Cours
Analyser des données d’enquête en Python
IntermédiaireNiveau de compétence
Actualisé 11/2023PythonProbability & Statistics4 h14 vidéos46 Exercices3,700 XP2,696Certificat de réussite.
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Essayez DataCamp for BusinessDescription du cours
Apprenez à utiliser Python sur des données d'enquête
Qu'il s'agisse d'une entreprise cherchant à comprendre les préférences professionnelles de ses employés ou d'une campagne marketing souhaitant savoir comment répondre au mieux aux attentes de son public principal, les données d'enquête constituent l'un des meilleurs outils pour mieux comprendre une population et déterminer la marche à suivre dans un domaine donné. Vous découvrirez ici l'objectif de l'analyse des données d'enquête et les cas dans lesquels il est approprié d'utiliser des outils statistiques descriptifs et inférentiels.
Familiarisez-vous avec les principaux outils d'analyse des enquêtes statistiques.
S'appuyant sur les thèmes abordés dans le cours « Hypothesis Testing in Python », ce cours pratique vous permettra de vous familiariser avec l'utilisation de Python pour analyser toutes sortes de données d'enquête.
Vous apprendrez à appliquer diverses méthodes d'échantillonnage, en veillant à représenter fidèlement la population étudiée et à pouvoir en déduire les effets sur la conclusion de votre analyse.
Lorsque vous visualisez les résultats de votre enquête, vous interprétez également de manière qualitative les variables et les résultats associés aux tests de modélisation tels que la régression linéaire, le test t à deux échantillons et le test du chi carré, en fonction du type d'enquête que vous analysez.
Prérequis
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.
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