RADAR.Школа — сообщество людей, влюблённых в исследования и анализ данных
О чём курс
Школа Анализа Данных 2026 — это двадцатый поток курса Марка Шафира, CEO агентства RADAR. Курс «родился» на факультете социальных наук НИУ ВШЭ, где Марк читал его для студентов магистратуры программы «прикладные методы социального анализа рынков». Также Марк вёл его в Британке и в школе ОИРОМ-ВШЭ. В последние 3 года Школа Анализа Данных является флагманским курсом в RADAR.Школе.
За это время курс прошли более 2000 человек, которые сейчас работают в ведущих компаниях по всему миру
Каждый год Марк улучшает и дополняет курс. Добавляются новые методы, показатели, способы интерпретации результатов
Бесплатная версия курса содержит теоретические лекции, необходимые для погружения на профессиональном уровне в тему анализа количественных маркетинговых исследований.
Кому подойдёт
Представителям исследовательских агентств
чтобы понимать, для каких бизнес-задач какие методы используются, нарастить знания, увидеть новые возможности применения методов, овладеть хитростями и приёмами работы с методами
Представителям компаний-заказчиков исследований
чтобы понимать, почему ваши исполнители используют тот или иной метод исследования, и как они его используют, чтобы видеть данные и понимать, что из них ещё можно «выжать»
Студентам-социологам и маркетологам
чтобы увидеть, как методы анализа данных социологических и маркетинговых исследований применяются на практике, как они работают, а когда их нельзя применять, и как интерпретировать результаты
Всем, кто сталкивается с данными пользователей
со сбором, обработкой и анализом: опросных данных, внутренних клиентских, из социальных медиа, и т.д.
Как проходит курс
Программа
Связь анкеты и базы. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Веса. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set’ы. Таблицы сопряженности.
19.09 мастер-класс
25.09 или 27.09 разбор д/з
19.09 мастер-класс
25.09 или 27.09 разбор д/з
Аппарат проверки гипотез. Стандартная ошибка. Доверительные интервалы. T-test: сравнение средних. Z-test: сравнение долей признаков. Статистически значимые различия. Дисперсионный анализ.
26.09 мастер-класс
02.10 или 04.10 разбор д/з
26.09 мастер-класс
02.10 или 04.10 разбор д/з
Связь и зависимость. Меры связи для разных типов шкал. Анализ стандартизованных остатков. Ранговая корреляция. Корреляция Пирсона. Частная корреляция.
03.10 мастер-класс
09.10 или 11.10 разбор д/з
03.10 мастер-класс
09.10 или 11.10 разбор д/з
Профили, массы, расстояния, инерция. Координаты и вклады. Интерпретация полюсов осей. Разграничение карт на сектора. Виды нормализации. Простой и множественный анализ соответствий.
10.10 мастер-класс
16.10 или 18.10 разбор д/з
10.10 мастер-класс
16.10 или 18.10 разбор д/з
Метод главных компонент (PCA). Выбор количества факторов. Факторные нагрузки и факторные значения. Вращение осей. Категориальный факторный анализ (CatPCA). Многомерное шкалирование.
17.10 мастер-класс
23.10 или 25.10 разбор д/з
17.10 мастер-класс
23.10 или 25.10 разбор д/з
Выбор кластеризующих переменных. Выбор формы кластеров. Выбор метрики пространства. Определение количества кластеров. Метод K-means. Иерархические методы. Кластеры на факторах.
24.10 мастер-класс
30.10 или 01.11 разбор д/з
24.10 мастер-класс
30.10 или 01.11 разбор д/з
Оценка устойчивости кластерного решения. Обучающая и обучаемая выборка. Дискриминантная функция. Процент верных предсказаний. Карты различий сегментов. Векторные карты.
31.10 мастер-класс
06.11 или 08.11 разбор д/з
31.10 мастер-класс
06.11 или 08.11 разбор д/з
Алгоритмы CHAID, ECHAID, C&RT, QUEST. Критерии роста и остановки дерева. Выбор предикторов, регулировка разбиений. Работа с узлами. Предсказательная сила дерева.
07.11 мастер-класс
13.11 или 15.11 разбор д/з
07.11 мастер-класс
13.11 или 15.11 разбор д/з
Простая линейная регрессия. Параметры модели. Остатки и ошибки. Ограничения регрессии. Интерпретация коэффициентов. Множественная регрессия. Dummy-переменные. Нелинейные регрессии. Подбор модели.
14.11 мастер-класс
20.11 или 22.11 разбор д/з
14.11 мастер-класс
20.11 или 22.11 разбор д/з
Отношение шансов. Логит-модели. Интерпретация коэффициентов. Пошаговые методы. Процент верных предсказаний. Переобучение регрессии. Эффекты взаимодействия.
21.11 мастер-класс
27.11 или 29.11 разбор д/з
21.11 мастер-класс
27.11 или 29.11 разбор д/з
Атрибуты, уровни, профили, полезности, важности. Ортогональный план. RBC, ACA, CBC, MaxDiff, Menu-Based. Оптимизация продукта. Работа в симуляторах.
28.11 мастер-класс
04.12 или 06.12 разбор д/з
28.11 мастер-класс
04.12 или 06.12 разбор д/з
Тренд и сезонность. Автокорреляция и авторегрессия. Модели ARIMA. Значимость параметров и критерии качества.
05.12 мастер-класс
11.12 или 13.12 разбор д/з
05.12 мастер-класс
11.12 или 13.12 разбор д/з
Преподаватель
Марк Шафир
CEO&Co-founder
RADAR research agency
RADAR research agency
Закончил Вышку в 2006 году
В 2007 году основал исследовательское агентство RADAR. Специализируется на анализе данных маркетинговых исследований и data-сторителлинге
21 год в индустрии маркетинговых исследований. Большой опыт работы с крупнейшими игроками российского рынка в сфере стратегического маркетинга
19 лет преподавания, из которых 14 лет в НИУ ВШЭ (курсы «Введение в маркетинговые исследования» и «Современные методы анализа данных»)
