Build your ultimate AI agent
รายละเอียดคอร์ส
เรียนรู้วิธีใช้ Python กับข้อมูลแบบสำรวจ
ไม่ว่าจะเป็นบริษัทที่ต้องการทำความเข้าใจความชอบในการทำงานของพนักงาน หรือแคมเปญการตลาดที่ต้องการรู้ว่าจะตอบสนองกลุ่มเป้าหมายหลักได้ดีที่สุดอย่างไร ข้อมูลแบบสำรวจเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ดีที่สุดในการทำความเข้าใจประชากรกลุ่มหนึ่งให้ดียิ่งขึ้น และช่วยกำหนดแนวทางในการดำเนินการต่อไปในเรื่องใดเรื่องหนึ่ง ที่นี่ คุณจะได้เรียนรู้วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจ และเมื่อใดจึงเหมาะสมที่จะใช้เครื่องมือทางสถิติที่มีลักษณะเชิงพรรณนาและเชิงอนุมาน
ทำความคุ้นเคยกับเครื่องมือสำคัญสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลสำรวจทางสถิติ
ต่อยอดจากหัวข้อที่ครอบคลุมใน Hypothesis Testing in Python คอร์สภาคปฏิบัตินี้จะช่วยให้คุณคุ้นเคยกับการใช้ Python เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจทุกประเภท
คุณจะได้เรียนรู้การประยุกต์ใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างหลากหลายรูปแบบ เพื่อให้แน่ใจว่าคุณสามารถแทนประชากรในการศึกษาได้อย่างถูกต้อง และอนุมานผลกระทบของวิธีเหล่านั้นต่อข้อสรุปจากการวิเคราะห์ของคุณได้อย่างแม่นยำ
เมื่อคุณสร้างภาพผลลัพธ์จากแบบสำรวจ คุณจะได้ตีความเชิงคุณภาพของตัวแปรและผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องกับการทดสอบการสร้างแบบจำลอง เช่น การถดถอยเชิงเส้น การทดสอบ t แบบสองกลุ่มตัวอย่าง และการทดสอบไคสแควร์ ไปพร้อมกันด้วย โดยพิจารณาตามประเภทของแบบสำรวจที่คุณกำลังวิเคราะห์
ข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตร
โครงสร้างคอร์ส
1
ทำไมต้องวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจ และเมื่อใดควรใช้เครื่องมือทางสถิติ
ข้อมูลแบบสำรวจคืออะไร และเราจะเลือกการทดสอบทางสถิติที่เหมาะสมได้อย่างไร บทนี้จะช่วยให้สามารถระบุประเภทของข้อมูลแบบสำรวจได้หลากหลาย ทำความเข้าใจแนวคิดสำคัญอย่างสถิติเชิงพรรณนาและสถิติเชิงอนุมาน รวมถึงการแสดงผลข้อมูลสำรวจเพื่อเลือกเทคนิคการสร้างโมเดลที่เหมาะสม ทั้งหมดนี้จะช่วยให้สามารถอธิบายแนวโน้มและข้อค้นพบจากแบบสำรวจได้อย่างครอบคลุมทั้งเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ
2
การสุ่มตัวอย่างและการถ่วงน้ำหนัก
ในบทนี้จะได้เรียนรู้วิธีการต่าง ๆ ในการสร้างข้อมูลตัวอย่างจากข้อมูลสำรวจระดับประชากร โดยวิเคราะห์พารามิเตอร์ที่ใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูลสำรวจนั้น
3
สถิติเชิงพรรณนาและสถิติเชิงอนุมาน
ถึงเวลาทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างสถิติเชิงพรรณนาและสถิติเชิงอนุมานในบริบทของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจผ่านตัวอย่างจากสถานการณ์จริง ผ่านแบบฝึกหัดเชิงปฏิบัติ จะได้ตีความความหมายของตัวแปรต่าง ๆ ค่าวัดสำคัญอย่างแนวโน้มสู่ส่วนกลางและ z-score รวมถึงแปลผลลัพธ์เพื่อนำไปใช้วางแผนการดำเนินงานต่อไป
4
การสร้างโมเดลทางสถิติ
บทสุดท้ายนี้จะนำการสร้างโมเดลทางสถิติมาประยุกต์ใช้กับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจ ครอบคลุมการวิเคราะห์ถดถอย การทดสอบ t สองกลุ่มตัวอย่าง การทดสอบไคกำลังสอง รวมถึงการตีความข้อสมมติฐานที่เกี่ยวข้องกับการทดสอบเหล่านี้
การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจด้วย Python
เรียนจบแล้ว
