Аналитика данных в государственном и муниципальном управлении

2025/2026

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

3

Кредиты

Кто читает:

Департамент политики и управления

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

4-й курс, 1 модуль

Преподаватель

Атаева Айсылу Гарифулловна

Программа дисциплины

Аннотация

Курс знакомит студентов с современными методами аналитики данных в государственном и муниципальном управлении. В программе рассматриваются источники и подготовка данных, анализ динамики и временных рядов, методы машинного обучения, пространственная и текстовая аналитика. Особое внимание уделяется практической работе с данными и комплексному применению аналитических инструментов в сфере государственного и муниципального управления.

Цель освоения дисциплины

• Целями освоения дисциплины являются:  овладение методологией и технологиями современного анализа данных в сфере государственного и муниципального управления;  формирование навыков обработки и прикладного анализа данных в профессиональной деятельности;  приобретение умений применения технологий анализа данных для разработки аналитических моделей и принятия управленческих решений в государственном и муниципальном управлении.

Планируемые результаты обучения

• умеет искать источники количественных и качественных данных для анализа, определять необходимые метрики, социально-экономические показатели, описывать данные и переменные, проводить их анализ для решения задач государственного и муниципального управления
• Владеет основными методами анализа данных для решения задач государственного и муниципального управления
• интерпретирует результаты анализа, полученные с помощью различных методов, понимает их контекст с точки зрения принятия управленческих решений
• владеет информационными технологиями для сбора, анализа данных и визуализации полученных результатов

Содержание учебной дисциплины

• Аналитика данных в государственном и муниципальном управлении: принципы и базовые приемы работы с данными
• Динамика данных и временные ряды в государственном и муниципальном управлении
• Машинное обучение и методы интеллектуального анализа данных в ГМУ
• Пространственный анализ данных и картографическая визуализация в ГМУ
• Текстовая и качественная аналитика данных в государственном и муниципальном управлении
• Визуализация и интерпретация результатов анализа данных

Элементы контроля

• Тестирование по материалам лекций
• Активность на семинарских занятиях
• ДЗ 1
  Домашнее задание 1 «Предварительная обработка данных, описательная статистика и сводные таблицы». Содержание: выбор и описание датасета, разведочный анализ данных (EDA), обработка пропущенных значений и аномалий, построение сводных таблиц, формулирование гипотез.
• ДЗ 2
  Домашнее задание 2 «Анализ временных рядов и структурных сдвигов (от Excel до Python)». Содержание: базовый анализ временных рядов: темпы роста и прироста, линия тренда, скользящие средние; анализ региональных различий: коэффициент вариации (конвергенция/дивергенция); структурные сдвиги: расчет индекса Тейла и интерпретация изменений структуры; дополнительный анализ в Python: автоматизация расчетов, визуализации, индексы структурных сдвигов (Рябцева, Гатева, Салаи, Хеллингера, KL-дивергенция).
• ДЗ 3
  Домашнее задание 3 «Корреляция и регрессия в Excel и Python». Содержание: корреляционный анализ; однофакторная регрессия; многофакторная регрессия: проверка мультиколлинеарности, построение модели, интерпретация коэффициентов, значимости факторов, доверительных интервалов; множественная регрессия в Python: построение модели OLS, проверка VIF, диагностика остатков, альтернативные модели (полиномиальная, Random Forest), сравнение качества моделей.
• ДЗ 4
  Домашнее задание 4 «Задача кластеризации в Python». Содержание: кластеризация методом K-means; анализ средних значений показателей по кластерам, характеристика и интерпретация полученных групп; составление итоговой таблицы распределения регионов по кластерам и аналитические выводы.
• ДЗ 5
  Домашнее задание 5 «Картографирование и пространственная аналитика (от Excel до GeoDa)». Содержание: построение карт в Excel, пространственная аналитика в GeoDa: построение 4 карт классификаций, базовые статистики, расчет локального индекса Морана и выделение кластеров (высокий-высокий, низкий-низкий и др.); интерпретация полученных результатов, сравнение карт, формулирование выводов.
• Посещение семинарских занятий
  Присутствие студента на семинарском занятии.

Промежуточная аттестация

• 2025/2026 1st module
  0.2 * Активность на семинарских занятиях + 0.15 * ДЗ 1 + 0.1 * ДЗ 2 + 0.1 * ДЗ 3 + 0.1 * ДЗ 4 + 0.1 * ДЗ 5 + 0.1 * Посещение семинарских занятий + 0.15 * Тестирование по материалам лекций

Авторы

• Атаева Айсылу Гарифулловна
• Моляренко Ольга Андреевна