На нашем сайте вы можете читать онлайн «Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Знания и навыки, Учебная и научная литература, Прочая образовательная литература. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…

Автор
Дата выхода
11 июля 2019
Краткое содержание книги Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Никита Сергеев) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.
Описание книги
Когда люди не инженерных специальностей слышат «аналитика и Data Science», то представляют разное. Кто-то видит таблицы и графики. Кто-то неподъемно сложные математические формулы. Кто-то программирование и искусственный интеллект… Но истоки этих понятий из области статистики, которая делится на описательную и аналитическую. И эта кажущаяся непостижимой аналитика — на самом деле нескучная, интересная и простая вещь. Чтобы ею пользоваться, не нужно ни изучение сложных формул, ни программирования…
Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев… читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно
Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев… без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.
Текст книги
Внимательно читаем: рассчитанный доверительный интервал будет справедливым для альтернатив ответов сотрудников, которые набрали 50%. Для альтернатив, которые набрали другие % – доверительный интервал будет другим.
Например, Вы задали сотрудникам такой компании вопрос «Довольны ли Вы стилем менеджмента в компании?» с тремя вариантами ответа и такими % ответов персонала:
· Доволен – 50%
· Насколько доволен, настолько недоволен – 15%
· Недоволен – 35%
В данном случае, доверительный интервал (или ошибка выборки) будет ±1,02% будет справедлива только для «довольных» – т.
Но для средней альтернативы доверительный интервал (или ошибка выборки) будет ±0,73%.
А для «недовольных» ±0,97%.
Т.е, подставляя в поле «Процент ответов» разные значения альтернатив в зависимости от % отметивших их сотрудников, мы будем получать разные значения доверительного интервала для альтернатив.
На практике, если в целом ошибка выборки (значения доверительно интервала) Вас устраивает в целом для «Процент ответов» 50, то далее просто смотрят полученные % ответов.
Переменные
Данные обычно состоят из большого количества отдельных показателей, которые называют переменными. Это, например, доход, количество клиентов, город или страна, отдел, род войск, зарплата, пол, частота курения, количество посещений или часов порносайтов, частота занятия сексом в неделю, количество детей, социальный статус и т. д.
Переменная имеет свое значение для того или иного объекта /случая / наблюдения.
По большому счету переменная – это характеристика объекта / случая / наблюдения. Например, цвет глаз у каждого человека будет свой.
Т.о., каждый случай, объект или наблюдение имеют свои характеристики, т.е., имеет свое значение той или иной переменной. Переменные описывают объект.
Например, на рис. 11 в качестве примера приведены Валя и Иван – это объекты / случаи / наблюдения.
Рис. 11. Объекты и переменные
А их рост, цвет глаз, доход, место проживания, частота путешествий и другие характеристики – это переменные.
Например,
· Валя -женщина, Иван – мужчина.
· Рост Вали = 1,7 метра, а Ивана 1,82.
· У Вали глаза голубые, у Ивана зеленые.
· Валя живет в Омске, Иван в Москве.
· Месячный доход Вали – 80.000 руб, а Ивана – 200.000 руб.
· Валя ездит на отдых за границу редко – раз в несколько лет, Иван часто – несколько раз в год.






