Subject · Economics-master's degree

Tədqi̇qat anali̇ti̇kasiTopics

MM-10036 creditsAutumn semesterMandatory2026-2027

Topic plan

The subject's topics and the learning outcomes attached to each one.

15 topics

1. Понятие и цели аналитики исследований. объект и предмет исследования.
Lecture
Понятие и цели аналитики исследований. объект и предмет исследования.
2. Роль аналитики в научных и прикладных исследованиях.
Lecture
Роль аналитики в научных и прикладных исследованиях.
3. Анкетирование, интервью, наблюдение и работа с вторичными источниками данных.
Lecture
Анкетирование, интервью, наблюдение и работа с вторичными источниками данных.
4. Электронные базы данных и открытые источники.
Lecture
Электронные базы данных и открытые источники.
5. Группировка и визуализация данных.
Lecture
Группировка и визуализация данных.
6. Корреляционный и регрессионный анализ. проверка гипотез и уровень значимости.
Lecture
Корреляционный и регрессионный анализ. проверка гипотез и уровень значимости.
7. Swot-анализ и pestle-анализ.
Lecture
Swot-анализ и pestle-анализ.
8. Моделирование процессов и систем.
Lecture
Моделирование процессов и систем.
9. Многофакторный анализ данных
Lecture
Многофакторный анализ данных
10. Основы работы в spss, r и python для анализа.
Lecture
Основы работы в spss, r и python для анализа.
11. Создание аналитических отчетов и интерпретация статистических и аналитических результатов.
Lecture
Создание аналитических отчетов и интерпретация статистических и аналитических результатов.
12. Определение закономерностей и трендов.
Lecture
Определение закономерностей и трендов.
13. Подготовка презентации результатов исследования.
Lecture
Подготовка презентации результатов исследования.
14. Аналитика в экономике и бизнесе.
Lecture
Аналитика в экономике и бизнесе.
15. Современные тенденции и цифровая аналитик.
Lecture
Современные тенденции и цифровая аналитик.

Tədqi̇qat anali̇ti̇kasiTopics

Topic plan

1. Понятие и цели аналитики исследований. объект и предмет исследования.

2. Роль аналитики в научных и прикладных исследованиях.

3. Анкетирование, интервью, наблюдение и работа с вторичными источниками данных.

4. Электронные базы данных и открытые источники.

5. Группировка и визуализация данных.

6. Корреляционный и регрессионный анализ. проверка гипотез и уровень значимости.

7. Swot-анализ и pestle-анализ.

8. Моделирование процессов и систем.

9. Многофакторный анализ данных

10. Основы работы в spss, r и python для анализа.

11. Создание аналитических отчетов и интерпретация статистических и аналитических результатов.

12. Определение закономерностей и трендов.

13. Подготовка презентации результатов исследования.

14. Аналитика в экономике и бизнесе.

15. Современные тенденции и цифровая аналитик.