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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 & Statistics
4시간
14 동영상
46 연습 문제
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강의 설명

설문 데이터에 Python을 사용하는 방법을 배우세요



회사가 직원들의 업무 선호도를 이해하려는 경우든, 마케팅 캠페인이 주요 대상 고객에게 가장 잘 맞는 방법을 알고 싶어 하는 경우든, 설문 데이터는 특정 집단을 더 잘 이해하고 어떤 방향으로 나아갈지 결정하는 데 가장 유용한 도구 중 하나입니다. 여기에서는 설문 데이터 분석의 목적과, 기술적 및 추론적 성격의 통계 도구를 적용하는 것이 적절한 시점을 배우게 됩니다.

핵심 통계 설문 분석 도구에 익숙해지기



Python에서의 가설 검정에서 다룬 주제를 바탕으로, 이 실습 중심 강의에서는 Python을 사용해 다양한 설문 데이터를 분석하는 방법에 익숙해질 수 있습니다.

여러 가지 샘플링 방법을 적용하는 방법을 배우게 되며, 이를 통해 연구에서 모집단을 정확하게 대표하고 분석 결과를 바탕으로 결론에 미치는 영향을 추론할 수 있습니다.

설문 결과를 시각화하는 동시에, 분석 중인 설문 유형에 맞춰 선형 회귀, 두 표본 t-검정, 카이제곱 검정과 같은 모델링 테스트와 관련된 변수와 결과도 정성적으로 해석하게 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.
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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.
챕터 시작
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.
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Python으로 설문 데이터 분석하기
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