Verilənlərin analitikası və statistik hesablamalar

Fənnin təsviri

Bu fənn tələbələrə kompleks biznes verilənlərinin təmizlənməsi, emalı, riyazi-statistik metodlarla analiz edilməsi və əsaslandırılmış idarəetmə qərarlarının qəbulu üçün zəruri olan analitik bacarıqları aşılamaq üçün nəzərdə tutulmuşdur. Kurs çərçivəsində təsviri statistika indikatorları, ehtimal paylanmaları, seçmə metodları, hipotezlərin yoxlanılması (t-test, ANOVA, Xi-kvadrat) və reqressiya analizi kimi konseptual və praktiki əsaslar tədris olunur. Tələbələr müasir statistik proqram alətləri (R, Python, SPSS və ya MS Excel) vasitəsilə böyük data dəstlərində dəyişənlər arası asılılıqların ölçülməsini, statistik göstəricilərin hesablanmasını, trendlərin və anomaliyaların müəyyənləşdirilməsini, eləcə də nəticələrin vizuallaşdırılmasını mənimsəyəcəklər. Fənn tələbələrdə xam məlumatlardan etibarlı analitik nəticələr çıxarmaq və biznes proseslərindəki qeyri-müəyyənlikləri statistik hesablamalarla idarə etmək vərdişlərini formalaşdırır.

Fənn təlim nəticələri

1. 1

   CLO 1: Mürəkkəb data kütlələrini proqramlaşdırma dillərində (Python/R) təmizləyir, transformasiya edir və kəşfiyyatçı data analizi (EDA) aparır.

2. 2

   CLO 2: Təsviri statistik göstəriciləri, ehtimal paylanmalarını və parametrik/qeyri-parametrik testləri statistik hesablama alətləri ilə icra edir.

3. 3

   CLO 3: Dəyişənlər arasındakı asılılıqları qiymətləndirmək üçün çoxamilli reqressiya, dispersiya analizi (ANOVA) və requlyarizasiya metodlarını tətbiq edir.

4. 4

   CLO 4: Böyük data setlərində simulyasiya metodlarını (Bootstrap, Resampling) tətbiq edərək statistik qiymətləndirmələrin dəqiqliyini ölçür.

5. 5

   CLO 5: Hesablama nəticələrini statistik qrafiklər və hesabatlar vasitəsilə biznes və elmi audytoriya üçün vizuallaşdırır və şərh edir.