Основи аналізу даних

Аналітика даних - це наука, що вивчає важливу інформацію та масиви великої кількості даних. Вона поєднує в собі статистичні методи аналізу даних із застосуванням ряду ІТ-технологій. Дисципліна пропонує широкий підхід до аналізу даних та методів пошуку даних та їх застосування на практиці. Вона об'єднує найсучасніші дослідження та практику в суміжних сферах та надає студентам необхідні знання та вміння ініціювати та вести аналіз даних, що може перетворити дані компанії в комерційно цінну інформацію.

Предмет дисципліни – фундаментальні статистичні методи дослідження даних

Мета дисципліни - є формування теоретичних знань, прикладних вмінь та навичок щодо організації статистичних спостережень, методів статистичного аналізу та прогнозування соціально-економічних явищ та процесів

Завдання дисципліни:

• Визначення принципів проведення спостереження;
• Опанування навичок обробки даних;
• Вивчення методів побудови індексів та їх дослідження;
• Формування вибірки та її аналіз з позиції репрезентативності;
• Побудова індикаторів дослідження даних та їх аналіз

Після успішного вивчення навчальної дисципліни студент має вміти:

• Здійснювати процес виявлення даних та знань;
• Описувати та використовувати методи, пов'язані з виявленням даних, їх обсягом та обмеженнями;
• Застосовувати практичні знання з питань виявлення даних, виявлення образів та проведення аналізу;
• Застосовувати практичні знання в області візуалізації та мультимедіа для обробки даних;
• Організовувати та впроваджуйте проект з розробки даних у діловому середовищі;
• Давати інтерпретацію отриманим результатам.

• здатність до визначення, інтерпретації та аналізу потреб зацікавлених сторін;
• здатність до застосування системного мислення для розуміння складної системної поведінки, включаючи взаємодію між складовими та іншими системами (соціальними, культурними, законодавчими, екологічними, бізнесовими тощо);
• здатність до визначення та застосування відповідних методологій вирішення проблем;
• здатність до формування інноваційних рішення, концепції.

Тема 1. Природа спостереження за соціо-економічними об’єктами
Тема 2. Групування даних та дослідження груп
Тема 3. Світові індекси та їх дослідження
Тема 4. Індикатори дослідження даних.
Тема 5. Вибірка: її побудова та перевірка її репрезентативності

1.  Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцева В.Н. Общая теория статистики: Учебник. – 2-е изд., испр. И доп. – М.: ИНФРА-М, 2007. – 417 с.
2. Лугін О.Є. Статистика. Підручник. 2-е видання, перероблене та доповнене. – К.: Центр учбової літератури, 2007. – 608 с.
3. Сизова Т.М. Статистика. Учебное пособие. – Изд-во «ИТМО», Санкт-Петербург, 2005. – 190 с.
4. Статистика: Підручник / С. С. Герасименко, А. В. Головач, А. М. Єріна та ін.; За наук. ред. д-ра екон. наук С. С. Герасименка. — 2-ге вид., перероб. і доп. — К.: КНЕУ, 2000. — 467 с.
5. Статистика. Навчальний посібник / Під ред. д.е.н., професора Раєвнєвої О.В. – Харків: Вид. ХНЕУ, 2010. – 520 с.
6. Статистическое моделирование и прогнозирование / Учеб. пособие / Под. ред. А.Г. Гранберга. – М.: Финансы и статистика, 2000, – 384 с.
7. Marcelo Fernandes. Statistics for Business and Economic. 2009. - P.150 - http://russell-davidson.arts.mcgill.ca/e257/Marcelo_Fernandes.pdf