Õppeaine 'Andmeanalüüs'

Aasta:   2009/2010    2010/2011    2011/2012    2012/2013    2013/2014    

Anda üliõpilastele teadmisi kvalitatiivse ja kvantitatiivse andmeanalüüsi
alustest, rakendusstatistika meetoditest ja Exceli statistikatarkvarast.
KÄSITLETAVAD TEEMAD:
1. Kvalitatiivsete materjalide kogumise, analüüsi ja tõlgendamise meetodid. Andmete kogumise ja kodeerimise viisid. Vaatlus, selle erinevad vormid ja nende korraldamine, kontaktide loomine. Intervjuu vormid. Intervjuu ettevalmistus ja läbiviimine. Tekstianalüüs ja konversatsioonianalüüs. Kirjeldus ja interpretatsioon. Näited sisejulgeoleku valdkonnast.
2. Rakendusstatistika meetodid kvantitatiivses andmeanalüüsis. Ülevaade Exceli statistikatarkvarast.
3. Jaotusparameetrite hindamine. Keskväärtuse, dispersiooni ja standardhälbe punkthinnangud ja vahemikhinnangud. Juhusliku sündmuse tõenäosuse usalduspiirkond. Näited sisejulgeoleku valdkonnast.
4. Juhuslikud protsessid. Korrelatsioon- ja regressioonanalüüs. Pearsoni ja Spearmani korrelatsioonikordaja. Lineaarne, mittelineaarne ja multiregressioon. Determinatsioonikordaja. Statistilised prognoosid ja nende usaldatavus. Nähtustevaheliste seoste uurimiseks kasutatavad Exceli funktsioonid ja protseduurid. Näited sisejulgeoleku valdkonnast.
5. Aegread. Tasandamine libiseva keskmisega ja eksponenttasandamine. Aegrea kompleksanalüüs: trend, sesoonne, tsükliline ja juhuslik komponent. Prognooside usaldusväärsus. Aegrea analüüs Exceli vahenditega. Näited sisejulgeoleku valdkonnast.

Anda üliõpilastele teadmisi kvalitatiivse ja kvantitatiivse andmeanalüüsi
alustest, rakendusstatistika meetoditest ja Exceli statistikatarkvarast.

Loengud ja näidisülesannete lahendamine, Exceli võimalusi tutvustav arvutiõpe, õppekirjanduse iseseisev läbitöötamine, koduülesannete iseseisev lahendamine.

1. valdab kvalitatiivse analüüsi meetodeid ja oskab kvalitatiivsete uuringute põhjal luua uut teadmist, sealhulgas suudab teha järeldusi ja ettepanekuid turvalisuse tõstmiseks;
2. tunneb statistiliste hinnangute täpsuse ja usaldusväärsuse probleeme ning oskab adekvaatselt tõlgendada kvantitatiivse andmeanalüüsi tulemusi;
3. valdab korrelatsioon- ja regressioonanalüüsi meetodeid ning oskab neid kasutada nähtustevaheliste seoste uurimiseks;
4. valdab aegridade analüüsi meetodeid ja suudab teha statistilisi prognoose;
5. tunneb Exceli statistikatarkvara, valdab kaasaegseid infotehnoloogiavahendeid ja oskab neid kasutada empiiriliste uuringute läbiviimiseks;
6. oskab kasutada kvalitatiivse ja kvantitatiivse analüüsi meetodeid sisejulgeolekualases teadus- ja arendustegevuses.

KOHUSTUSLIKUD ALLIKAD:

1. Laherand, M. L. (2008) Kvalitatiivne uurimisviis. Tallinn: Infotrükk, 384 lk.
2. Käerdi, H. (1999) Statistika ja tõenäosusteooria alused. Teine, täiendatud trükk. Tallinn: Sisekaitseakadeemia, 190 lk.
3. Käerdi, H. (2006) Nähtustevaheliste seoste uurimine. Kolmas trükk. Tallinn: Sisekaitseakadeemia, 60 lk.

SOOVITUSLIKUD ALLIKAD:

1. Hirsijärvi, S., Remes, P., Sajavaara, P. (2005) Uuri ja kirjuta. Tallinn: Medicina, 412 lk.
2. Käerdi, H. (2005) Statistika. Kolmas trükk. Tallinn: Sisekaitseakadeemia, 92 lk.
3. Tammeraid, I. (2004) Tõenäosusteooria ja matemaatiline statistika. Tallinn: TTÜ Kirjastus, 246 lk.
4. Tiit, E.-M., Möls, M. (1997) Rakendusstatistika lühikursus. Tallinn: EKK Trükikoda, 144 lk.
5. Listra, E. (2001) Äristatistika I. Teine trükk. Tallinn: TTÜ Kirjastus, 196 lk.
6. Kiviste, A. (2007) Matemaatiline statistika MS Exceli keskkonnas. Tartu: Greif, 86 lk.
7. Kaart, T. (2000) Andmeanalüüs MS Exceli abil. http://www.eau.ee/~ktanel/kool_ja_too/stat_excelis/ 17.06.2009
8. Sauga, A. (2000 – 2006) Statistika. http://www.sauga.pri.ee/ 17.06.2009
Pärast lehekülje avanemist vt statistika õppematerjale.
9. Statistikaameti koolinurk. http://www.stat.ee/files/koolinurk/ 17.06.2009

2013: MSI  

2012: MSI  

2011: MSI  

2010: MSI  

2009: MSI