ГУП «Водоканал Санкт-Петербурга»
Горячая линия
(812) 305-09-09

ГУП «Водоканал Санкт-Петербурга» обеспечивает питьевой водой 5 млн человек и десятки тысяч предприятий и организаций. Еще одна задача Водоканала – собрать и очистить сточные воды.

С 2013 года на территории очистных сооружений поселка Репино в Курортном районе Санкт-Петербурга проходят реабилитацию ластоногие, попавшие в беду, – серые тюлени и кольчатые нерпы (балтийские и ладожские).

10 октября 2013 года завершен крупнейший экологический проект - строительство Главного канализационного коллектора северной части Санкт-Петербурга

С 28 июня 2011 года Санкт-Петербург полностью выполняет рекомендации Хельсинкской комиссии по защите Балтийского моря

В июне 2009 года с территории петербургского «Водоканала» был вывезен последний баллон с жидким хлором

По данным Роспотребнадзора, за последние 8 лет заболеваемость гепатитом А в Петербурге снизилась в десятки раз

Статистические методы анализа – основы и практика

Назад к списку курсов

Тема 1. Анализ и представление данных с помощью таблиц и диаграмм Excel.

Табличный процессор Microsoft Excel – это мощные электронные таблицы с инструментами эффективной работы с данными, их анализа, взаимодействия с другими пользователями и бизнес – процессами. Тема включает в себя рассмотрение основных возможностей и функций MS Excel; изучение методов обработки, обобщения и анализа информации для выявления тенденций и закономерностей процессов и явлений при помощи формул и встроенных функций.

Изучение материалов, включенных в данную тему, позволит слушателям курсов получить знания и навыки, позволяющие эффективно создавать сложные формулы, использовать встроенные функции MS Excel, подробно познакомиться с возможностями применения статистических функций в расчетах, применять графический анализ данных.

Далее приведены вопросы, включенные в рассмотрение в рамках темы:

1.1 Основные приемы работы в MS Excel. Диапазоны ячеек.

Структурные элементы Excel; Понятие адреса ячейки; Перемещение по листу;Выделение диапазонов ячеек, столбцов, строк;Перемещение и копирование данных;Смежные и несмежные диапазоны ячеек;Приемы работы с листами Excel (перемещение, копирование, склеивание);Использование маркера заполнения;Форматы данных в Excel

1.2 Создание формул в MS Excel. Понятие относительных, абсолютных и смешанных ссылок.

Проверка формул;Отслеживание зависимых и влияющих ячеек, поиск ошибок в расчетах;Использование именованных диапазонов в формулах.

1.3 Технология использования встроенных функций. Основные статистические функции. Понятие массива. Формулы массива. Основы консолидации данных.

Категории встроенных функций Excel;Текстовые, логические и функции даты/времени;Статистические функции MIN, MAX, СРЕДНЕЕ, РАНГ и т. д.;Использование массивов;Понятие таблицы консолидации.

1.4 Особенности работы с логическими функциями и функциями ссылок и массивов.

Применение условия к диапазону;Определение вхождения значения в списке;Подсчет вхождений значения в диапазоне.

1.5 Применение инструмента условного форматирования к диапазону.

Использование условного форматирования для анализа данных

1.6 Принципы построения и оформления диаграмм: виды диаграмм, области их применения, приемы добавления диаграмм в книгу Excel.

Общая схема построения диаграмм;Изменение оформления диаграмм;Добавление рядов данных на диаграмму;Основные приемы графического анализа данных;Расположение на одной диаграмме нескольких типов графиков.

Тема 2. Инструменты бизнес - моделирования Excel. Регрессионный анализ. Тренды и построение прогнозов.

Часто для решения реальных задач недостаточно просто ввести данные на рабочий лист и произвести расчет по нескольким созданным формулам, а для получения стоящего результата данные необходимо проанализировать. Изучение материалов, входящих в данную тему, позволит овладеть навыками работы с инструментами анализа данных, основами регрессионного анализа, способами оценки и интерпретации данных.

Ниже перечислены вопросы, включенные в рассмотрение в рамках темы:

2.1 Одномерные числовые данные. Инструменты анализа: описательная статистика, гистограмма, РАНГ и ПЕРСЕНТИЛЬ. Интерпретация результатов.

Основные понятия инструментов анализа;Алгоритм применения.

2.2 Категорийные данные. Анализ данных с помощью сводных таблиц.

Понятие сводной таблицы;Принцип работы сводных таблиц;Приемы создания таблиц с одним и двумя входами;Подведение итогов и другие вычисления в сводных таблицах.

2.3 Двумерные числовые данные. Построение точечных диаграмм. Корреляция и ковариация.

Алгоритм построения точечных диаграмм;Отображение взаимосвязей на диаграммах рассеяния;Применение инструментов корреляция и ковариация;Корреляция нескольких переменных.

2.4 Диаграммы контроля качества: диаграммы среднего и диаграммы стандартного отклонения.

Способы построения диаграмм контроля качества

2.5 Анализ «Что - если». Создание таблиц подстановки с одним и двумя входами. Применение инструмента «Подбор параметра». Анализ точки безубыточности. Работа со сценариями.

Таблицы подстановки. Приемы создания;Принцип работы инструмента «Подбор параметра»;Точность приближения в алгоритме функции «Подбор параметра»;Порядок определения точки безубыточности;Принцип использования сценариев;Определение условий для работы со сценариями;Добавление сценария;Редактирование сценария;Создание отчета по сценарию.

2.6 Регрессионный анализ. Выбор метода регрессионного анализа. Простая регрессия по линейным данным. Простая регрессия по нелинейным данным. Множественный регрессионный анализ. Понятие трендов. Построение прогноза.

Добавление линий тренда;Виды трендов;Представление прогнозных значений на графике;Продолжение линейного тренда с помощью маркера заполнения;Прогнозирование с помощью регрессионного уравнения;Прогнозирование с использованием функции ТЕНДЕНЦИЯ;Прогнозирование с использованием функции ЛИНЕЙН;Использование простой регрессии по нелинейным данным; Работа с экспоненциальным трендом;Построение экспоненциального тренда и прогнозирование с использованием функции РОСТ;Работа с логарифмическим трендом;Работа со степенным трендом;Использование полиномиального регрессионного анализа;Анализ данных с помощью построения моделей тренда для определения тенденции;Множественная регрессия;Интерпретация результатов;Анализ остатков;Использование линии тренда для прогноза;Возможности прогнозирования.

2.7 Автокорреляция и авторегрессия.

Область применения;Линейный временной тренд;Статистика Дарбина - Ватсона;Применение автокорреляции;Оценка зависимости текущих и предыдущих значений ряда.

2.8 Решение сложных задач с использованием надстройки «Поиск решения».

Типы задач, для которых используется надстройка «Поиск решения»;Алгоритм использования инструмента;Добавление ограничений;Сохранение решения как сценария;Установка параметров; Управление процессом поиска;Выбор метода;Интерпретация сообщений надстройки «Поиск решения»;Отображение отчетов.

Тема 3. Анализ данных с использованием методологии «Шесть сигм».

Подход к управлению, именуемый «Шесть сигм», поможет определить области сбоев, которые пока неизвестны, а также покажет, что именно следует знать и какие действия предпринять по сокращению числа ошибок — ведь эти ошибки приходится исправлять, что требует времени и денег, а порой лишает доверия клиентов и не позволяет реализовать представившиеся возможности.

Знакомство с методологией и инструментами «Шесть сигм» входит в материалы данной темы:

3.1 Методология «Шесть сигм». Основные понятия.

Особенности методологии;Инструменты контроля качества;Концепция анализа данных;Семь простейших методов статистического исследования процесса;

3.2 Создание диаграммы Парето инструментами Excel.

Порядок и особенности построения диаграммы Парето.

3.3 Диаграммы рассеяния. АВС и ХУZ – анализ. Карты Шухарта.

Примеры построения точечных диаграмм (диаграмм рассеяния);Понятие ABC и XYZ анализа. Области применения. Последовательность проведения;Основные типы карт контроля качества;Назначение и приемы создания карт Шухарта.

3.4 MS Visio. Основные принципы построения диаграмм. Создание диаграммы Ганнта, причинно-следственной диаграммы Ишикавы и диаграмм сродства. Организационная диаграмма.

Возможности графического отображения информации, анализ данных с помощью схем и диаграмм;Назначение и основные приемы работы в MS Visio;Особенности создания диаграмм бизнес-процессов.

3.5 MS Visio. Использование сводной диаграммы для проведения графического анализа данных.

Обмен данными между приложениями. Отображение данных таблиц MS Excel в виде сводных диаграмм MS Visio;Обобщение и анализ данных на сводных диаграммах MS Visio.