Datu analīze un apstrāde

Statistikas laboratorija piedāvā dažādus pakalpojumus gan apmācībās, gan konsultācijās:

• Statistikas teorētiskie un praktiskie pamati, un dažādas datu analīzes metodes:
  • Klasiskās statistikas metodes – hipotēžu pārbaude, testi, dispersiju analīze (ANOVA), regresiju modeļi (lineārā, loģistiskā un vispārinātā lineārā regresija), laikrindu analīze u.c;
  • Neparametriskās un robustās statistikas metodes;
  • Daudzdimensiju analīzes metodes un datizrace;
  • Specializētu riska modeļu pielietošana un izstrāde (riska modeļi, klientu uzvedības un segmentācijas modeļi u.c.);
  • Uzraudzītās un neuzraudzītās mašīnmācīšanās metodes (klasteranalīze, lasso un ridge regresija, faktoranalīze, koku un mežu algoritmi, neironu tīkli, dziļā mašīnmācišanās u.c.);
  • Pētījumu dizains un metodoloģija - biostatistikas metodes, izlašu apsekojumi, metožu izvēle, rezultātu apkopošana un interpretācija, statistisko metožu pielietošana nestandarta situācijās;
  • Biznesa inteliģences rīku izstrāde - datu apstrāde, riska paneļi, interaktīvas vizualizācijas ar R Shiny, Tableau un Power BI.
• R, Python, SPSS, JASP, Jamovi un citas statistikas programmas, to praktiska pielietošana uz reāliem datiem.