Пособие для учителей по треку «Анализ данных»

ПОСОБИЕ
для учителей
по треку «Анализ данных»
проекта Один миллион узбекских программистов

Оглавление

Введение в программу 3
Добро пожаловать в этап 1 3
1-этап – Описательная статистика I 3
1-этап - SQL для анализа данных (I часть) 17
1-Лабораторная работа 23
Описательная статистика II 26
Агрегаторы в SQL 46
Подзапросы и временные таблицы 46
Введение в очистку и отбор данных с помощью SQL 46
Введение в визуализацию данных 47
Дизайн 59
2-Лабораторная работа 67

Введение в программу

Добро пожаловать в этап 1

1-этап – Описательная статистика I

1. Видеоурок: Добро пожаловать

2. Видеоурок: Что понимается под данными? Почему это важно?

3. Видеоурок: Типы данных (количественные и категориальные)

4. Тест: Типы данных (количественные и категориальные)

1-вопрос
Для каждой приведенной ниже переменной определите каждую из них как количественную или категориальную .



Комментарий: Значения переменных Zip code и Marital Status используются здесь как данные, а не как числа. Поэтому они относятся к категориальному типу данных. Значения возраста, дохода и роста важны как числа. Следовательно, эти типы данных являются количественными.


2-вопрос
Для каждой приведенной ниже переменной определите каждую из них как количественную или категориальную .



Комментарий: Второй вопрос, как и первый вопрос, спрашивает, к какому типу переменных принадлежат данные. Буквенные оценки и рейтинги в опросе в данном случае приведены переменные, которые не имеют количественного значения (их значения приведены в скобках). Они не имеют количественной ценности. Поэтому они относятся к категориальному типу данных. Расстояние пути до работы, температура, средняя скорость могут быть заданы такими значениями, как 700 метров, 36 градусов Цельсия, 60 километров в час соответственно. Это, в свою очередь, означает, что эти переменные являются количественными.