автордың кітабынан сөз тіркестері Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев
Есть еще, конечно, креативная отсебятина (кстати, очень часто встречаемая в менеджменте, социально-экономических и гуманиртарных направлениях). Когда человек что-то увидел, чего-то нахватался — и из этого породил в голове какую-то ерунду и, уверовав в нее, обозвал некой моделью
4 Ұнайды
С каждым днем все сложнее становится провести границу между любой современной профобластью (от биологии и медицины до управления организациями и персоналом) и аналитикой. А все социально-экономические исследования практически неотделимы от сравнений выборок, корреляционного, факторного и регрессионного анализа.
2 Ұнайды
в них не особо заморачиваясь могут также накладывать линейные линии трендов).
Два следующих — м
1 Ұнайды
1. Есть описательная и аналитическая статистика. Описательная статистика «ужимает» миллионы и миллиарды цифр к какому-то компактному числу, типичному для всего миллиона цифр. Аналитика позволяет находить скрытые закономерности, которые дают нам больше понимания о реальности и как она работает, а также строить прогнозы.
2. Выборка и генеральная совокупность. Генеральная совокупность — вся целиком популяция исследуемых объектов. Выборка — выбранные из этой популяции объекты (часть генеральной совокупности). Но выборка должна быть репрезентативной — т.е., отражать генеральную совокупность.
3. Переменные — это признаки / характеристики изучаемых нами объектов (люди, животные, товар, клиенты, организации и т.д.), которые могут принимать разные значения. Доход, пол, возраст, цвет и т. д.
4. В практике стоит различать три типа шкал для измерения переменных. Номинальная: шкала наименований — город, пол, профессия и т. д. Ординальная / порядковая: отражающая степень проявления какого-либо свойства, без точных измерений — высокий-низкий; больше-меньше; I — II — III место и т. д. Интервальная: отражает размерность или масштаб каждой переменной — доход, возраст в годах, расстояние и т. д.
5. Мы выдвигаем наши предположения / суждения (как в виде мнений или домыслов, так и опыта) в виде гипотез, которые потом проверяем цифрами и аналитикой. В статистике фигурируют две гипотезы. Нулевая гипотеза (H0), гласящая что закономерностей, взаимосвязей, различий в генеральной совокупности не существует — все что мы обнаружили всего лишь нелепая случайность в нашей выборке. И альтернативная (H1), которая гласит, что обнаруженные в выборке различия нельзя объяснить случайностью: они вероятнее всего имеют место и «материальны» в генеральной совокупности.
6. Практическая статистика оперирует не вероятностью наступления события (или истинности утверждения), а вероятностью ошибиться в случае применения обнаруженной закономерности ко всей генеральной совокупности. Самым страшным и критичным в анализе считается именно обнаружить закономерности, взаимосвязи или различия, которых на самом деле в генеральной совокупности не существует.
7. Все закономерности (взаимосвязи, различия), по которым вероятность ошибки относительно их отсутствия в генеральной совокупности менее 5% (менее 0,05), считаются статистически значимыми.
8. В социально-экономической реальности Вы редко будете встречать нормальное распределение. Оно будет скорее скошено вправо или влево, или очень сжато к оси ОХ или ОY. 90% жителей страны владеют 2% капитала, 2 певца забирают 95% популярности, 99% тиража всех книг приходится на 1% авторов и т. д.
1 Ұнайды
Модель — это набор увязанных между собой предположений и понятий, выстраивающий определенный взгляд на объективную реальность
ETL-инструменты (от англ. Extract, Transform, Load)
корреляция заставляет включить мозги и искать «скрытую причину» хорошо коррелированных переменных — тот самый неизвестный скрытый фактор.
1. Есть описательная и аналитическая статистика. Описательная статистика «ужимает» миллионы и миллиарды цифр к какому-то компактному числу, типичному для всего миллиона цифр. Аналитика позволяет находить скрытые закономерности, которые дают нам больше понимания о реальности и как она работает, а также строить прогнозы.
2. Выборка и генеральная совокупность. Генеральная совокупность — вся целиком популяция исследуемых объектов. Выборка — выбранные из этой популяции объекты (часть генеральной совокупности). Но выборка должна быть репрезентативной — т.е., отражать генеральную совокупность.
3. Переменные — это признаки / характеристики изучаемых нами объектов (люди, животные, товар, клиенты, организации и т.д.), которые могут принимать разные значения. Доход, пол, возраст, цвет и т. д.
4. В практике стоит различать три типа шкал для измерения переменных. Номинальная: шкала наименований — город, пол, профессия и т. д. Ординальная / порядковая: отражающая степень проявления какого-либо свойства, без точных измерений — высокий-низкий; больше-меньше; I — II — III место и т. д. Интервальная: отражает размерность или масштаб каждой переменной — доход, возраст в годах, расстояние и т. д.
5. Мы выдвигаем наши предположения / суждения (как в виде мнений или домыслов, так и опыта) в виде гипотез, которые потом проверяем цифрами и аналитикой. В статистике фигурируют две гипотезы. Нулевая гипотеза (H0), гласящая что закономерностей, взаимосвязей, различий в генеральной совокупности не существует — все что мы обнаружили всего лишь нелепая случайность в нашей выборке. И альтернативная (H1), которая гласит, что обнаруженные в выборке различия нельзя объяснить случайностью: они вероятнее всего имеют место и «материальны» в генеральной совокупности.
6. Практическая статистика оперирует не вероятностью наступления события (или истинности утверждения), а вероятностью ошибиться в случае применения обнаруженной закономерности ко всей генеральной совокупности. Самым страшным и критичным в анализе считается именно обнаружить закономерности, взаимосвязи или различия, которых на самом деле в генеральной совокупности не существует.
7. Все закономерности (взаимосвязи, различия), по которым вероятность ошибки относительно их отсутствия в генеральной совокупности менее 5% (менее 0,05), считаются статистически значимыми.
8. В социально-экономической реальности Вы редко будете встречать нормальное распределение. Оно будет скорее скошено вправо или влево, или очень сжато к оси ОХ или ОY. 90% жителей страны владеют 2% капитала, 2 певца забирают 95% популярности, 99% тиража всех книг приходится на 1% авторов и т. д.
Есть еще, конечно, креативная отсебятина (кстати, очень часто встречаемая в менеджменте, социально-экономических и гуманитарных направлениях). Когда человек что-то увидел, чего-то нахватался — и из этого породил в голове какую-то ерунду и, уверовав в нее, обозвал некой моделью
Приходите на он-лайн курс «Аналитика и Data Science для менеджеров и гуманитариев» на крупнейшей образовательной платформе UDEMY:
https://www.udemy.com/analytics-and-data-science/?couponCode=BOOK_READER