Обработка отсутствующих данных и взвешивание результатов обследований в рамках анализа данных

Недостающие данные являются неизбежной проблемой в наборе данных реального мира, особенно в исследованиях, проводимых в рамках обследований. Неустранение пробелов или неправильное их устранение может серьезно исказить результаты и привести к ошибкам в бизнесе или научных выводах. Этот текстовый курс поможет вам разобраться в основных концепциях отсутствия данных, а также ознакомить с практическими стратегиями, необходимыми для очистки, условного расчета и взвешивания данных для надежного анализа. К концу этого курса вы сможете уверенно диагностировать модели отсутствия и применять математически обоснованные корректировки для восстановления целостности ваших наборов данных. Что вы узнаете: - Понять основные механизмы отсутствия данных, включая полное отсутствие в случайном порядке (ПОДП), отсутствии в случайно порядке и отсутствующих в неслучайном порядка. - ответственно применять современные методы единичного и множественного условного расчета для заполнения пробелов в данных. - Конфигурация и расчет весов обследований с учетом непредставленности и недопредставления демографических групп. - Анализ влияния отсутствия данных на статистическую мощность и достоверность аналитических моделей. - Практикуем диагностические рабочие процессы с использованием поэтапных письменных учебников для обнаружения моделей отсутствия. Мы начинаем с основной терминологии и концептуальных рамок качества данных, а затем переходим к практическим методологиям условного расчета и взвешивания. Вы будете читать через ясные, концептуальные объяснения и практические примеры, предназначенные для постепенного наращивания ваших навыков. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных, исследователей в области социальных наук и студентов, которые хотят перейти от чистых данных учебника к беспорядочным наборам данных реального мира. Для начала работы не требуется специальных статистических знаний. Начните читать сегодня, чтобы овладеть важнейшими навыками очистки данных и взвешивания результатов опросов.