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Python

강의

Python으로 설문 데이터 분석하기

중급기술 수준
업데이트됨 2023. 11.
Python으로 설문 데이터를 분석하고, 기술통계와 추론통계를 언제 적용해야 하는지 배웁니다.
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PythonProbability & Statistics4시간14 동영상46 연습 문제3,700 XP2,733성취 증명서

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강의 설명

직원의 업무 선호도를 파악하려는 기업부터 주 타깃 고객에게 가장 효과적으로 다가가고 싶은 마케팅 캠페인까지, 설문 데이터는 매우 강력한 도구예요. 이 강의에서는 설문 데이터를 분석하는 목적과, 기술 통계와 추론 통계를 언제 적용하면 좋은지 배웁니다. Python을 사용해 여러 가지 표본추출 방법을 적용하고, 시각화를 통해 설문 결과를 해석해 보면서, 분석하는 설문 유형에 따라 적절한 모형 검정과 관련 변수 및 결과를 정성적으로 이해하게 됩니다.

선수 조건

Hypothesis Testing in Python
1

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.
챕터 시작
2

Sampling and Weighting

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.
챕터 시작
4

Statistical Modeling

Python으로 설문 데이터 분석하기
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