Kurs
Umfragedaten in Python analysieren
FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 11/2023PythonProbability & Statistics4 Std.14 Videos46 Übungen3,700 XP2,734Leistungsnachweis
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Lerne, wie du Python für Umfragedaten nutzen kannst
Egal, ob ein Unternehmen die Arbeitspräferenzen seiner Mitarbeiter verstehen will oder eine Marketingkampagne herausfinden möchte, wie sie ihre Hauptzielgruppe am besten ansprechen kann – Umfragedaten sind eines der besten Mittel, um eine Gruppe besser zu verstehen und zu wissen, wie man in einer bestimmten Sache vorgehen sollte. Hier lernst du, warum man Umfragedaten analysiert und wann es sinnvoll ist, statistische Tools zu nutzen, die beschreibend und schlussfolgernd sind.
Mach dich mit den wichtigsten Tools zur Analyse statistischer Erhebungen vertraut
Dieser praktische Kurs baut auf den Themen aus „Hypothesentests in Python“ auf und zeigt dir, wie du Python nutzen kannst, um alle möglichen Arten von Umfragedaten zu analysieren.
Du lernst, verschiedene Stichprobenverfahren anzuwenden, um sicherzustellen, dass du die Grundgesamtheit in einer Studie genau repräsentierst und ihre Auswirkungen auf die Schlussfolgerung aus deiner Analyse ableiten kannst.
Wenn du dir die Umfrageergebnisse anschaust, wirst du auch die Variablen und Ergebnisse von Modelltests wie linearer Regression, Zwei-Stichproben-t-Test und Chi-Quadrat-Test qualitativ interpretieren, je nachdem, welche Art von Umfrage du analysierst.
Voraussetzungen
Hypothesis Testing in Python1
Why Analyze Survey Data & When to Apply Statistical Tools
What is survey data, and how do we determine which statistical test to use to analyze the data? To answer this, you’ll be able to define all sorts of survey data types, encounter important concepts like descriptive and inferential statistics, and visualize survey data to determine the appropriate statistical modeling technique needed. In doing so, you will know how to best qualitatively and quantitatively define the trends and insights you come across in surveys.
2
Sampling and Weighting
In this chapter, you’ll learn the different ways of creating sample survey data out of population survey data by analyzing the parameters by which the survey data was taken.
3
Descriptive & Inferential Statistics
Now it’s time to understand the difference between descriptive and inferential statistics concerning survey data analysis with some real-life examples. Through hands-on exercises, you’ll further interpret the meaning of different variables, key measures such as central tendency and zscore, and interpret results for actionable steps.
4
Statistical Modeling
Last but not least, it’s time to apply statistical modeling to survey data analysis with regression analysis, the two-sample t-test, chi-square test, and interpret the assumptions associated with these tests.
Umfragedaten in Python analysieren
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