Kurs
Analiza danych ankietowych w Pythonie
ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
Zaktualizowano 11.2023
PythonProbability & Statistics4 godz.14 filmów46 Ćwiczeń3,700 XP2,765Zaświadczenie o ukończeniu
Utwórz bezpłatne konto
Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcjilub
Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.
Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm
Szkolisz zespół?
Wypróbuj dla firmOpis kursu
Dowiedz się, jak używać Pythona do danych z ankiet
Niezależnie od tego, czy chodzi o firmę chcącą zrozumieć preferencje pracy swoich pracowników, czy o kampanię marketingową, która chce wiedzieć, jak najlepiej trafić do swojej dominującej grupy odbiorców, dane z ankiet są jednym z najlepszych narzędzi służących do lepszego poznania danej populacji i określenia dalszego działania w danej sprawie. Tutaj nauczysz się, jaki jest cel analizy danych z ankiet oraz kiedy warto stosować narzędzia statystyczne o charakterze opisowym i wnioskowym.
Poznaj kluczowe narzędzia do analizy badań statystycznych
Opierając się na zagadnieniach omówionych w Hypothesis Testing in Python, ten praktyczny kurs pozwoli Ci zapoznać się z wykorzystaniem Pythona do analizy wszelkiego rodzaju danych z ankiet.
Nauczysz się stosować różne metody próbkowania, dzięki czemu będziesz w stanie dokładnie reprezentować populację w badaniu i wyciągać wnioski o ich wpływie na konkluzję na podstawie swojej analizy.
Gdy wizualizujesz wyniki swojej ankiety, będziesz także jakościowo interpretować zmienne i wyniki związane z testami modelowania, takimi jak regresja liniowa, test t dla dwóch prób oraz test chi-kwadrat, w odniesieniu do rodzaju ankiety, którą analizujesz.
Wymagania wstępne
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.
Analiza danych ankietowych w Pythonie
Kurs ukończony
Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu
Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysuUdostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracyZapisz się teraz
Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Analiza danych ankietowych w Pythonie już dziś!
Utwórz bezpłatne konto
Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcjilub
Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.
Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych
Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.