Practical Analytics

2019/2020

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

8

ECTS credits

Delivered at:

Joint Department with Yandex (Big Data and Information Retrieval School)

Course type:

Elective course

When:

2 year, 1, 2 module

Instructor

Babenko, Maxim A.

Программа дисциплины

Аннотация

Целью курса "Практическая аналитика" является получение опыта решения реальных задач: нечётко поставленных, требующих дополнительного уточнения, в которых необходимо самостоятельно собирать данные, подбирать метрики и т.п. Основная часть курса - это разбор кейсов из реальных задач Яндекса.

Цель освоения дисциплины

• Получение опыта решения реальных задач: нечётко поставленных, требующих дополнительного уточнения, в которых необходимо самостоятельно собирать данные, подбирать метрики и т.п

Планируемые результаты обучения

• Получение навыков проверки статистических критериев
• Получение навыков анализа временных рядов с помощью статистических моделей
• Получение представления о технологии постановки А/В-эксперимента и о методах статистической интерпретации результатов
• Получение навыков решения реальных задач: формализации бизнесовой задачи, работы с неструктурированными и грязными данными, интерпретации результатов анализа

Содержание учебной дисциплины

• Аппарат проверки гипотез и распространённые критерии
  Основные понятия статистики. Доверительные интервалы. Ошибки первого и второго рода. Статистические критерии и их проверка. Мощность критерия. Примеры статистических критериев
• Прогнозирование временных рядов
  Модели ARIMA и ETS, их модификации
• A/B-тестирование
  Задача А/В-тестирования. Дизайн эксперимента. Работа с параллельными экспериментами. Стастистический анализ результатов А/В-эксперимента.
• Разбор кейсов
  "Разбор ряда кейсов: - измерение качества маршрутизации по данным такси-сервиса - прогнозы в мобильном приложении (на примере прогноза пункта назначения) - таргетирование пуш-уведомлений - автоматизации контроля качества автомобилей в сервисе Такси - антифрод и поиск флешмобов"

Элементы контроля

• Домашняя работа 1
• Домашняя работа 2
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• Промежуточная аттестация (2 модуль)
  0.3 * Домашняя работа 1 + 0.3 * Домашняя работа 2 + 0.4 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• E. Pavlovskij V., & Е. Павловский В. (2017). Arima Models in the Short-Term Forecasting of Internal Migration in Russia ; Модели Arima В Краткосрочном Прогнозировании Внутренней Миграции В России. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.2450CF33
• Трегуб, А., & Трегуб, И. (2011). Методика Построения Модели Arima Для Прогнозирования Динамики Временных Рядов. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.CF851659
• Экономика и статистика фирм : учебник для вузов, Адамов В. Е., Ильенкова С. Д., 2000

Рекомендуемая дополнительная литература

• Вероятность и математическая статистика : энциклопедия, , 1999
• Лилия Анатольевна Родионова, & Елена Дмитриевна Копнова. (2019). Статистические подходы к анализу и моделированию сезонности в демографических данных. Демографическое Обозрение, (2), 104. https://doi.org/10.17323/demreview.v6i2.9874
• Теория вероятностей и математическая статистика : учеб. пособие для вузов, Гмурман, В. Е., 2000