На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Учебная и научная литература, Прочая образовательная литература. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Автор
Дата выхода
11 июля 2019
🔍 Загляните за кулисы "Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Никита Сергеев) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
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…
📚 Читайте "Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Случайный: когда объекты для изучения отбираются из генеральной совокупности случайным образом.
2. Стратифицированный: когда генеральную совокупность разбивают на группы (страты) по важным для модели признакам (например, пол, возраст, отрасли, поведение, использование продукта с определенной частотой, частота посещения церкви и т.д.). Объём (%) каждой группы задает то количество объектов / наблюдений, которые надо отобрать из каждой группы. Получаются квоты на отбор тех или иных объектов.
3. Серийный: когда изымают партию товара, выбирают людей, проживающих в многоквартирном доме на конкретной улице, или берут целиком отдельные отделы в компании и т.
Тут будет реклама 1
д.
Соответсвенно, генеральная совокупность и выборка связаны напрямую: чтобы отобрать репрезентативную выборку, главное иметь правильное представление о всей генеральной совокупности.
А как рассчитать, сколько же объектов / случаев / наблюдений из генеральной совокупности необходимо включить в выборку?
Для этого есть специальная формула расчета (спокойствие: книга, как и обещано, без формул), которая для расчета размера выборки использует «размер генеральной совокупности», «допустимую вероятность» и «доверительный интервал»:
· Размер генеральной совокупности – это количество всех объектов / наблюдений / случаев в генеральной совокупности.
Тут будет реклама 2
· Доверительная вероятность – это считайте показателем точности / достоверности (о сути вероятности как таковой мы поговорим чуть позже). В практике обычно принимается 95%.
Тут будет реклама 3
Можно брать, конечно, значение выше или ниже – например, от 85% до 99,9%. Но тогда число объектов /случаев / наблюдений в выборке будет уменьшаться или увеличиваться соответственно.
· Доверительный интервал – это допускаемый Вами диапазон реальных значений при применении полученных на выборке результатов к генеральной совокупности. Задается в % и говорит о том, насколько ± % (в каком «коридоре») может отличаться истинное значение в генеральной совокупности от полученного в выборке.
Тут будет реклама 4
Например, если товаром по какому-то параметру в выборке клиентов довольны только половина (50%), то при доверительном интервале ±5% с вероятностью 95% истинное значение будет лежать в диапазоне от 47,5% до 52,5% (это ±5% от полученных в выборке 50% довольных).
Для сравнения: например, мы хотим узнать мнение 100.000 клиентов (генеральная совокупность).
Если нас устроит 95% вероятность с ±5% доверительным интервалом – то достаточно опросить 383 клиента.
Мнения
О книге «Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
Другие книги автора
Если «Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…» пришлась вам по душе, самое время открыть для себя другие работы Никита Сергеев! В этой подборке — только произведения того же автора, чтобы вы могли глубже погрузиться в его творческий мир и насладиться схожим стилем, темами и атмосферой. Возможно, следующая книга станет для вас ещё более ярким открытием.
