1. Millistes tegevustes äppe kasut 2. Kui kasutad äppe meelelahutuseks 3. Keskmiselt mitu tundi päevas e Meelelahutuses ja huvitegevuses, popcorn time 0.5 Meelelahutuses ja huvitegevuses, Youtube Meelelahutuses ja huvitegevuses, spotify Meelelahutuses ja huvitegevuses, Youtube 2 Meelelahutuses ja huvitegevuses, Facebook 0.5 Meelelahutuses ja huvitegevuses, Youtube 1 Meelelahutuses ja huvitegevuses, youtube 1 Meelelahutuses ja huvitegevuses, youtube 2 Meelelahutuses ja huvitegevuses,minuTV ...
Üliõpilase allkiri:…………….. Õppejõu allkiri: ……………… Tallinn 2017 SISUKORD SISUKORD......................................................................................................................................2 SISSEJUHATUS..............................................................................................................................3 1.DIAGRAMMID JA RISTTABELID............................................................................................4 1.1.Diagramid...............................................................................................................................4 1.2.Risttabelid...............................................................................................................................7 2.FILTREERIMISE KÜSIMUSED JA SAGEDUSTABELID......................................................10 2.1
..........................................4 2.Tsement...................................................................................................................................................5 3.TOODETE HINNAD..............................................................................................................................6 4.DIAGRAMMID......................................................................................................................................8 5.RISTTABELID.....................................................................................................................................12 6.FILTREERIMISE KÜSIMUSED.........................................................................................................14 7.SAGEDUSTABELID...........................................................................................................................15 8.KOKKUVÕTE.........................................................................
Valimi suuruse määrab aeg, raha, järelduste täpsusaste, uuritava populatsiooni suurus. Meetodi valik Vaadake, mis tüüpi on tunnus Nominaaltunnus: kasutage protsente, vastajate arve Järjestustunnus: kasutage protsente, vastajate arve Arvuline tunnus: kasutage keskmisi, standardhälbeid Arvtunnus Järjestustunnus Nominaaltunnus Nominaal-tunnus Keskmiste võrdlus. Risttabelid. Risttabelid. Usalduspiirid, T-test Seosekordajad (hii- Seosekordajad (hii- ruut-statistik) ruut-statistik) Järjestus-tunnus Keskmiste võrdlus. Risttabelid. Usalduspiirid, T-test Seosekordajad (hii- ruut-statistik) Arvtunnus Korrelatsiooni- kordajad
Ülesanne disain asub lehel Kia_an_näide Variand Risttabelid e. liigendtabelid Arendatud filter (tulemused esitada i (paigutada töölehele töölehtedel Filter_1 ja Filter_2) number Risttabel+Diagramm) Koostada risttabel inimeste hobide 0 Väljastada töölehele Filter_1 nende töötajate esinemissageduste analüüsimiseks
14 Sweden 10 Sweden 48,5 Sweden Total 10 Switzerland 10 Switzerland Total 13 UK 13 UK Total 16 Ukraine 16 Ukraine Total 56 USA 50 USA 39,5 USA 26,5 USA 23,3 USA 22 USA 22 USA 21,3 USA 21,2 USA 21 USA 19,8 USA 19,8 USA 18,1 USA 18,1 USA 16 USA 14,6 USA 14,5 USA 14,5 USA 13,5 USA 13,4 USA 13 USA 12,7 USA 12,5 USA 12 USA 12 USA 11,3 USA 10,6 USA 10,1 USA 10 USA 10 USA 10 USA 589,3 USA Total 1706,5 Grand Total Risttabelid - Insert/Pivot Table Ülesanne Koostada antud tabeli alusel järgmised koondtabelid ja diagrammid, iga ülesanne tulemused eraldi lehele: - vanuse keskmine väärtus riikide lõikes; - netovara väärtuste summa riikide lõikes; - inimeste arv riikide lõikes; - inimeste arv riikide ja netovara väärtuste (9-19, 19-29, ... , 69-79) lõikes. FORBES 100 RICH LIST 2011 http://www.thisismoney.co.uk/news/article.html?in_article_id=525125&in_page_id=2
Parameetrite võrdlus Mood- kõige sagedasem väärtus v väärtusklass Mediaan- punkt tunnuse skaalal, millest väiksemaid ja suuremaid väärtusi on variatsioonreas ühepalju. Mediaan jaotab skaala vaadeldava tunnuse seisukohalt kaheks võrdsagedaseks osaks Kvantiilid Aritmeetiline keskmine e keskväärtus Standardhälve kui kaugel on keskmine inimene keskmisest Dispersioon standardhälbe ruut Võrdlusülesanded Tunnuse jaotuse võrdlus: risttabelid ja seosekordajad Tunnuste keskmine väärtuste võrdlus kirjeldaval tasemel: keskmine ja selle usalduspiirid Ühe tunnuse keskmine väärtuse võrdlus kahes gruppis: t-test Kahe tunnuse keskmine väärtuste võrdlus: t-test Ühe tunnuse keskmiste väärtuste võrdlus kahes v rohkemas grupis: mitteparameetrilised testid, dispersioonanalüüs LOENG 2 12.09.18 Tunnuse jaotus Mida vaadata tunnuse jaotuse puhul?
) Koostame nende tähtsuse suhtes üksteisesse risttabeli Saaty skaala järgi (1-võrdselt tähtsad, 3-natuke parem, 5-oluliselt parem jne). Ühest suurem arv näitab, et rida on tähtsam kui veerg ja vastupidi. Nüüd leiame saadud tabeli iga rea geomeetrilise keskmise ja normeerime need (jagades kogusummaga). Oleme leidnud kriteeriumide olulisuse. Järgmiseks olgu meil valida 3 toote vahel, koostame iga kriteeriumi kohta toodete hinnangute risttabelid, kus leiame taas geom. Keskmised ja normeerime need. Lõpuks koostame valikute kohta tabeli kuhu koondame lõpphinded, liidame need ja saame koguhinde, nt. Toote A hinnang=hinna olulisus*toote A hinnaväärtus+funkts. olulisus*toote A funktsionaalsusväärtus+... Parim valik sai kõige kõrgema hinde. 3. STELLA muutujate tüübid+kirjeldus (Mudeli elementide põhitüübid)- 1. põhimuutujad (energia, populatsioon, hind, temp...); 2. juhtimised (elemendid, mis
perenimed, kelle vanus jääb vahemikku 50-60. Filtreerida töölehele Filter_2 nende töötajate perenimi, osakond ja amet, kelle palk on üle keskmise. 19 Filtreerida töölehele Filter_1 nende meeste isikukoodid, kelle vanus jääb vahemikku 30-40. Filtreerida töölehele Filter_2 pallimängudest huvitatud töötajate isikukood, sugu ja osakond. Rakendused otsingufunktsioonide abil. Tulemused Risttabelid e. liigendtabelid (paigutada esitada töölehtedel Otsing_1 ja Otsing_2. töölehele Risttabel+Diagramm) Etteantavate väärtuste lahtritele määrata valideerimine loeteluga. Koostada risttabel inimeste hobide esinemissageduste analüüsimiseks Leida kõige vanema töötaja perekonnaseis. naiste/meeste ja linnade lõikes.
F-jaotus Dispersioonide võrdlemine, mudeli statistilise (F-test) olulisuse testimine. 2 (hii-ruut) jaotus Seosed kvalitatiivsete tunnuste vahel (risttabelid), Demo: olulisuse mudelite testimine. (2 test) tõenäosuse võrdlemine olulisuse
.. , 69-79) lõikes. inimeste arv riikide j a Cyprus Czech Republic France Germany India Israel Italy meste arv riikide ja netovara väärtuste Israel Italy Kuwait Malaysia Mexico Saudi Arabia Saudi Arabia Switzerland UK Ukraine USA Risttabelid - Insert/Pivot Table Ülesanne Koostada antud tabeli alusel järgmised koondtabelid ja diagrammid, iga ülesanne tulemused eraldi lehele: - vanuse keskmine väärtus riikide lõikes; - netovara väärtuste summa riikide lõikes; - inimeste arv riikide lõikes; - inimeste arv riikide ja netovara väärtuste (9-19, 19-29, ... , 69-79) lõikes. FORBES 100 RICH LIST 2011 http://www.thisismoney.co.uk/news/article.html?in_article_id=525125&in_page_id=2
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.
Sisukord Rakendus "Puidu müük". Ülesande püstitus Puidu müük. Variandid Töötajad. Uldine nimekiri Rakendus "Puidu müük". Puidu hinnad Rakendus "Funktsiooni uurimine".Ülesande püstitus Funktsioonide variandid Karakteristikute variandid Rakendus "Detail III". Ülesande püstitus Vajalikud risttabelid puuduvad Üle 1000 Üle 1000 krooni krooni maksva maksva puidu oste puidu ostude koguväärtus 0 0 K_Kuupäev K_Kogus K_Maksumus 12.10.2008 13 Err:509 13.10.2008 7 Err:509 14.10.2008 6 Err:509 15.10
Ülesanne variant arvutada valemi järgi =MOD(XX; 20), kus XX - kaks viimast kasutajanime numbrit Risttabelid e. liigendtabelid Arendatud filter (tulemused esitada 15 (paigutada töölehele töölehtedel Filter_1 ja Filter_2) Risttabel+Diagramm) Koostada risttabel inimeste hobide 0 Väljastada töölehele Filter_1 nende töötajate esinemissageduste analüüsimiseks
Variand Risttabelid e. liigendtabelid Arendatud filter (tulemused esitada i (paigutada töölehele töölehtedel Filter_1 ja Filter_2) number Risttabel+Diagramm) Koostada risttabel inimeste hobide 0 Väljastada töölehele Filter_1 nende töötajate esinemissageduste analüüsimiseks
täpselt. Moodustada töölehele Filter_1 nimekiri meesautojuhtide hobidest (ainult unikaalsed väärtused). Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste isikukoodid, ees-ja perenimed, kes on sündinud 70-ndatel (sünniaasta 196...) Väljastada töölehele Filter_1 nende töötajate ees- ja perenimed, kelle palk on rohkem kui 10000. Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste isikukoodid ning ees- ja perenimed, kellel ei ole ühegi teise töötajaga sama sünniaasta. Risttabelid e. liigendtabelid (paigutada töölehele Risttabel+Diagramm) Koostada risttabel töötajate perekonnaseisu analüüsimiseks ametite ja linnade lõikes. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm. Koostada risttabel töötajate perekonnaseisu analüüsimiseks ametite ja linnade lõikes. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm. Koostada risttabel lemmikloomade liigi ja hulga kohta sugude ja linnade lõikes. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm
Variand Risttabelid e. liigendtabelid Arendatud filter (tulemused esitada i (paigutada töölehele töölehtedel Filter_1 ja Filter_2) number Risttabel+Diagramm) Koostada risttabel inimeste hobide 0 Väljastada töölehele Filter_1 nende töötajate esinemissageduste analüüsimiseks
(standardhälve ei ületa tavaliselt poolt jaotuse ulatusest) 2. Kirjeldavate arvnäitajate arvutamine programmis SPSS Arvutame tunnuse koolikäidud aastate arv kohta kirjeldavad arvnäitajad. Vali Analyze/Descriptive Statistics/Frequencies... Vii tunnus kooliskäidud aastate arv Variable(s) väljale ning klpsa nupul Statistics ja vali soovitud statistikud: Andmeanalüüsi ülesanne: anda ülevaade meeste-naiste jaotumisest rahvuste lõikes. Teie ülesanded: a) leida igast seeriast (risttabelid, võrdlevad tulpdiagrammid, kihtdiagrammid, sektordiagrammid) statistiliselt/sisuliselt korrektne tulem, mis vastab püstitatud andmeanalüüsi küsimusele. b) Otsustada, milline valitud õigetest tulemitest on parim antud tulemuste esitamiseks KORRELATSIOONANALÜÜS Kuidas on kaks tunnust seotud? Reeglina mõõdetakse seost kahe intervalltunnuse (või järjestustunnuse) vahel. On oluline, et mõlemad mõõdetavad tunnused moodustaksid mingi järjestuse. Korrelatsioonanalüüs
statistilise andmetöötluse osas minimaalne (nn. tehnilisi erinevusi on jooniste ja tabelite konstrueerimisel). Lühidalt peamistest andmeanalüüsi teostamise vahenditest Excelis Joonised Funktsioonid Protseduurid Risttabelid (Pivot Table) Sagedustabelid ja -histogrammid Pidev arvtunnus Diskreetne arvtunnus Mittearvuline tunnus Arvkarakteristikud Usalduspiirid Hüpoteeside kontroll http://www.htg.tartu.ee/~a9tp/mirror/www.eau
2014 12 M1 NISSAN LEAF 80 2014 12 M1 RENAULT ZOE 43 2014 12 M1 TESLA MOTORS MODEL S 69 2014 12 M1 TESLA MOTORS MODEL S 69 2014 12 M1 TESLA MOTORS MODEL S 69 2014 12 M1 TESLA MOTORS MODEL S 69 2014 12 M1 VOLKSWAGEN UP! 60 Väljalaske aasta Tüüp Maakond Linn Arv Koosta risttabelid ja 1958 Füüsiline isik Harju Maakond 1 1) 2014. a eri kuud 2) maakondade eri li 1991 Füüsiline isik Harju Maakond Tallinn 1 väljal) hiire paremat
Mida teha saab mõõta seoseid Mõõta seoseid muutujate vahel Kahemõõtmeline analüüs Kas osaajaga töötajate hulgas on rohkem naisi või mehi? Kas toetus erakonnale oleneb sissetulekust? Vahend: Risttabel Näitab sõltuva muutuja esinemissagedust sõltumatu muutuja tunnuste lõikes Risttabel Vaadatakse korraga kahte muutujat ja nende seoseid. Risttabelid: vaadatakse ühe tunnuse esinemissagedust sõltuvuses teisest tunnusest. Risttabelites tuuakse välja harilikult veeruprotsendid, aga vahel ka reaprotsendid Tabelis olevad % peavad alati andma kokku 100% Risttabel. Näide reaprotsendi kasutamisest Risttabel. Näide veeruprotsendi kasutamisest Joondiagramm Patriotism 2-mõõtmeline analüüs
2014 Füüsiline isik Tartu Maakond 2 2014 Juriidiline isik Harju Maakond Tallinn 1 2014 Füüsiline isik Harju Maakond 1 2014 Füüsiline isik Harju Maakond Tallinn 1 2014 Juriidiline isik Harju Maakond Tallinn 3 2014 Juriidiline isik Tartu Maakond 1 2014 Juriidiline isik Viljandi Maakond Karksi-Nuia 1 2014 Juriidiline isik Harju Maakond Tallinn 1 Koosta risttabelid ja leia: 1) 2014. a eri kuudes registreeritud eri kategooriate sõidukite arv (filtreerimiseks klõpsa ristta tekkinud Aasta ripploendist valik 2014); 2) maakondade eri linnades registreeritud keskmine sõidukite arv (funktsiooni vahetamiseks k ülemisel funktsiooni nimega lahtril (mitte filtreeritud väljal) hiire paremat klahvi, vali Summarize D Average); 3) omavalmistatud sõidukite suurim ja väikseim mootori võimsus (kahe funktsiooni kasutamis
..................................................................81 Diagrammitüübid...................................................................................................................... 81 Vahekokkuvõtted.......................................................................................................................... 82 Sihiotsing..................................................................................................................................... 83 Risttabelid (liigendtabelid)............................................................................................................ 83 PivotTable-liigendtabeli loomine...............................................................................................84 PivotTable-aruande põhitõed....................................................................................................84 PivotTable-aruande koostamine.......................................................................
rohkem kui vähem; 3. tableerimine. Andmete tableerimine tähendab andmete kandmist tabelitesse analüüsi läbiviimiseks. Andmete töötlemisele järgneb andmete analüüs ning interpreteerimine. Siinkohal on oht, et kui andmete analüüs on toimunud ebakorrektselt, siis tõenäoliselt on ka andmete interpreteerimine ebakorrektne. Andmete analüüsimisel kasutatakse mitmeid erinevaid meetodeid. Toome siinkohal ära peamised neist: risttabelid; summeerimine – mõnikord on järelduse tegemiseks vaja andmeid rohkem üldistada. Selleks kasutatakse andmete summeerimist, nt liidetakse lahtri „jah“ ning „pigem jah“ vastused; dispersiooni mõõtmine – dispersioon on juhusliku suuruse varieeruvuse mõõt, ta näitab, kui palju uuritav suurus varieerub. Näiteks kui kogu küsimustiku raames on kõik vastused täpselt ühesugused, on dispersioon null. Mida suurem on dispersioon,
nimed vajalikele tulpadele). Hind leida liigi ja sordi alusel tabelist P_hinnad funktsiooni VLOOKUP abil. Müükide tabelisse tekitada vähemalt 20-25 rida. Juhuarvude kasutamine arvandmete, ka kuupäevade, genereerimiseks on hea idee, aga enne töö esitamist tuleks sellised valemid kindlasti asendada väärtustega (Copy - Paste Special). 3. Tabeli alusel teha eraldi töölehel variandiga määratud koondid: risttabelid (Pivot Table) ja funktsioon SUMIF. Teha omal valikul koondandmete põhjal 1-2 diagrammi. Teha omal valikul vähemalt 2 päringut arendatud filtriga. Proovida tüüptegevusi tabelitega: andmete lisamist, eemaldamist, sorteerimist, filtreerimist jm. Olla valmis töö kaitsmisel nende oskuste demonstreerimiseks. stitus P_hinnad P_müügid M_töötajad
12.1988 2. Leia keskmine Norras ehitatud kalalaevade üldpik Puit Aktiivne 31.12.1999 3. Leia Lohusalu sadamas registreeritud metallist ke Metall Mitteaktiivne 31.12.1970 Metall Mitteaktiivne 31.12.1986 4. Leia 31.12.1980 kasutuselevõetud kalalaevade ar Metall Aktiivne 31.12.1988 5. Koosta järgmised risttabelid: Klaaskiud/plast Aktiivne 31.12.1975 - eri riikides ehitatud eri staatusega kalalaevade arv Puit Aktiivne 31.12.1990 - eri riikides ehitatud kalalaevade keskmine pikkus; Puit Aktiivne 31.12.1991 - kalalaevade üldpikkuse jagunemine 10stesse vahe Klaaskiud/plast Aktiivne 31.12.1972 - eri aastatel kasutuselevõetud kalalaevade arv. Puit Aktiivne 31.12.1989 Klaaskiud/plast Aktiivne 31.12.1998
annaabi.ee 
