We use cookies in order to improve the quality and usability of the HSE website. More information about the use of cookies is available here, and the regulations on processing personal data can be found here. By continuing to use the site, you hereby confirm that you have been informed of the use of cookies by the HSE website and agree with our rules for processing personal data. You may disable cookies in your browser settings.

  • A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Data Analysis in EXCEL

2023/2024
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
3
ECTS credits
Delivered at:
Department of Humanities (Faculty of Computer Science, Economics, and Social Sciences)
Course type:
Compulsory course
When:
3 year, 4 module

Instructor


Senina, Anna

Программа дисциплины

Аннотация

Курс "Анализ данных в Excel" представляет собой адаптацию общеуниверситетского курса по анализу данных в Excel для студентов образовательной программы «История» и направлен на формирование компетенций по анализу данных в гуманитарных исследованиях. В курсе будут рассмотрены темы, которые необходимы для успешного освоения и расчета показателей базовой статистики. Также будут рассматриваться более специализированные вопросы, связанные с профилем ОП «История», такие как работа с датасетами по истории, статистический анализ исторических данных, моделирование в истории и др.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целью освоения дисциплины «Анализ данных» является овладение студентами основами статистики и анализа данных для применения в решении различных практических задач. Для историков анализ данных связан прежде всего с экономической и социальной историей, демографией.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Понимать и корректно использовать основные статистические понятия
  • Фильтровать данные по нескольким условиям
  • Создавать сводные таблицы
  • Вычислять коэффициент корреляции Пирсона и интерпретировать полученные результаты
  • Вычислять релевантные описательные статистики и интерпретировать полученные результаты
  • Визуализировать данные с помощью простейших видов диаграмм: линейной, точечной, столбчатой
  • Сортировать данные
  • Переводить значения признака в z-оценки
  • Обрабатывать пропущенные значения и выбросы
  • Строить уравнение линейной регрессии с использованием метода наименьших квадратов
  • Корректно открывать табличные данные различных форматов
  • Использовать собственноручно написанные функции для обработки данных, создания новых переменных
  • Вычислять описательные статистики и интерпретировать полученные результаты
  • Использовать Excel или Python в применении к анализу данных
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в инструменты
  • Введение в статистику. Базовые манипуляции с данными
  • Типы данных. Создание новых переменных
  • Генеральная совокупность и выборка. Частотные таблицы и распределения
  • Описательные статистики: меры центральной тенденции и разброса
  • Z-оценка. Выбросы.
  • Корреляция
  • Введение в визуализацию данных
  • Линейная регрессия
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Экзамен
  • неблокирующий Мини-тесты на семинарах
  • неблокирующий Практические работы на семинарах
  • неблокирующий Исследовательский проект
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 4 модуль
    min(0.4 * Экзамен + 0.2 * мини-тесты + 0.2 * работа на семинарах + 0.2 * Проект, 8) В соответствии с п. 69 “Положения об организации промежуточной аттестации и текущего контроля успеваемости студентов” (ПОПАТКУСа) итоговая оценка студента за дисциплину-пререквизит (ДПР) к НЭ по АД не может быть больше 8 баллов. 9 или 10 за ДПР можно получить, сдав НЭ на 9 или 10 (см. раздел «Перезачет оценок» https://www.hse.ru/studyspravka/examsdataculture)
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Elementary statistics : a step by step approach, Bluman, A. G., 2007
  • Frederick J Gravetter, Larry B. Wallnau, Lori-Ann B. Forzano, & James E. Witnauer. (2020). Essentials of Statistics for the Behavioral Sciences, Edition 10. Cengage Learning.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Буре, В. М. Методы прикладной статистики в R и Excel / В. М. Буре, Е. М. Парилина, А. А. Седаков. — 4-е изд., стер. — Санкт-Петербург : Лань, 2023. — 152 с. — ISBN 978-5-507-46766-2. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/319424 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Козлов, А. Ю. Статистический анализ данных в MS Excel : учебное пособие / А.Ю. Козлов, В.С. Мхитарян, В.Ф. Шишов. — Москва : ИНФРА-М, 2023. — 320 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). — DOI 10.12737/2842. - ISBN 978-5-16-004579-5. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1907518
  • Полковникова, Н. А. Анализ и визуализация данных в Microsoft Excel в примерах и задачах : практическое пособие / Н. А. Полковникова. - Москва ; Вологда : Инфра-Инженерия, 2023. - 172 с. - ISBN 978-5-9729-1485-2. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/2092453
  • Соловьев, В. И., Анализ данных в экономике: Теория вероятностей, прикладная статистика, обработка и анализ данных в Microsoft Excel. : учебник / В. И. Соловьев. — Москва : КноРус, 2023. — 497 с. — ISBN 978-5-406-10701-0. — URL: https://book.ru/book/946789 (дата обращения: 27.08.2024). — Текст : электронный.
  • Статистика и котики, Савельев, В. В., 2018
  • Яковлев, В. Б.  Статистика. Расчеты в Microsoft Excel : учебное пособие для вузов / В. Б. Яковлев. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 353 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-01672-7. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/514005 (дата обращения: 27.08.2024).
  • Яковлев, В. Б., Регрессионный анализ. Расчеты в Excel и Statistica : учебное пособие / В. Б. Яковлев. — Москва : Русайнс, 2023. — 177 с. — ISBN 978-5-466-01738-0. — URL: https://book.ru/book/946377 (дата обращения: 27.08.2024). — Текст : электронный.

Авторы

  • Сенина Анна Васильевна