Andmeanalüüs MS Exceli abil Andmeanalüüs MS Exceli abil Järgnev õpetus püüab võimalikult 'puust ja punaselt' ette näidata elementaarse andmeanalüüsi teostamise võimalused MS Excelis. Samas ei ole see materjal mõeldud matemaatilise statistika konspektiks, vastavad teadmised/materjalid eeldatakse kasutajal enesel olemas olevat.
wikipedia.org andmete põhjal uurimisobjekti kohta. Püstitame järgmised hüpoteesid: · Turniiril osalejate arv on pidevalt ja ühtlaselt kasvanud. · Võidusumma on Osalejate arvuga võrdses tempos kasvanud. · Turniiri võitva mängija pokkerikäsi ei ole kordunud. · Turniiri võidmiseks peab inimene olema vähemalt 40 aastane. · Turniiri võitmiseks on vaja parimat võimalikku pokkerikätt. Aprill 2008 Andmeanalüüs 1 projekt 2 SISSEJUHATUS ....................................................................................................................................................2 1. TURNIIRI WSOP ÜLDISELOOMUSTUS.......................................................................4 1.1 Turniiri ajalugu............................................................................................................................... 4 1.2 Texas Hold'em Pokkeri reeglite kokkuvõte...................
Hinnete analüüs Esitatud andmestik sisaldab valimit tudengite eksamihinnetest (põhieksamil) ainetes Matemaatika ja statistika (üldaine kõikidel erialadel) ning Andmeanalüüs sotsiaalteadustes (ainult psühholoogia õppekavas, eeldusaineks Matemaatika ja statistika) õppeaastatel 2007/2008 ning 2008/2009 (õppejõud S. Toompalu). Andmestik sisaldab tudengi sugu, õppekeskust, õppevormi, eriala ning hindeid ülalnimetatud õppeainetes. Tutvuge esitatud andmestikuga ning leidke sobivaid analüüsimeetodeid ja töövahendeid kasutades vastused alltoodud küsimustele. 1. Kas tudengite proportsionaalne jaotus soo järgi erinevates linnades on erinev või mitte? 2
PRAKTILISE ANDMEANALÜÜSI EKSAM Nimi ja õppegrupp: Liis Peet PS-2-S-E-tal I kirjeldav andmeanalüüs Täitke kohase informatsiooniga tekstisisesed lüngad ja tabel ning pange ka tabelile pealkiri. 1.ülesanne Valim (n= 384) koosnes nii meestest (n = 205) kui naistest (n = 179), kõige sagedasem haridus valimis oli keskharidus (45%) ning keskmine tööstaaz 3,6 aastat (vt Tabel 1). Tabel 1: Keskmine vanus, keskmine tööstaaz, sagedasem haridustase ja sagedasem perekondlik seis sugude ja koguvalimi lõikes. Mehed Naised Koguvalim
lisamine on põhjendatud ja vajalik? Ilmselgelt mitte, kuna iga tulem (tabel, diagramm vms) on vaja pealkirjastada ning sellele on vaja lisada järeldus. Antud juhul dubleerikisme me sama infot lausa kaks korda. Soolise jaotuse kohta piisab kui kirjutada: Kokku osales uuringus 1507 vastajat, kellest 698 (46,3%) olid mehed ja 809 (53,7%) naised. BINAARNE-TUNNUS ANDMEANALÜÜS: statistiline andmestik ja kirjeldav statistika. 2010/11 K.Osula -1- Konspekt on kasutamiseks Tallinna Ülikooli „Andmeanalüüs: statistiline andmestik ja kirjeldav statistika“ kursusel osalejatele. 1. SPSS põhimõisted SPSS- Statistical Package for Social Scienses– for Windowson andmetöötlussüsteem, mis võimaldab andmete statistilist analüüsi graafilises keskkonnas. Tööleht (Data Editor) – tunnuste kirjeldamine, andmete sisestamine, redigeerimine ning kuvamine. Tulemileht (Viewer) – analüüsi tulemused ning süsteemi poolt genereeritud teated.
12. klass Statistiliste andmete töötlemine Statistiliste andmete kogumisele järgneb andmete töötlemine ehk andmeanalüüs. Selle käigus leitakse karakteristikud, mis iseloomustavad tunnuse väärtuste jaotust kui tervikut ühest või teisest seisukohast. Põhilised karakteristikud jagunevad kahte rühma: 1. paiknemise karakteristikud ehk keskmised 2. hajuvuse karakteristikud Paiknemise karakteristikud Paiknemise karakteristikud annavad informatsiooni tunnuse väärtuste paiknemise kohta arvteljel ja iseloomustavad tunnust keskmise väärtuse seisukohalt. Need on aritmeetiline keskmine, mediaan, mood.
ebaotstarbekas või võimatu. Kvalitatiivne uuring keskendub mõistmisele, seletusele ja tõlgendamisele; vähem kirjeldamisele, mõõtmisele ja defineerimisele. See meetod püüab pigem vastata küsimusele - mis? miks? või kuidas? Kvantitatiivne uuring Empiiriline uurimiskäik on täpselt ette määratud, kindlapiirilime, eesmärgistatud. kõik on mõõdetav ja kontrollitav. Empiirilise materjali analüüs. Andmed antakse numbrite ja tabelite kujul Statistiline andmeanalüüs Tänapäeval kasutatakse ka filmi katse jäädvustamiseks. Näide: uuring on kvalitatiivne kui eesmärk on hinnata, kuidas tervis on seotud elukorraldusega. Elukvaliteeti on defineeritud kui indiviidi rahulolu oma elu ja heaoluga. Tegemist on subjektiivse hinnanguga. Kvantitatiivne elukvaliteedi uuring viiakse läbi küsimustike abil. Küsimustikud jagatakse valdkondadeks: Küsimustikud jagatakse valdkondadeks: füüsiline tervis: kehaline seisund,
andmebaasist, kasutades otsingusõnu “media director,” “media account director,” ja “group account media director”. Kui leiti mitu inimest, kes töötavad samas agentuuris, valiti neist ainult üks. Pärast filtreerimist jäi järele 584 potentsiaalset respondenti. Valimisse jäid agentuurid, kelle aastane käive on 1 millionit kuni 1.9 billionit USA dollarit. Töötajaid nendes agentuurides keskmiselt 58.2 (2-1471). Andmed koguti veebipõhise ankeetküsitlusega ning andmeanalüüs tehti kirjeldava statistikana. Kõigile 584-le potentsiaalsele respondentidele saadeti küsitluse link koos selgitava kommentaariga ja osalemisest loobumise lingiga leitud e-mailile. Et saada rohkem tulemusi saadeti iga e-mail individuaalselt koos nimega, mitte massikirjana. Küsitlusele vastas 104 respondenti, mis moodustas 17,8% e-maili saanutest. 87% vastanutest olid täistööajaga reklaamiagentuuris töötavad juhatajad. Umbes
uusi loodusnähtusi. Füüsika- uurib looduse kõige üldisemaid ja põhilisemaid seaduspärasusi, tegeleb looduse piirmiste struktuuritasemeega-kõige suuremate ja väiksemate objektidega. • Kuidas defineeritakse füüsikas vaatleja?Vaatleja on isik, kes saab ja töötleb infot maailma kohta. • Looduse struktuuritasemete skeem. nähtus→probleem→hüpotees→katse planeerimine→katse→katse andmed→andmeanalüüs→järeldus hüpoteesi kehtivuse kohta→seadus või seaduspärasus. Too näiteid, mis kuuluvad allpool toodud piiridesse! Makromaailma (1 μm < l < 1 Mm), kus l on objekti mõõde)-10 3m küla, 10 1 m suvila,10 –2m hernes,10 –1m õun,10 –3 liivatera Mikromaailma (l < 1 μm) -10 –8m viirus,10 –10m aatom,10 –18m elektronid ja kvargid, 10 –14m aatomituum Megamaailma (l > 1 Mm)-10 16m 1 valgusaasta, 10 7m maa läbimõõt, 10
inimestega kes kasutavad veebipõhist alkohoolikute toetuskeskkonda Soberistas. Valimi moodustasid 31 inimest, kes kas on aktiivsed või endised Soberistas liikmed, valdav enamus (25) neist naised vanuses 45-64, 7 neist tarvitab alkoholi edasi, ülejäänud on erinevates alkoholisõltuvusest vabanemise staadiumites. Andmeid analüüsiti konstruktivismi teooriast lähtudes, mis rõhutab uurijate rolli olulisust suhtlusel uurimisobjektidega, ja tähendab et andmeanalüüs kujuneb välja uurimisobjektidega suhtlemisel ja/või asjakohase kirjanduse uurimisel. Andmete analüüs algas intervjuudest enim läbikäinud teemade identifitseerimisega, kust koorus välja ka uurimisaluste inimest erinevate minapiltide tekkimise hüpotees. Mulle tundus et kasutati juhtumiülest ehk horisontaalset analüüsi kuna vaadeldi samal ajal mitut analüüsitavat intervjuud ja koguti kokku kõik konkreetse teema kohta käivad tekstiosad
Matemaatiliselt sama mis mitmene regressioonanalüüs (mitmete kvalitatiivsete ja mitmete kvantitatiivsete muutujatega) · ICA independent components analysis Koosneb ruumiliselt kattuvatest komponenditest, kus iga komponent sõltumatu ruumilise mustriga ja erineva aja käiguga · Etapid: eeltöötlus (preprocessing) Ruumiline ja ajaline eeltöötlus Ruumiline normimine Statistiline andmeanalüüs Funktsionaalsete ja anatoomiliste andmete integreerimine mudeli määratlemine ja sobitamine (model specification & fitting) statistiline järeldamine ja tulemuste analüüs (inference & results interrogation) GLM · y = a set of outcome variables · x = a set of pre-program variables or covariates · b0 = the set of intercepts (value of each y when each x=0)
..............................................6 2.Metoodika/eksperiment.......................................................................................................................7 2.1. Uuringu ülesehitus.......................................................................................................................7 2.2. Küsimustik...................................................................................................................................7 2.3. Andmeanalüüs.............................................................................................................................7 3.Tulemused ja arutelu............................................................................................................................8 Kokkuvõte............................................................................................................................................13 Kasutatud kirjandus.....................................................
Retsenseerimisel lähtutakse allpoololevast: • teema aktuaalsus, sõnastuse selgus, töö sisu vastavus teemale; • probleemistik, uurimistöö probleemi, eesmärgi, ülesannete loogiline seotus, sõnastuse täpsus; • metoodika ja andmeanalüüs, uurimismeetodi/uurimismeetodite sobivus antud töö teostamiseks ja andmetöötluse teaduslikkus ning usaldatavus; • töö teoreetiline tase kirjandusallikate refereerimistase, kirjandusandmete esitamise adekvaatsus, kirjandusallikate teemakohasus, lõputöö järelduste teoreetiline tase; • töö uurimusliku osa analüüs uurimuse maht, uurimistulemuste esitamise süsteemsus, tulemuste analüüs, tabelite, jooniste kohasus, järelduste vastavus uurimistulemustele;
TALLINNA ÜLIKOOL Loodus- ja terviseteaduste instituut Keskkonnakorralduse ja bioloogia õppekava TEADUSLIKU MÕTTEVIISI PRAKTILINE ANDMEANALÜÜS Iseseisev töö Koostajad: Tallinn 2017 Iseseisev töö nr 1 Ülevaade vastajatest Küsimustikule vastas 5836 inimest kellest 43% ehk 2528 olid mehed ja ülejäänud 56,7% naised. 28,5% ehk 1661vastanut olid Eestlased, 37,6% Soomlased ja 33,9% Lätlased. Kõige noorem vastaja oli 15 aastane ning vanim 96 aastane. 1)Sagedustabel sugu: Kui paljud suur osa vastanutest on naised? 2)Risttabel kõrgeima omandatud hariduse ja elukoha riigi suhe: Kui suur osa eestlastest oli lõpetamata kõrgharidusega kõigist vastanutest? 3)Kirjeldavad arvnäitajad vastajate kooliskäidud aastate kohta: 4)Tulpdiagramm vastajate perekonnaseisu kohta: Kui suur osa vastanutest on ...
erinevalt ülejäänud tabelist: näiteks võib päise-rea tausta muuta halliks või fondi rasvaseks. Ülevaade andmetest Millise meetodiga saab kõige lihtsamalt ülevaate andmetest? Millal ja kuidas on statistiliselt korrektne oma uuringu tulemusi üldistada? Kas mõnikord on ainult tekst tulemuste esitamiseks parim viis? Mis on diagrammide eesmärk ja kuidas seda saavutada? Millist meetodit andmete analüüsimiseks kasutada? Andmeanalüüs algab küsimuse sõnastamisest andmete kohta. N: ,,Kui suurel osal küsitlusele vastanutest on Facebooki konto?" ,,Kuidas jagunevad spordipäeval saadud jooksutulemused?" ,,Kas ja kui palju hommikul ja õhtul mõõdetud õhutemperatuurid erinevad?" ,,Kas käitumise hinne on seotud hindega klassijuhataja õpetatud aines?" Andmete analüüsimisel ... Pane tähele, et andmete analüüsi suunavad küsimused erinevad nii
Andmeanalüüs 1)Uurimistsükkel: millised etapid eelnevad ja järgnevad andmeanalüüsile. Eelnevad: Uurimusprobleem, uurimusmeetodi valik (kvantitatiivne, kombineeritud, kvalitatiivne), valimi koostamine, andmestiku loomine. Järgnevad: Andmete analüüsimine ja tulemuste esitamine. Millised on alternatiivid kvantitatiivsetele meetoditele. kombineeritud, kvalitatiivne 2) Ankeedi koostamine: mida tuleks silmas pidada hea ankeedi koostamisel; küsimuste tüübid, vastuste tüübid. Võimalikult lühike, viisakalt sõnastatud, lihtsa grammatikaga, sisaldab infot ühe teema kohta, sama tähendusega kõigi jaoks, sobival spetsiifilisuse tasemel Ankeedi struktuur, sissejuhatus, miks uurimust tehakse, anonüümsus, võimalik tasu, tulemuste esitus, kontaktandmed, tänud juba ette, lihtsamad küsimused, avaküsimused, keerulised ja põhiküsimused. Sotsiaal-demograafilline osa, lõpusõna ja tänud. Küsimuste tüübid: Avatud ( vastaja vastab oma sõnadega) Su...
Andmeanalüüs Kordamisteemad 1) Uurimistsükkel: millised etapid eelnevad ja järgnevad andmeanalüüsile. Uurimisprobleem, kust probleem tuleb, teooria, praktiline probleem, varasemad uurimused Konkreetsed uurimisküsimused: mida teada tahan, millistele küssadele tahan vastust, hüpoteeside sõnastamine. Uurimismeetodid: Millised meetodid aitavad lahendada. Kvantitatiivsed meetodid- kui palju midagi esineb, arvuline, suhteliselt palju uuritavad. Kvalitatiivsed meetodid- Kuidas midagi kirjaldatakse, sõnaline, vähem uuritavad. Kombineeritud meetodid- kasut koos. Andmed.kas olemas või vaja koguda. Keda uurida: kas valim või üldkogum. Kuidas andmeid koguda: küsitlus, intervjuu, Vaatlus Andmete sisestamine ja analüüs, tulemuste esitamine ja järelduste tegemine 2) Ankeedi koostamine: mida tuleks silmas pidada hea ankeedi koostamisel; küsimuste tüübid, vastuste tüübid. Ankeedi struktuur · Sissejuhatus: miks uurimust tehakse, anonüümsus, võimal...
projektid, Täishooldusteenus majandustarkvara ja teiste tarkvarasüsteemide hooldus, IT infrastruktuuri arendamine ja hooldus. HELMES Tarkvaraarendaja COLUMBUS IT PARTNER Tegevusalad: -Laohaldusprogramm -Laoprogrammide arendajad -Majandustarkvara INFOVARA -Ühekordne ärianalüüs -Juhtimisinfosüsteemide või aruandluspakettide loomine (s.h ka andmelao loomine) -Statistiline andmeanalüüs -Andmekvaliteedi audit -Andmekaeve -Analüütiline kliendisuhtehaldus (CRM) -Tegevuspõhine kuluarvestus (ABC) -Tasakaalustatud juhtimiskaart (Balanced Scorecard) -Koolitus NEW VISION Tegevusalad: -Tarkvara -Kaalud ja pakkeseadmed -Etiketi- ja kaardiprinterid -Vöödkooditehnika -Kulumaterjalid NEW VISION püüab olla parim IT-partner Balti riikides, kes tagab ettevõtte ärijuhtimise
......................... 2 Normaaljaotuse kontroll.......................................................................................... 2 ANOVA vs T-test...................................................................................................... 2 ANVOA või regressioonanalüüs............................................................................... 3 Efekti suurus........................................................................................................... 3 Andmeanalüüs SPSS'is........................................................................................... 4 Kirjeldav statistika............................................................................................... 4 Kuidas testida normaaljaotust?........................................................................... 4 Sagedustabeli analüüs (Hii-ruut).........................................................................5 Ühesuunaline ANOVA....................................
........................................... 5 2. ÕPILASUURIMUSE TEOSTAMINE ............................................................................................... 7 2.1 Töö planeerimine........................................................................................................................... 7 2.2 Töö allikatega ................................................................................................................................ 7 2.3 Metoodika ja andmeanalüüs .......................................................................................................... 8 2.4 Uurimistöö struktuur ..................................................................................................................... 8 3. PRAKTILISE TÖÖ TEOSTAMINE ................................................................................................ 13 3.1. Töö planeerimine ..................................................................................
analüütiline arvestus rmp. analüütilistes kontodes* toimuv arvestus analüütiline konto rmp. konto, milles arvestatakse ühes sünteetilises kontos arvestavatest tehingutest ainult üht, väiksemat rühma suhteliselt ühelaadseid tehinguid analüütiline (majandus)teooria tavalisest kõrgema taseme üldistusi sisaldav ja põhjendav vaatesüsteem, mis seletab, kuidas tegelikku majandust uurida ja selle suhtes õigetele järeldustele jõuda (nt. Keynesi teooria) andmeanalüüs statistiliste ja muude meetodite kasutamine uuringu käigus kogutud informatsiooni töötlemisel, et teha sellest järeldusi, mida otse lähteandmete alusel ei saa teha või mille tegemisel ei saa olla kindel nende piisavas põhjenduses (data analysis) andmebaas, andmeait elektrooniliseks töötluseks ja kasutamiseks kohandatud kindla sisu ja ühtse struktuuriga andmekogu (data base, data warehouse) aktsia-analüüs aktsiakursside ja aktsiast saadud kasumi uurimine. Koosneb
– Harva võimalik kasutada riigi/ühiskonna uurimisel – Eetilised probleemid, nt sääsevõrkude kasutamine malaariapiirkondades Pooleksperiment • Erisus eksperimendist – ei rakendada juhuvalikut • Näited vahenditest: – Korrelatsioonanalüüs – Katkestatud ajaseeriad – Kõige erinevamad statistilised meetodid • Pluss – praktilisus ja usaldusväärsus • Miinus – halvemini üldistatav kui eksperiment Mitteeksperimentaalne andmeanalüüs • Kolm võimalust: – Enne ja pärast mõõtmine, võrdlusgruppe ei ole – Võrdlusgruppide järelmõõtmine – Järelmõõtmine ilma võrdlusgruppideta • Hea – kirjeldava ja normatiivse uuringu jaoks • Probleem – raske interpreteerida, kuna ei välista teisi võimalikke seletusi Matemaatiliste mudelite loomine • Range disain põhineb arusaamisel, et sotsiaalteadus kui teadus peab sarnanema loodusteadustele, ehkki arvestab
-Täpse diagnoosi andmine, sadade eri parameetrite põhjal -Geenikoopiate arv (array CGH) -Uute ravimite sihtmärkide leidmine, ravimite testimis ning avastamis hõlbustamine jpm. Mikrokiipide põhiplatformid: -cDNA kiibid -Lühikeste oligodega kiibid -Pikkade oligodega kiibid Mikrokiipide problemaatilised parameetrid: -Kõrgekvaliteetsete (kliiniliste) proovide (tuumori, kontrollkoed) olemasolu -Kõrgekvaliteetse RNA puhastamine -Eksperimendi ettevalmistus: mida võrrelda millega? -Andmeanalüüs -1: Mida teha andmetega? -2: Kuidas seda teha? -Väga suur hulk andmeid -Tohutud andmefailid -Analüüsi strateegia/algoritmi/programmi valik Eksperimendi ettevalmistamine: 23 -Kontrolli valik: Tavaline (bioloogiliselt mitteoluline) kontroll või paarilised proovid? -Replikaatide arv: palju ma vajan? (Palju on võimalik saada...?). Kas replikaadid summeeritakse või vaadeldakse eraldi? -Kas kasutada värvide vahetust
· Tõlkeküsimustikus otsetõlge pole alati võimalik, tuleb arvestada kohaliku keele ja kultuuriga. · Vormistus korrektne, ühtne stiil. Valim on mõõtmiseks valitud (uuringusse kaasatud) üldkogumi osa. Valimit kasutatakse, kuna koguvalimit mõõta on liiga kallis ja mahult võimatu. Statistilise analüüsi jaoks peab olema vähemalt 60-100 vastust. Vastuseid peab olema muutujatest vähemalt viis korda rohkem. Kvantitatiivne andmeanalüüs: · Statistilised andmetöötlusprogrammid, näiteks SPSS · Atribuudid o sõltumatu atribuut - manipuleeritav atribuut o sõltuv atribuut - see, mida mõõdetakse · Eeldused (normaaljaotus) · Andmeanalüüsid o Parameetrilised testid (peavad vastama eeldustele) o Testid muutujate vaheliste seoste leidmiseks (pideva atribuudi keskväärtuste võrdlemine) Korrelatsioon - seose tugevus kahe pideva atribuudi vahel
Uuringuprojektile kooskõlastuse saamiseks taotleti Eetikakomitee luba. Uuringu tagasivaatava iseloomu tõttu ei kusitud patsientidelt nõusolekut uuringus osalemiseks. Seetõttu taotleti uuringu läbiviimiseks andmekaitse inspektsiooni luba. Uuringus osaleval Tallinna Reaalkooli õpilasel puudus uuringu vältel ligipääs patsientide isikustatud andmetele. Andmete esmane korrastus viidi läbi Exceli andmetabelis. Andmeanalüüs toeostati Stata14.2 tarkvaraga. Kasutati kirjeldavat statistikat, hüpoteeside testimiseks tunnuste tüübi ja jaotusega sobivaid teste. Valimite põhjal uldkogumite erinevuse olemasolu kohta pustitatud hupoteeside testimiseks kasutatati erinevaid statistilisi meetodeid ja teste. Statistilise testi valik sõltus võrreldavate gruppide arvust, uuritavate andmete tuubist (kvalitatiivsed, kvantitatiivsed), jaotusest (kvantitatiivsete
..........9 2.METOODIKA....................................................................................................... 13 2.2 Uuringu disain............................................................................................. 13 2.2 Valim........................................................................................................... 13 2.3. Küsimustik.................................................................................................. 13 2.4. Andmeanalüüs........................................................................................... 14 3.TULEMUSED JA ARUTELU................................................................................... 18 KOKKUVÕTE.......................................................................................................... 20 DAS RESÜMEE...................................................................................................... 22 KASUTATUD MATERJALID......................................
– Puudub objektiivne sotsiaalne reaalsus – reaalsusi on mitmeid – Uurida, kuidas erinevad grupid/inimesed reaalsust interpreteerivad, seda konstrueerivad ja teatud diskursusi kasutavad ning taastoodavad. – Näited: poliitikute ja sots.teadlaste diskursused Jääkeldri protsessist Praktiline pool – paradigmad I • Biheiviorism: – Sinu huvid: tavainimeste poliitiline käitumine, hoiakud, väärtused, arusaamad… tahad oma tulemusi üldistada – Sinu oskused: statistiline andmeanalüüs ja kvantitatiivsed meetodid – Võimalik suund ja juhendajad: politoloogia (nt. Toots, Idnurm, Saarts, Vetik), või avalik haldus (org. käitumine – Lepik) • Ratsionaalne valik: – Sinu huvid: kuidas seletada poliitilisi otsuseid ja olulisi kollektiivse toimimise probleeme – miks inimesed nii teevad? – Sinu oskused: matemaatilised mudelid, kvant. meetodid – Võimalik suund ja juhendajad: avalik haldus, majandus (Kommer?, Sootla?) Praktiline pool – paradigmad II
· Loengud 2. Harilik lineaarne regressioonmudel. Teooria, mõistete, meetodite seletamine, näited. 3. Mitmene regressioonmudel I. Küsimustele vastamine. Loenguslaidid on saadaval 4. Mitmene regressioonmudel II. pdf failina õpekeskkonnas Moodle enne loengut. 5. Mudeli omaduste parandamine. · Praktikumid 6. Fiktiivsed tunnused. Andmeanalüüs programmis Gretl. 7. Statsionaarsed aegread I. Ülesannete tekstid ja andmefailid e-õppekeskkonnas 8. Statsionaarsed aegread II. Moodle. Ülesannete tekstid on soovitav enne praktikumi ise välja printida. 9. Mittestatsionaarsed aegread. 10.Paneelandmed. · Iseseisev töö 11.Tõenäosusmudelid I
arendamine,arenguvestlused, ajaarvestus, palkade arvestamine. 50. Milliseid tegevusi organisatsioonis toetavad raamatupidamis- ja finantssüsteemid? - Eesmärk: hallata raha sissevoolu, organisatsiooni sisest liikumist ja väljamakseid. 51. Millist tuge pakuvad IT lahendused juhtidele otsustamisel? - Kaudne tugi (rakendused avastamiseks, suhtluseks ja koostööks), otsene tugi ( intelligentsed süsteemid, tihtipeale seotud andmelaoga). 52. Mida võimaldab multidimensionaalne andmeanalüüs? - Reaalajas analüütiline töötlus . Kogutud andmete kõrgetasemeline analüüs. Andmebaasitabelite linkimine selliselt, et tekivad multidimensionaalsedandmestruktuurid (nn andmekuubid). Statistilised töötlusvahendid võimaldavad andmetel rakendada erinevaid matemaatilisi mudeleid -> vastused erinevatele küsimustele. 53. Mida võimaldab andmekaeve? - Väärtusliku ärilise informatsiooni otsimine mahukas andmebaasis, andmelaos või turul. Üldise suuna ennustamine
Andmeanalüüs Kordamisteemad 1) Uurimistsükkel: millised etapid eelnevad ja järgnevad andmeanalüüsile. Tuleb püstitada uurimisküsimused: mida ja kelle käest tahan teada saada; millistele küsimustele tahan vastuseid. Andmete kogumine. Enne kogumist kontrollida, ehk on andmed juba olemas ja arvestada aja- ning raharessursiga. Vaatlus: otsevaatlus, varjatud vaatlus, osalusvaatlus Eksperiment Intervjuu: struktureeritud, poolstruktureeritud või struktureerimata Küsitlus Kas uurida valimit või üldkogumit? Üldkogum ehk populatsioon. Valim on üldkogumist uurimiseks eraldatud osa, mille põhjal tehakse statistilisi järeldusi üldkogumi kohta. Valimi moodustamine: a)tõenäosuslik: 1. Lihtne juhu- nimekiri 2. Süstemaatiline juhu- nimekiri, millest iga 10. 3. Kiht- valin grupid, keda küsitlen 4. Klaster- valin ke...
skaleeritavad, mõõdetavad • Kvalitatiivne paradigma: skeptiline positivistliku maailmakäsitluse suhtes, soov kirjeldada subjektiivset • USA-Euroopa traditsiooni erinevus VÕRDLUS: POSITIVISTLIK VS KVALITATIIVNE Positivistlik • Probleem • Teoreetiline taust, lähtumine olemasolevast • Hüpotees • Operatsionaliseerimine, mõõtmine, kitsendamine • Kontekst välistada • Andmeanalüüs kui järelduste alus • Rakendus peale uuringut • Tõestav uuring Kvalitatiivne • Probleem • Vabam käsitlus, oma ideed • Hüpoteesita, otsiv • Tundmaõppimine, holistlik pilt • Konteksti arvestada • Järeldamine arutluse ja näidete alusel • Rakendus ka uuringu käigus • Otsiv uuring UURMISMEETODI VALIK • Minimaalsus • Korratavus • Vastavus uurimisprobleemile ja hüpoteesile
operatsioonilised (käitus-)süsteemid põhinevad andmetöötlusel aitavad planeerida ja juhtida organisatsioonis teostatavaid tegevusi (operatsioone) toodete tegemiseks ja jaotamiseks teenuste planeerimiseks ja osutamiseks jne administreerimis-/ juhtimissüsteemid teadmise loomise süsteemid toetavad ametnikke ja juhte nii individuaalses kui meeskonnatöös protsessidelt tagasiside saamine, aruandlus, andmeanalüüs jne 45. Andmehoidlate tüübid- Andmehoidlatesse kogutakse ja neis hoitakse süstematiseeritult andmeid, mis on olulised organisatsiooni töö ja selle juhtimise jaoks. Struktureeritud andmed hoitakse kirjetena (record) – omavahel seotud väljade (field) kogumid, mis iseloomustavad organisatsiooni tegutsemise objekti (business object) või tegevust Informatsiooni loomine toimub väljade pealt päringute tegemisega (n: anna kõik
·valiidsus 75 % tule mustest on saadud eksperi mendi tule musena (Myers) 2. Vaatlus ·kaudne ·mitteosalusvaatlus ·osalusvaatlus ·problee m tule muste interpreteeri mine kultuurilised kontekstid · Case study 3. Diskursuse analüüs üksteisele öeldatav ja selle väljendamine (Lalljee & Widdico m be 1989) 1. Kõne vali mite hanki mine 2. Analüüs 4. Dokumentide analüüs 5. Küsitlused ·Personaalsed, aruanded, introspektsioon ·Paberil (anke et) ·Küsimuste o madused 6. Andmeanalüüs ·Korrelatiivsed ja põhjuslikud seosesd: ·Staatus tervis, eluiga ·Kõrge enesehinnang akadee miline edukus · Glasgow hauasam maste uuring ( Carroll, S mith, Bennett, 1994) Korrelatsioon · Positiivne/ Negatiivne /Puudub · Kesk miste erinevuse statistiline olulisus · Korrelatiivsete seoste täpsustamine, faktorite välistamine, ajaline järgnevus · Valimi näitajad esinduslikkus · 1200 juhuvaliku esindajat kindlustavad 95 % tõenäosusega vea alla 3 %
Majandusanalüüs Analüüs - mõtestatud tegevus, mille käigus kvantitatiivmeetodil või kvalitatiivselt uuritakse andmeid või informatsiooni sündmuste, subjektide või objektide kohta minevikus, käesolevas olukorras või dünaamikas ning mõõdetakse, süstematiseeritakse, võrreldakse ja tõlgendatakse ning saadud tulemused väljendatakse matemaatiliselt, tekstina või graafiliselt eesmärgiga anda hinnang või langetada otsus protsessi(de) edasisel juhtimisel. Andmeanalüüs (data analysis) ja statistiline meetod Statistika metoodika järgi viiakse läbi kõigepealt vaatlus (registreeritakse, kogutakse andmed ettevõtte tehingute, sündmuste jne kohta), seejärel tehakse kokkuvõte (andmete kanded kontodele, süntees jne) ja seejärel kasutatakse saadud andmeid töötlemisel (reastamine, süntees, analüüs), et teha sellest järeldusi, mida otse lähteandmete alusel teha ei saa või mille tegemisel ei saa olla kindel nende piisavas põhjendatuses.
protsesse Interpretatiivne lähenemine ehk konstruktivism Kogu sotsiaalne reaalsus on konstrueeritud ja avaldub meile erinevate diskursuste kaudu Puudub objektiivne sotsiaalne reaalsus reaalsusi on mitmeid Praktiline pool paradigmad Biheiviorism: Sinu huvid: tavainimeste poliitiline käitumine, hoiakud, väärtused, arusaamad ... tahad oma tulemusi üldistada Sinu oskused: statistiline andmeanalüüs ja kvantitatiivsed meetodid Võimalik suund ja juhendajad: politoloogia (nt. Toots, Idnurm, Saarts, Vetik), või avalik haldus (org. käitumine Lepik) Ratsionaalne valik: Sinu huvid: kuidas seletada poliitilisi otsuseid ja olulisi kollektiivse toimimise probleeme miks inimesed nii teevad? Sinu oskused: matemaatilised mudelid, kvant. meetodid Võimalik suund ja juhendajad: avalik haldus, majandus (Kommer, Sootla) Institutsionalism:
387. Uuringutulemuste esitamine 388. Uuringuaruannete struktuur: · Tiitelleht · Sissejuhatus · Sisukord · Tabelite ja graafikute ning lisade nimekiri · Resümee (peamised tulemused, järeldused, soovitused) · Probleemi defineerimine (taust ja probleemi lahtiseletus) · Probleemile lähenemine · Uuringumeetod (sh kuidas andmeid koguti, millised küsimused esitati, milline oli valim) · Andmeanalüüs (milline oli analüüsi plaan ja millist analüüsimetoodikat kasutati) · Uurimistulemused · Järeldused ja soovitused · Lisad
Turundusuuringud Meelis Zimmermann 1. TURUNDUSE INFOSÜSTEEM JA TURUNDUSUURINGUD 1.1 Turunduse infosüsteem Turunduse infosüsteem (TIS) on inimeste , tehniliste vahendite ja protseduuride süsteem, mis kogub, korrastab, analüüsib ja teeb kättesaadavaks turundusotsuste langetamiseks vajaliku, õigeaegse ja täpse info. Infosüsteemi protseduuridega määratakse: - millist infot koguda, - kui sageli infot koguda, - millises vormis infot hoida, - milliseid analüüse teha korrapäraselt, - kelle ülesanne on info kogumine. Infosüsteemide protseduuride kooostamine on turundusjuhi või turunduse eest vastutava juhtkonna liikme ülesanne, kes hakkab kogutud info põhjal otsuseid langetama. Kuna info kogumisel ja kasutamisel osalevad ka teised allüksused, näiteks müük ja raamatupidamine, siis...
Soov näha inimest, inimese elu tervikuna, mitte ainult kategooriatesse jagatuna Soov kätte saada inimese ainulaadset kogemust, tema eluilmast sõltuvalt Kvalitatiivne uurimus Paindlik ja andmestiku poolt juhitud lähenemine Suhteliselt struktureerimata andmestik On märgatav subjektiivsuse teatud aktsepteerimine ja isegi „pühitsemine“ Fenomenide uurimine loomulikus keskkonnas Väikeste arvude juhtumite uurimine ja süvaanalüüs Pigem verbaalne kui statistiline andmeanalüüs Keskendumine tekstiliste andmete analüüsile Mida võib, tasub uurida kvalitatiivsel meetodil? Tooge mõni näide teemades, mille puhul sobib kvalitatiivne uurimisviis. Sõnastage uurimisteema, mida sobib uurida kvalitatiivsel meetodil. Põhjendage, kuidas see teema on seotud kvalitatiivse traditsiooniga. Kasutage kvan/kval erinevuste tabelit 5 3. Kvalitatiivsete meetodite arengu üheksa momenti (Denzin & Lincoln)
suhtluseks. 51. Millist tuge pakuvad IT lahendused juhtidele otsustamisel? Kaudne tugi - Rakendused avastamiseks, suhtluseks ja koostööks. Otsene tugi : · BI (businessintelligence) rakendused - Rakendused ja tehnoloogiad andmete juurdepääsuks ja analüüsimiseks. Eesmärk: paremad strateegilised ja ärilised otsused. · Intelligentsed süsteemid · Tihtipeale seotud andmelaoga 52. Mida võimaldab multidimensionaalne andmeanalüüs? · Reaalajas analüütilist töötlust · Kogutud andmete kõrgetasemelist analüüs · Andmebaasitabelite linkimist selliselt, et tekivad multidimensionaalsedandmestruktuurid (nn andmekuubid) Tulemused esitatakse üldjuhul graafiliselt, andmekuupe on võimalik sobiva nurga alt vaadelda. Andmekuubi viilutamine andmete vaatlemiseks alamosade kaupa. Statistilised töötlusvahendid võimaldavad andmetel rakendada erinevaid matemaatilisi mudeleid ->
MAINORI KÕRGKOOL Juhtimise instituut Annika Krutto ANDMEANALÜÜS SOTSIAALTEADUSTES Loengukonspekt Tartu 2009 SISUKORD SISSEJUHATUS...........................................................................................................................3 1. ANDMEANALÜÜSI põhimõisted ......................................................................................... 3 1.1 Üldkogum ja valim............................................................................................................... 3 1.2. Valimi valikumeetodid.........................................................................................................4 1.3. Mõõtmismeetod ja mõõtmisvahend ....................................................................................5 1.4. Andmetabel................................................................................................
Probleemistiku kaardistamisel kasutatakse puu sümbolit. -eesmärgipuu Nn. puudiagrammi kasutatakse kõigi nende tegevuste kaardistamiseks, et jõuda soovitud eesmärgini. Kasutaja saab siit teavet ülesannete loogiliste ja kronoloogiliste seoste kohta. (Oakland 2006:243) -Pareto analüüs Andmeanalüüs, mille eesmärgiks on suuremate probleemide kindlakstegemine. On kindlaks tehtud, et suur osa mittekvaliteetsest teenusest (90%) tuleneb väga väikestest põhjustest (10%). Neid põhjuseid annab tulpdiagrammina kujutada.
üksteisega seotud tabeleid, formulare, aruandeid, päringuid ja nende kasutamisega seotuid rakendusi. Andmekaevandamine (data mining) varjatud tendentside või anomaaliate automaatotsing andmebaasis olevatest andmetest, tundmata nende sisu. Andmekaeve on ärianalüüsi see osa, mille eesmärgiks on leida andmetest varjatud seoseid, tähenduslike mustreid ja reegleid. Peamine erinevus muude ärianalüüsi valdkondadega seisneb selles, et kui muudel juhtudel (andmeanalüüs, visualiseerimine, hälvete analüüs, trendianalüüs jne.) on aktviisemaks pooleks kasutaja ehk inimene siis andmekaevandamise puhul on aktiivsemaks pooleks arvuti. Inimese roll on anda ette hulk toormaterjali andmete näol ning seejärel asub arvuti "kaevandama" saadud "andmeid" (siit ka sõna "andmekaeve") leidmaks seoseid, korrapärasusi, korrelatsioone, mustreid jne.
Mait Rungi [email protected] Kursuse korraldus Kodutöö · Kodutöö 50% Kvantitatiivne uuring - 25% · Projektide portfellihalduse või dünaamiliste · · Küsimustiku koostamine, andmeanalüüs ja raport - 15 Uuringus osalenud ettevõtete arv - 10 võimekuste alase uuringu läbiviimine Kvalitatiivne uuring 25% · · Intervjuu frame koostamine, transkripteerimine, andmeanalüüs, raport 20 Uuringus osalenud ettevõtete arv - 5 · Empiirilise töö raames valmistatakse ette · Eksam 35% (tulemusele vähemalt 51%)
· Paralleelne tootmine benchmarking · JIT (Just in Time) · Riskianalüüs · Standardisari ISO 9000 · Väärtusanalüüs Taguchi meetodid · Summaarse kahju vähendamine · Toote, teenuse ja protsesside kavandamine · Hajuvuse vähendamine · Statistiliselt planeeritud eksperimendid 7 uut juhtimismeetodit · Afiinsusdiagramm · Suhete diagramm · Maatriks diagramm · Puudiagramm · Maatriks-andmeanalüüs · Nooldiagramm · PDPC (Process Decision Program Chart) Maatriksdiagramm Kvaliteedikarakteristikud Tugev korrelatsioon Kliendi nõuded Mõningane korrelatsioon Võimalik korrelatsioon 7 lihtsat tööriista
● QLR (quandt likelihood ratio) test ● Rekursiivne hindamine RLS (recursive least squares) ○ CUSUM test ○ CUSUMSQ test 90. Tunnuste koosmõju: kuidas hinnata, tõlgendamine. 91. Sesoonsuse hindamine fiktiivsete tunnuste abil. Sesoonsus - aegridade kompleksanalüüsis korral jagatakse ajas muutuva suuruse muutmine mitmeks komponendiks. Add -> observation range dummy - > lisada mudelisse ainult 3 dummyt - 4 jääb baas mudeliks. Ülesanded (praktiline andmeanalüüs) 1. Lineaarse mudeli hindamine vähimruutude meetodil. Model>OLS ??? Vähimruutude meetodi korral minimeeritakse sirge ja üksikute punktide vaheliste y-telje sihiliste hälvete ui ruutude summat. 2. Regressioonmudeli hindamise aruande tõlgendamine: ● parameetrite hinnangud; Parameetrite hinnangud leitakse vähimruutude meetodil (OLS). Parameetri a hinnang ja parameetri b hinnang (vabaliige) ● parameetrite standardvead; ● parameetrite t-statistikud;
sellelegi, et erinevad uurimismeetodid eeldavad erinevaid isiksuseomadusi või vähemalt sobivad ühele karakterile paremini kui teisele. Küsitluse tegemine eeldab ühtesid isiksuseomadusi, intervjuu aga teisi. Näiteks ei pea usutleja ise üldse olema jutukas, vaid hoopis viisakas, empaatiavõimeline ja hea kuulaja. Teine tüüp õpilasi kardab suhtlemist võõrastega ning armastab rohkem omaette vaikselt nokitseda; neile tuleks leida teistsugused meetodid, nagu vaatlus või andmeanalüüs. On väga tähtis, et õpilasele sobiks see meetod, mida ta peab kasutama. Uurimistööde korraldamine annab suurepärase võimaluse arvestada rohkem õpilase individuaalsust ja arendada loovust. 55 Põhikooli valdkonnaraamat SOTSIALAINED 2010 LISA 6 Uurimistöö põhikoolis
omadused. Pharmaseq nanotehnoloogia: ülekandjad viiakse lahusesse, igal ülekandjal on erinev oligo küljes. Lahus sisaldab fluorokroomidega ühendatud DNAd. Pärast hübridisatsiooni ergastatakse proovid laseriga, mis põhjustab kindla koodiga raadiosignaali tekke ülekandjal. Nii on võimalik sekveneerida. Põhinevad mitte andmepunktide kogumisele X,Y koordinaadistikus vaid andmepunktid on assotseerunud unikaalsete eri päritolu koodidega, andmeanalüüs kas FACS või mikroskoopia. Pharmaseq tehnoloogia testi ajal viiakse ülekandja lahusesse, mis sisaldab fluorokroomidega ühendatud DNA-d. Pärast hübridisatsiooni ergastatakse proovid laseriga, mis põhjustab raadiosignaali tekke, ja ülekandja identiteedi tuvastamise. 14. Mutatsioonide tüübid · nukleotiidi asendus suhteliselt tavalised. Transversioon (pürimidiin asendus puriiniga ja
rahuldab infovajajate vajadusi informatsiooni järele. Väärtusahela eesmärgiks on anda alus väärtusahela protsesside organiseerimiseks selliselt, et loodav väärtus oleks suurem kui väärtuse loomiseks tehtavad kulutused. IS väärtusahelas põhiprotsessid oleksid järgmised: · IS sisemine logistika, mis oleks andmete "ladustamine" nii info- kui süsteemitöö jaoks · IS opereerimine, mis oleks infotöö kontekstis andmetöötlus ja andmeanalüüs; süsteemitöö kontekstis infosüsteemi loomiseks või muutmiseks infosüsteemile esitatavate nõuete modelleerimine · IS väline logistika oleks informatsiooni jaoks vormi saanud andmetöötlus- ja analüüsitulemuste ,,ladustamine"; süsteemitöö puhul infosüsteemi erinevatest vaadetest esitavate mudelite ,,ladustamine" · IS turundus ja müük oleks organisatsiooni kontekstis kahtlane kuivõrd informatsioonivajajad
Tabelid 2 Andmeloendid. Andmeanalüüs ja and Sorteerimine, filtreerimine, kokkuvõtted, ko analüüs ja andmete korrastamine kokkuvõtted, koondid jm Andmeloendite põhiomadused ja põhitegevused nendega Arvutite müükide arvestus Töötajate nimekiri Puidu müükide tabel Tabeli kirjete sorteerimine ja grupeerimine Päringud ja filtreerimine Autofilter Arendatud filter Makro kasutamine arendatud filtriga Kokkuvõtted, koondid jmt Vahekokkuvõtted - Subtotals Risttabelid - Pivot Table Report Funktsioonid COUNTIF ja SUMIF Andmebaaside funktsioonid veeb klipp Andmeloendid Andmeloendite põhiomadused ja põhitegevused nendega Andmeloend (Data List), ka lihtsalt loend (List) või andmebaasi tabel, on korrapärane tabel, mille kõikide rividel (ridadel) on ühesugune struktuur. Iga rivi sisaldab ühe objekti omadusi, igas veerus on ühe omaduse väärtused. Rivisid nimetatakse kirjetek...
LHV teeb koostööd startupidega, kes püüavad pankade äri ära võtta. 168. «Äri», kelle jaoks IT taust on juba eeldus. ITtaustaga ametid LHVs: •Analüütik •Arendaja •Kvaliteedispetsialist •Administraator •ITtugi Aga see ei ole kõik. «Äri», kelle jaoks IT taust on juba eeldus: •Tootearendus •Ärianalüüs •Andmeanalüüs •Kasutajamugavuseanalüüs(UI, UX) •Protsessideoptimeerimine •Frontendarendusja prototüüpimine •Turundus, SEO&SEM •jne Üks suuremaid takistusi maailmas digiallkirja lendamiseks on, et pole piisavalt juriste, kes saaks aru, kuidas digiallkiri töötab, et saaks seadusemuudatusi sisse viia. «Äri saab aru, mis on IT võimalused» «IT saab aru, mis on äri eesmärgid» Sellest enam ei piisa.
annaabi.ee 
