Kurs
Analiza danych ankietowych w Pythonie
ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
Zaktualizowano 11.2023
PythonProbability & Statistics4 godz.14 filmów46 Ćwiczeń3,700 XP2,787Zaświadczenie o ukończeniu
Utwórz bezpłatne konto
Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcjilub
Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności i fakt, 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
Dlaczego warto analizować dane ankietowe i kiedy stosować narzędzia statystyczne
Czym są dane ankietowe i jak wybrać odpowiedni test statystyczny do ich analizy? Poznasz różne typy danych ankietowych, zapoznasz się z kluczowymi pojęciami – takimi jak statystyka opisowa i wnioskująca – oraz nauczysz się wizualizować dane ankietowe, aby dobrać właściwą technikę modelowania statystycznego. Dzięki temu będziesz wiedzieć, jak najlepiej opisywać trendy i wnioski z ankiet – zarówno jakościowo, jak i ilościowo.
2
Próbkowanie i ważenie
W tym rozdziale poznasz różne sposoby tworzenia próbek z populacyjnych danych ankietowych, analizując parametry, według których zebrano dane.
3
Statystyka opisowa i wnioskująca
Czas zrozumieć różnicę między statystyką opisową a wnioskującą w kontekście analizy danych ankietowych – na praktycznych przykładach z życia wziętych. Dzięki ćwiczeniom nauczysz się interpretować znaczenie różnych zmiennych, kluczowych miar – takich jak tendencja centralna i z-score – oraz wyciągać z wyników wnioski prowadzące do konkretnych działań.
4
Modelowanie statystyczne
Na koniec przyszedł czas na zastosowanie modelowania statystycznego w analizie danych ankietowych. Zajmiemy się analizą regresji, dwupróbkowym testem t, testem chi-kwadrat oraz interpretacją założeń związanych z tymi testami.
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 i fakt, 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.