Программа курса
Автор і тренер курсу: Пугачова Олена Геннадіївна
Працює тренером у Бізнес Школі УСПІХ понад 10 років. Автор і тренер курсів «Маркетингові дослідження у SPSS» Курс "Маркетингові дослідження в R", «Маркетингові дослідження в Excel» Семінар «Як підготувати якісну наукову публікацію до міжнародного журналу» Кандидат економічних наук (теорія самоорганізації – основний метод дисертаційного дослідження; 2000).
Автор понад 60 публікацій. Брала участь у наукових конференціях за кордоном: Перша та Друга Міжнародні конференції нелінійних наук (Австрія, 2003; Греція, 2006), Міжнародна конференція експертів "Нові форми зайнятості" (Португалія, 2001). У 2000 р. закінчила з відзнакою Лондонську школу економіки з курсу мікроекономіки проміжного (другого) рівня. У 2008 році пройшла місячне стажування в Інституті складних систем (м. Париж, Франція). Консультант з менеджменту з 1995 року. Кандидат економічних наук (2000). Автор та співавтор близько 70 статей у журналах США, Австрії, Греції, Португалії, Польщі, Росії та України, а також шести навчальних посібників та монографій.
Мета тренінгу: дати потужний інструментальний апарат аналізу, який можна застосовувати практично підвищення ефективності діяльності різних організацій.
Цільова аудиторія: спеціалісти зі стратегічного та оперативного планування, маркетологи, аналітики, економісти, бренд-менеджери, керівники відділів продажу.
Кожен модуль курсу включає практикум з вивчених тем, що дозволяє закріпити отримані знання та підготуватися до роботи у реальних умовах.
Програма курсу:
1. Основи статистичного аналізу у маркетингових дослідженнях
1.1. Формування статистичної вибірки
1.2. Основні методи статистичного аналізу (запровадження)
1.2.1. Кластерний аналіз: визначення цільових груп споживачів, для яких доцільно розробити спеціальну торгову пропозицію
1.2.2. Дискримінантний аналіз: виявлення відмінностей між досліджуваними групами
1.2.3. Регресійний аналіз: виявлення статистичної залежності між досліджуваними змінними
1.2.4. Факторний аналіз: «стиснення» масиву даних для подальшого дослідження
1.2.5. Дисперсійний аналіз: виявлення впливу змінних
2. Основи роботи в Excel
2.1. Підготовка даних
2.1.1 Запуск Excel
2.1.2 Редактор даних
2.1.3. Визначення змінних
2.1.4. Введення даних
2.1.5. Збереження файлу даних
2.1.6. Завершення сеансу роботи
2.2 Excel для Windows – огляд
2.2.1. Вибір статистичної процедури
2.2.2. Налаштування редактора даних
2.2.3. Панелі символів
2.2.4. Побудова та редагування графіків
2.2.5. Редагування таблиць
2.3. Основи статистики
2.3.1. Попередні умови для проведення статистичного тесту
2.3.2. Нормальний розподіл
2.3.3. Огляд статистичних методів
2.3.4. Висновок статистичних характеристик
2.3.5. Відбір даних
3. Порівняння середніх величин в Excel
3.1. Т-тест для незалежних вибірок
3.1.1 Постановка мети дослідження та подання вихідних даних в Excel
3.1.2. Команди Excel на виконання Т-тесту для незалежних вибірок
3.1.3. Інтерпретація результатів Т-тесту для незалежних вибірок
3.2. Однофакторний дисперсійний аналіз
3.2.1. Постановка мети дослідження та подання вихідних даних в Excel
3.2.2. Команди Excel на виконання однофакторного дисперсійного аналізу
3.2.3. Інтерпретація результатів однофакторного дисперсійного аналізу
4. Лінійний регресійний аналіз у Excel
4.1. Проста лінійна регресія
4.1.1. Постановка мети дослідження та подання вихідних даних в Excel
4.1.2. Команди Excel на виконання простого регресійного аналізу
4.1.3. Інтерпретація результатів простого регресійного аналізу
4.1.4. Графічне уявлення простої регресійної моделі в Excel
4.2. Множинна лінійна регресія
4.2.1. Постановка мети дослідження та подання вихідних даних в Excel
4.2.2. Команди Excel на виконання множинного регресійного аналізу
4.2.3. Інтерпретація результатів множинного регресійного аналізу
5. Факторний аналіз
5.1. Постановка мети дослідження та подання вихідних даних в Excel
5.2. Команди Excel на виконання факторного аналізу
5.3. Оцінка придатності вихідних даних для виконання факторного аналізу
5.4. Виявлення кореляційної залежності між змінними вихідного масиву
5.5. Визначення оптимальної кількості компонентів факторної моделі
5.6. Побудова факторної моделі та інтерпретація результатів
5.7. Збереження компонентів факторної моделі як нових змінних баз даних
6. Ієрархічний кластерний аналіз
6.1. Постановка мети дослідження та подання вихідних даних в Excel
6.2. Команди Excel на виконання ієрархічного кластерного аналізу
6.3. Порівняння об'єктів дослідження
6.4. Порядок формування кластерів
6.5. Визначення оптимальної кількості кластерів, що формуються.
6.6. Інтерпретація результатів кластерного аналізу
7. Дискримінаційний аналіз
7.1. Постановка мети дослідження та подання вихідних даних в Excel
7.2. Команди Excel на виконання дискримінантного аналізу
7.3. Оцінка вибору дискримінаційних змінних
7.4. Побудова дискримінантної моделі
7.5. Визначення точності прогнозів з урахуванням побудованої дискримінантної моделі.
Бізнес-тренер курсу:
Пугачова Олена Геннадіївна. Консультант з менеджменту з 1995 року. Кандидат економічних наук (2000). Закінчила з відзнакою Лондонську школу економіки з курсу мікроекономіки проміжного (другого) рівня (2000). Двічі стажувалась за кордоном (Париж, Будапешт). Автор та співавтор близько 30 статей у журналах США, Австрії, Греції, Португалії, Польщі, Росії та України, а також шести навчальних посібників та монографій.
