Skip to content

Statistiskā datu analīze ar Data Analysis Tools (Excel 6. modulis)

Kurss sniedz padziļinātu izpratni un praktiskas iemaņas statistiskajā datu analīzē, izmantojot Microsoft Excel pievienojumprogrammu Data Analysis Tools (Analysis ToolPak). Dalībnieki apgūst dažādas statistiskās analīzes metodes un to praktisku pielietojumu statistisko datu apstrādei un analīzei.

Kursa mērķis

Attīstīt dalībnieku prasmes statistiskajā analīzē ar Microsoft Excel pievienojumprogrammu Data Analysis Tools. Kurss sniedz praktiskas iemaņas datu sagatavošanā, apstrādē un analīzē, prasmi strādāt ar lielām datu kopām un piemērot dažādas statistikas metodes reāliem uzdevumiem, kā arī izvēlēties piemērotākās metodes rezultātu interpretēšanai un pamatotu secinājumu izdarīšanai.

Kursa mērķauditorija

Analītiķi un dažādu nozaru speciālisti (piemēram, uzņēmējdarbībā, finansēs, mārketingā un veselības aprūpē), kas strādā ar lielām datu kopām; augstskolu un koledžu studenti, kuri vēlas pilnveidot prasmes datu analīzē un statistiskajā apstrādē; kā arī ikviens, kurš vēlas apgūt statistiskās analīzes metodes un izmantot Microsoft Excel kā datu analīzes rīku.

Kursa cena un ilgums

160 EUR + PVN vienai personai.
Pieejams ES līdzfinansējums LIKTA projekta ietvaros, vairāk informācijas zemāk.
8 akadēmiskās stundas
(2 dienas pa 4 ak. h)
1 akadēmiskā stunda = 45 minūtes
Iespējama arī saīsināta programma 4 akadēmisko stundu apjomā.

Uzņēmumiem un organizācijām par grupu apmācībām un maksu sazināties, rakstot uz kursi@dzc.lv.

Projektu EU līdzfinansējuma logo

Kurss tiek realizēts Latvijas Informācijas un komunikācijas tehnoloģijas asociācijas (LIKTA) projekta “IKT un digitālo prasmju apmācības darba devēju konkurētspējas un efektivitātes celšanai” (Nr. 4.2.4.1/1/24/A/011) ietvaros, ko līdzfinansē Eiropas Savienība.

Pēc mācībām dalībnieki

aktivizē un lieto Data Analysis ToolPak rīkus datu analīzei Excel vidē; 

lieto galvenās metodes: ANOVA, korelāciju, kovariāciju, regresiju, t-testus, F-testus, aprakstošo statistiku, histogrammas, slīdošo vidējo un eksponenciālo izlīdzināšanu; 

veic izlases veidošanu, nejaušu skaitļu ģenerēšanu, kā arī datu sagatavošanu un tīrīšanu pirms apstrādes; 

izmanto dažādas metodes respondentu grupu salīdzināšanai, sakarību analīzei starp mainīgajiem un rezultātu interpretēšanai statistikā balstītā veidā; 

efektīvi strādā ar lielām datu tabulām.

Mācības vada

DZC logo bez fona

SIA Datorzinību centrs

Mācības vada Datorzinību centra pasniedzēju komanda ar ilggadēju pieredzi pieaugušo izglītībā, digitālo prasmju attīstībā un Microsoft tehnoloģiju apmācībās. Pasniedzēji apvieno profesionālo ekspertīzi ar augstu pedagoģisko kompetenci, nodrošinot skaidru, saistošu un praksē balstītu mācību procesu.

Kursa programma

Data Analysis Tools pievienojumprogrammas aktivizēšana.

Data Analysis Tools metožu apraksti

  • dispersijas analīze ANOVA: vienfaktora un divfaktoru, ar atkārtojumiem un bez atkārtojumiem;
  • korelācija;
  • aprakstošā statistika;
  • eksponenciālā izlīdzināšana;
  • divu izlašu dispersijas salīdzinājuma F-tests;
  • Furjē analīze;
  • histogrammas;
  • slīdošais vidējais;
  • nejaušu skaitļu ģenerēšana;
  • rangi un procentiles;
  • regresija;
  • izlases veidošana;
  • t-tests atkarīgu un neatkarīgu izlašu vidējo salīdzināšanai.

Datu sagatavošana apstrādei

  • īsinājumtaustiņu izmantošana darbā ar lielām tabulām vairākās darblapās;
  • mainīgo kodēšana;
  • nejaušu skaitļu ģenerēšana;
  • izlases veidošana;
  • diapazonu apvienošana vienā darblapā;
  • skaitļu, datumu un teksta ievades kļūdu meklēšana un datu manuāla tīrīšana.

Data Analysis Tools metožu praktiska izmantošana

  • Histogram: biežuma sadalījuma histogramma;
  • Descriptive Statistics: aprakstošā statistika;
  • ANOVA: vienfaktora dispersijas analīze;
  • F-Test: Fišera tests par divu dispersiju starpību;
  • t-Test: Stjūdenta t-tests divu izlašu vidējo salīdzinājumam;
  • Moving Average: datu izlīdzinājums ar slīdošo vidējo;
  • Exponential Smoothing: eksponenciālā datu izlīdzināšana;
  • Correlation: korelāciju analīze;
  • Regression: regresiju analīze;
  • Sampling: izlases veidošanas metodes;
  • Rank and Percentile: rangi un procentiles;
  • Random Number Generation: nejaušu skaitļu ģenerēšana.

Korelācijas, regresijas un t-testa izmantošana respondentu grupu salīdzinājumam. 

Biežāk uzdotie jautājumi

Obligātas ir Microsoft Excel pamatzināšanas. Statistikas pamatzināšanas nav obligātas, taču tās palīdz labāk izprast un interpretēt analīzes metodes. Kursā metodes tiek skaidrotas ar praktiskiem piemēriem.

Data Analysis Tools (Analysis ToolPak) ir Microsoft Excel pievienojumprogramma statistiskajai datu analīzei. Tā ir iekļauta programmā Excel, taču pēc noklusējuma nav aktivizēta. Kursā tiek apgūta tās aktivizēšana un praktiska lietošana.

Kursā apgūst aprakstošo statistiku, histogrammas, ANOVA (dispersijas analīzi), korelāciju un regresiju, t-testus un F-testus, slīdošo vidējo un eksponenciālo izlīdzināšanu, izlases veidošanu, nejaušu skaitļu ģenerēšanu, kā arī rangus un procentiles.

Kurss ir piemērots analītiķiem un dažādu nozaru speciālistiem (uzņēmējdarbībā, finansēs, mārketingā, veselības aprūpē), augstskolu un koledžu studentiem, kā arī ikvienam, kurš vēlas apgūt statistiskās analīzes metodes ar Microsoft Excel.

Jā, kursam ir pieejams ES līdzfinansējums LIKTA projekta ietvaros. Atbilstība līdzfinansējuma saņemšanas nosacījumiem tiek izvērtēta atbilstoši projekta prasībām. Plašāka informācija pieejama šeit.

Priekšnoteikumi dalībai mācībās

Nepieciešamas Microsoft Excel pamatzināšanas; analīzes metožu labākai izpratnei vēlamas arī statistikas pamatzināšanas. Nepieciešama piekļuve Microsoft Excel 2016 vai jaunākai versijai. Ieteicams izmantot Microsoft 365, kas nodrošina jaunākās funkcijas un regulārus atjauninājumus.

Tuvākās mācības

Šobrīd mācības nav ieplānotas. Piesakieties interesentu sarakstā, aizpildot pieteikuma formu.

Pieteikties mācībām
Apstiprinājums datu apstrādei
Apstiprinājums jaunumu saņemšanai