03.01. История

Кто читает: Кафедра гуманитарных дисциплин (Пермь)

Где читается: Факультет менеджмента (Пермь)

Когда читается: 3-й курс, 4 модуль

Формат изучения: с онлайн-курсом

Онлайн-часы: 20

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Сенина Анна Васильевна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 20

Программа дисциплины

Аннотация

Курс "Анализ данных в Excel" представляет собой адаптацию общеуниверситетского курса по анализу данных в Excel для студентов образовательной программы «История» и направлен на формирование компетенций по анализу данных в гуманитарных исследованиях. В курсе будут рассмотрены темы, которые необходимы для успешного освоения и расчета показателей базовой статистики. Также будут рассматриваться более специализированные вопросы, связанные с профилем ОП «История», такие как работа с датасетами по истории, статистический анализ исторических данных, моделирование в истории и др.

Цель освоения дисциплины

• Целью освоения дисциплины «Анализ данных» является овладение студентами основами статистики и анализа данных для применения в решении различных практических задач. Для историков анализ данных связан прежде всего с экономической и социальной историей, демографией.

Планируемые результаты обучения

• Понимать и корректно использовать основные статистические понятия
• Фильтровать данные по нескольким условиям
• Создавать сводные таблицы
• Вычислять коэффициент корреляции Пирсона и интерпретировать полученные результаты
• Вычислять релевантные описательные статистики и интерпретировать полученные результаты
• Визуализировать данные с помощью простейших видов диаграмм: линейной, точечной, столбчатой
• Сортировать данные
• Переводить значения признака в z-оценки
• Обрабатывать пропущенные значения и выбросы
• Строить уравнение линейной регрессии с использованием метода наименьших квадратов
• Корректно открывать табличные данные различных форматов
• Использовать собственноручно написанные функции для обработки данных, создания новых переменных
• Вычислять описательные статистики и интерпретировать полученные результаты
• Использовать Excel или Python в применении к анализу данных

Содержание учебной дисциплины

• Введение в инструменты
• Введение в статистику. Базовые манипуляции с данными
• Типы данных. Создание новых переменных
• Генеральная совокупность и выборка. Частотные таблицы и распределения
• Описательные статистики: меры центральной тенденции и разброса
• Z-оценка. Выбросы.
• Корреляция
• Введение в визуализацию данных
• Линейная регрессия

Элементы контроля

• Экзамен
• Мини-тесты на семинарах
• Практические работы на семинарах
• Исследовательский проект

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 4 модуль
  min(0.4 * Экзамен + 0.2 * мини-тесты + 0.2 * работа на семинарах + 0.2 * Проект, 8) В соответствии с п. 69 “Положения об организации промежуточной аттестации и текущего контроля успеваемости студентов” (ПОПАТКУСа) итоговая оценка студента за дисциплину-пререквизит (ДПР) к НЭ по АД не может быть больше 8 баллов. 9 или 10 за ДПР можно получить, сдав НЭ на 9 или 10 (см. раздел «Перезачет оценок» https://www.hse.ru/studyspravka/examsdataculture)

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Elementary statistics : a step by step approach, Bluman, A. G., 2007
• Frederick J Gravetter, Larry B. Wallnau, Lori-Ann B. Forzano, & James E. Witnauer. (2020). Essentials of Statistics for the Behavioral Sciences, Edition 10. Cengage Learning.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Буре, В. М. Методы прикладной статистики в R и Excel / В. М. Буре, Е. М. Парилина, А. А. Седаков. — 4-е изд., стер. — Санкт-Петербург : Лань, 2023. — 152 с. — ISBN 978-5-507-46766-2. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/319424 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Козлов, А. Ю. Статистический анализ данных в MS Excel : учебное пособие / А.Ю. Козлов, В.С. Мхитарян, В.Ф. Шишов. — Москва : ИНФРА-М, 2023. — 320 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). — DOI 10.12737/2842. - ISBN 978-5-16-004579-5. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1907518
• Полковникова, Н. А. Анализ и визуализация данных в Microsoft Excel в примерах и задачах : практическое пособие / Н. А. Полковникова. - Москва ; Вологда : Инфра-Инженерия, 2023. - 172 с. - ISBN 978-5-9729-1485-2. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/2092453
• Соловьев, В. И., Анализ данных в экономике: Теория вероятностей, прикладная статистика, обработка и анализ данных в Microsoft Excel. : учебник / В. И. Соловьев. — Москва : КноРус, 2023. — 497 с. — ISBN 978-5-406-10701-0. — URL: https://book.ru/book/946789 (дата обращения: 27.08.2024). — Текст : электронный.
• Статистика и котики, Савельев, В. В., 2018
• Яковлев, В. Б.  Статистика. Расчеты в Microsoft Excel : учебное пособие для вузов / В. Б. Яковлев. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 353 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-01672-7. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/514005 (дата обращения: 27.08.2024).
• Яковлев, В. Б., Регрессионный анализ. Расчеты в Excel и Statistica : учебное пособие / В. Б. Яковлев. — Москва : Русайнс, 2023. — 177 с. — ISBN 978-5-466-01738-0. — URL: https://book.ru/book/946377 (дата обращения: 27.08.2024). — Текст : электронный.

Авторы

• Сенина Анна Васильевна