After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Vì sao phân tích dữ liệu khảo sát & khi nào áp dụng công cụ thống kê
Dữ liệu khảo sát là gì và làm sao xác định bài kiểm định thống kê nào để phân tích dữ liệu? Để trả lời, bạn sẽ có thể định nghĩa các loại dữ liệu khảo sát, tiếp cận các khái niệm quan trọng như thống kê mô tả và thống kê suy luận, và trực quan hóa dữ liệu khảo sát để xác định kỹ thuật mô hình hóa thống kê phù hợp. Nhờ đó, bạn sẽ biết cách định nghĩa cả định tính lẫn định lượng các xu hướng và insight tìm thấy trong khảo sát.
- Giới thiệu phân tích dữ liệu khảo sát50 XP
- Xem các mức đo lường50 XP
- Bảng chéo (Crosstabulation)100 XP
- Thống kê mô tả và thống kê suy luận50 XP
- Thống kê mô tả100 XP
- Thống kê suy luận100 XP
- Kỹ thuật mô hình thống kê50 XP
- Khảo sát biểu đồ phân tán100 XP
- Chọn một phương pháp thống kê50 XP
- Ghép kỹ thuật lấy mẫu100 XP
2
Lấy mẫu và gán trọng số
Trong chương này, bạn sẽ học các cách khác nhau để tạo dữ liệu khảo sát mẫu từ dữ liệu khảo sát của toàn bộ quần thể bằng cách phân tích các tham số mà theo đó dữ liệu khảo sát được thu thập.
3
Thống kê mô tả & suy luận
Giờ là lúc hiểu sự khác nhau giữa thống kê mô tả và thống kê suy luận trong phân tích dữ liệu khảo sát qua một số ví dụ thực tế. Thông qua các bài tập thực hành, bạn sẽ diễn giải sâu hơn ý nghĩa của các biến khác nhau, các thước đo quan trọng như xu hướng trung tâm và z-score, và diễn giải kết quả để đưa ra hành động.
4
Mô hình hóa thống kê
Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, đã đến lúc áp dụng mô hình hóa thống kê vào phân tích dữ liệu khảo sát với phân tích hồi quy, kiểm định t hai mẫu và kiểm định chi-bình phương, cùng với việc diễn giải các giả định đi kèm các kiểm định này.
Phân tích dữ liệu khảo sát bằng Python
Hoàn
thành khóa học
