Project Description

Õppe kogumaht: 15 akadeemilist tundi.

Investeering: 299 € + käibemaks 20%

Igas organisatsioonis tekib tegevuse käigus hulganisti andmeid, mis enamasti seisavad kasutult. Et need andmed muutuksid strateegiliseks varanduseks, mille abil langetada põhjendatuid juhtimisotsuseid, tuleb osata neid analüüsida.

Sihtrühm: Juhtimisotsute langetajad ja planeerijad, kellel on vajadus analüüsida suuri andmehulki.

Eesmärk: Värskendada teadmisi andmekvaliteedist ning anda ülevaade analüüsiks vajalikest tööriistadest.

Eelteadmised ja oskused:  tabelarvutuse põhitõed – valemite kirjutamine, funktsioonide kasutamine, graafikute tegemine ja lugemine MS Exceli’s on selged.

Põhitõdede tundmiseni aitavad koolitused: Arvutikasutaja baaskoolitus või Tabelarvutuse võlu avastamine.

Koolituse õpiväljundid: Koolituse läbinu oskab olemasolevaid andmeid analüüsida ning selle alusel põhjendatud juhtimisotsuseid langetada.

Toimumise koht: Suur-Sõjamäe 10a, Tallinn

Koolitaja: Priit Võhandu

Õppekavarühm: arvutikasutus.

1. Majapidamine andmetes korda!

Paljude probleemide allikaks Exceli kasutamisel on see, et andmeid hoitakse valel kujul. See takistab paljude, just viimaste Exceli versioonidele omaste, tööriistade kasutamist. Kui andmehulgad on suured, siis andmetel liikumine ja nende märkimine muutub tavalise hiirekerimisega ebaefektiivseks. Samuti tekivad probleemid andmete importimisel.

  • Andmed ja nende hoidmine tabelis;
  • andmekvaliteet.

2. Kuidas andmeid kokku võtta ja kirjeldada ning seeläbi näha, mis on juhtunud või mida oodata?

  • Ühe muutuja kirjeldav statistika nii funktsioonide kui Data Analysis paketiga;
  • andmetest arusaamine jooniste abil;
  • Box-Jenkingsi diagramm. Erindite leidmine;
  • histogrammi koostamine.

3. Kui palju võib andmeid ja arvutusi usaldada?

  • Standardviga ja usalduspiiride leidmine;
  • valimi suuruse arvutamine.

4. Kas asjad on nii nagu arvame ehk hüpoteeside testimine

  • Üldskeem;
  • väite kontrollimine usalduspiiridega;
  • Z-test, F-test, T-test;
  • ANOVA;
  • mitteparameetrilised testid.

5. Kahemõõtmelised sagedustabelid

  • Sagedustabelite koostamine PivotTable abil;
  • Hii2-test.

6. Kas ja kuidas on asjad omavahel seotud ehk korrelatsioonanalüüs

  • Pearsoni korrelatsioonikordaja;
  • korrelatsioonikordaja olulisus;
  • Spearmani korrelatsioon.

7. Kas seose järgi on võimalik puuduvaid väärtusi arvutada ehk regressioonianalüüs

  • Lineaarsete regressioonivõrrandite erinevad koostamisviisid;
  • mitmemuutuja regressioon;
  • regressiooni headuse hindamine;
  • mittelineaarsete muutujate lineariseerimine;
  • ülesobitamise vältimine.

Osalejate poolt tõstatatud probleemide lahendamine ja küsimustele vastamine.

Kursuslased võtavad kaasa probleemide kirjeldused, mis neil andmete analüüsimise käigus on tekkinud. Kui käsitlemist leiab mõni vahend, mis on probleemi lahenduseks, siis sellele ka viidatakse. Kui probleem on keerulisem, siis käsitletakse seda viimasel päeval. Sellise kursuslaste vajadustele vastava lisaõpetuse eeldus on, et probleemide kirjeldused esitatakse kohe esimesel päeval.

Exceli meistriklass: ärianalüüs ja juhtimisotsused

  • Tallinna Arvutikool OÜ ei jaga teie andmeid kolmandate osapooltega ning kasutab saadud andmeid vaid koolituste info edastamiseks.

Liitu Tallinna Arvutikooli uudiskirjaga

Saa tulevaste koolituste kohta infot esimesena

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.