ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

คอร์ส

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจด้วย Python

ระดับกลาง4 ชม.

เรียนรู้วิธีวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจด้วย Python และค้นพบว่าเมื่อใดควรใช้เครื่องมือทางสถิติทั้งเชิงพรรณนาและเชิงอนุมาน

Python4 ชม.14 วิดีโอ46 แบบฝึกหัด3,700 XP2,798ใบแสดงความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Google
หรือ
การดำเนินการต่อหมายความว่าคุณยอมรับ เงื่อนไขการใช้งาน, ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว และข้อมูลของคุณถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

ได้รับความไว้วางใจจากผู้เรียนในหลายพันบริษัท

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
เริ่มบทเรียน
2

การสุ่มตัวอย่างและการถ่วงน้ำหนัก

ในบทนี้จะได้เรียนรู้วิธีการต่าง ๆ ในการสร้างข้อมูลตัวอย่างจากข้อมูลสำรวจระดับประชากร โดยวิเคราะห์พารามิเตอร์ที่ใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูลสำรวจนั้น
เริ่มบทเรียน
3

สถิติเชิงพรรณนาและสถิติเชิงอนุมาน

ถึงเวลาทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างสถิติเชิงพรรณนาและสถิติเชิงอนุมานในบริบทของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจผ่านตัวอย่างจากสถานการณ์จริง ผ่านแบบฝึกหัดเชิงปฏิบัติ จะได้ตีความความหมายของตัวแปรต่าง ๆ ค่าวัดสำคัญอย่างแนวโน้มสู่ส่วนกลางและ z-score รวมถึงแปลผลลัพธ์เพื่อนำไปใช้วางแผนการดำเนินงานต่อไป
เริ่มบทเรียน
4

การสร้างโมเดลทางสถิติ

บทสุดท้ายนี้จะนำการสร้างโมเดลทางสถิติมาประยุกต์ใช้กับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจ ครอบคลุมการวิเคราะห์ถดถอย การทดสอบ t สองกลุ่มตัวอย่าง การทดสอบไคกำลังสอง รวมถึงการตีความข้อสมมติฐานที่เกี่ยวข้องกับการทดสอบเหล่านี้
เริ่มบทเรียน

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจด้วย Python

เรียนจบแล้ว

รับใบรับรองความสำเร็จ

ลงทะเบียนเลย

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp บนมือถือ

ก้าวหน้าได้ทุกที่ด้วยคอร์สมือถือและแบบฝึกหัดการเขียนโค้ด 5 นาทีประจำวันของเรา

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจด้วย Python | DataCamp