Временные ряды про бизнес-людей: как считать эффекты и рисовать траектории (на данных СМБиз.ФОМ) 📈
Предприниматели в панели — как швейцарский сыр: то здесь дырка, то там. Они пропускают волны опроса, возвращаются, снова исчезают. Как работать с такими «рваными» данными, не потеряв при этом самое ценное — уникальную историю каждого респондента, закодированную в его ответах? А что, если эти уникальные истории оформлены в... категориальные и бинарные переменные? Обо всем этом поговорим на митапе!
Пароли и явки:
Что установить?
Особые швейцарские ножи! (и это не только свежие версии R и RStudio/VS Code/VSCodium):
Что прочитать?
‼️ Митап будет полезнее, если вы уже знакомы с основами регрессионного анализа в R и имеете опыт работы с панельными данными.
➡️ Зарегистрироваться
Предприниматели в панели — как швейцарский сыр: то здесь дырка, то там. Они пропускают волны опроса, возвращаются, снова исчезают. Как работать с такими «рваными» данными, не потеряв при этом самое ценное — уникальную историю каждого респондента, закодированную в его ответах? А что, если эти уникальные истории оформлены в... категориальные и бинарные переменные? Обо всем этом поговорим на митапе!
Пароли и явки:
Когда: 19 декабря, 18:00 по МСК
Где? г. Москва, Покровский бульвар, 11, G117 и онлайн
Спикер: Станислав Пашков, к.с.н. (ЛЭСИ НИУ ВШЭ, Москва)
Что установить?
Особые швейцарские ножи! (и это не только свежие версии R и RStudio/VS Code/VSCodium):
install.packages(c("geepack", "lme4", "TraMineR", "naniar", "mice"), dep = TRUE)
Что прочитать?
🤩 Liang, K. Y., & Zeger, S. L. (1986). Longitudinal data analysis using generalized linear models. Biometrika, 73(1), 13–22.🤩 Garcia, T. P., & Marder, K. (2017). Statistical approaches to longitudinal data analysis in neurodegenerative diseases. Current neurology and neuroscience reports, 17(2), 14.
‼️ Митап будет полезнее, если вы уже знакомы с основами регрессионного анализа в R и имеете опыт работы с панельными данными.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6👍3❤2
Разделяй и анализируй! Тематическое моделирование: от текстов к темам 🐱
Можно ли извлечь темы из большого количества текстов не читая их? Можно ли доверять результатам тематического моделирования? Каким образом алгоритмы самостоятельно находят скрытые темы в документах?
На митапе мы разберем ответы на эти основные вопросы, посмотрим для каких задач подходят методы тематического моделирования. Подготовим данные, попробуем реализовать тематическое моделирование с помощью алгоритмов stm и LDA, а также визуализируем результаты и проинтерпретируем их!
Пароли и явки:
Что установить?
Что почитать?
🌼 Зарегистрироваться
Можно ли извлечь темы из большого количества текстов не читая их? Можно ли доверять результатам тематического моделирования? Каким образом алгоритмы самостоятельно находят скрытые темы в документах?
На митапе мы разберем ответы на эти основные вопросы, посмотрим для каких задач подходят методы тематического моделирования. Подготовим данные, попробуем реализовать тематическое моделирование с помощью алгоритмов stm и LDA, а также визуализируем результаты и проинтерпретируем их!
Пароли и явки:
Когда? 20 декабря
Время? 16:00 по МСК
Место: г. Санкт-Петербург, наб. кан. Грибоедова, 123, ауд. 305 и онлайн
Спикер: Яна Сосновская (ЕУСПб), Виолетта Корсунова (ЦенСИБ, НИУ ВШЭ)
Что установить?
Пакеты:
stm, topicmodels, tidytext, stringr, tidyverse, stopwords, LDAvis
Что почитать?
🤎 Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2003). Latent Dirichlet Allocation. Journal of Machine Learning Research https://www.jmlr.org/papers/volume3/blei03a/blei03a.pdf🤎 Silge, J., & Robinson, D. (2017). Text Mining with R: A Tidy Approach. Chapter 6: Topic Modeling https://www.tidytextmining.com/topicmodeling.html
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6✍2👍1🔥1
Что показывает этот график? 🤔
Будем разбираться уже завтра на митапе "Временные ряды про бизнес-людей: как считать эффекты и рисовать траектории (на данных СМБиз.ФОМ)" вместе со Станиславом Пашковым!
❗️Регистрация (для очного участия необходимо зарегистрироваться до конца сегодняшнего дня и взять паспорт)
Будем разбираться уже завтра на митапе "Временные ряды про бизнес-людей: как считать эффекты и рисовать траектории (на данных СМБиз.ФОМ)" вместе со Станиславом Пашковым!
❗️Регистрация (для очного участия необходимо зарегистрироваться до конца сегодняшнего дня и взять паспорт)
🔥6👍3
Завершился митап «Временные ряды про бизнес-людей: как считать эффекты и рисовать траектории (на данных СМБиз.ФОМ)». Поделитесь своим мнением и пожеланиями в этой форме!
Ценим ваши отзывы,
Команда HSE R Meet Up
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4
Тематическое моделирование и... мешки😟
Встречаемся сегодня на канале Грибоедова и разбираемся с возможностями определения тематики текстов на языке R вместе! Посмотрим, что скрывается в мешках и как же к ним подобраться.
Успевайте зарегистрироваться💙
NB! Для очных участников регистрация возможна до 12:00 сегодня.
Встречаемся сегодня на канале Грибоедова и разбираемся с возможностями определения тематики текстов на языке R вместе! Посмотрим, что скрывается в мешках и как же к ним подобраться.
Успевайте зарегистрироваться
NB! Для очных участников регистрация возможна до 12:00 сегодня.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6🔥3
Разделили и проанализировали?📊
Сегодня прошел митап, посвященный тематическому моделированию. Как всё прошло? Поделитесь своими впечатлениями о содержательных и организационных моментах в этой форме!
Бережно обрабатываем обратную связь,
Команда HSE R Meet Up🥰
Сегодня прошел митап, посвященный тематическому моделированию. Как всё прошло? Поделитесь своими впечатлениями о содержательных и организационных моментах в этой форме!
Бережно обрабатываем обратную связь,
Команда HSE R Meet Up
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3
❄️ Декабрь продолжает радовать нас митапами
🎁 Когда данные повторяются: сезонность и временные ряды в R
Продолжим разговор про временные ряды вместе с Евгенией Шенкман (МЛЭНА НИУ ВШЭ).
Когда? 25 декабря (четверг) в 16:00 по МСК (18:00 по Перми)
Где? Пермь, Студенческая, 38, ауд. 301 и онлайн.
❗️Зарегистрироваться
🎄Мэтчинг и обратное взвешивание по вероятности: немного теории и примеры в языке программирования R
Триумфальное возращение Бориса Соколова (ЦенСИБ НИУ ВШЭ) для любителей причинно-следсвенного вывода!
Когда? 26 декабря (пятница) в 18:00 по МСК
Где? Санкт-Петербург, наб. кан. Грибоедова, 123, ауд. 201 и онлайн
❗️Зарегистрироваться
Подробные анонсы митапов 👇
🎁 Когда данные повторяются: сезонность и временные ряды в R
Продолжим разговор про временные ряды вместе с Евгенией Шенкман (МЛЭНА НИУ ВШЭ).
Когда? 25 декабря (четверг) в 16:00 по МСК (18:00 по Перми)
Где? Пермь, Студенческая, 38, ауд. 301 и онлайн.
❗️Зарегистрироваться
🎄Мэтчинг и обратное взвешивание по вероятности: немного теории и примеры в языке программирования R
Триумфальное возращение Бориса Соколова (ЦенСИБ НИУ ВШЭ) для любителей причинно-следсвенного вывода!
Когда? 26 декабря (пятница) в 18:00 по МСК
Где? Санкт-Петербург, наб. кан. Грибоедова, 123, ауд. 201 и онлайн
❗️Зарегистрироваться
Подробные анонсы митапов 👇
👀5❤1
🌀 Когда данные повторяются: сезонность и временные ряды в R
Почему одни и те же колебания снова и снова появляются в данных? Как отличить сезонный эффект от случайных флуктуаций? Что можно (и нельзя) узнать о сезонности с помощью разных классов моделей — от простых и интерпретируемых до более сложных алгоритмов?
Сезонность встречается повсюду — в продажах, трафике, экономических показателях, поведении пользователей — и часто именно она определяет структуру временного ряда.
Вы узнаете:
- как понять, что перед вами именно временной ряд, а не просто набор наблюдений?
- как с помощью наглядных и «красивых» графиков выявлять сезонность
- несколько базовых моделей для работы с сезонными эффектами?
- в чём разница между детерминированной и стохастической сезонностью и зачем нам это знать?
Для работы понадобятся пакеты:
- forecast
- TSA
Что можно прочитать?
-Hyndman, R.J., & Athanasopoulos, G. (2021) Forecasting: principles and practice, 3rd edition, OTexts: Melbourne, Australia. (https://otexts.com/fpp3/)
❗️Митап пройдет более комфортно, если слушатели знакомы со множественной линейной регрессией.
Не забудьте зарегистрироваться ❣️
Почему одни и те же колебания снова и снова появляются в данных? Как отличить сезонный эффект от случайных флуктуаций? Что можно (и нельзя) узнать о сезонности с помощью разных классов моделей — от простых и интерпретируемых до более сложных алгоритмов?
Сезонность встречается повсюду — в продажах, трафике, экономических показателях, поведении пользователей — и часто именно она определяет структуру временного ряда.
Вы узнаете:
- как понять, что перед вами именно временной ряд, а не просто набор наблюдений?
- как с помощью наглядных и «красивых» графиков выявлять сезонность
- несколько базовых моделей для работы с сезонными эффектами?
- в чём разница между детерминированной и стохастической сезонностью и зачем нам это знать?
Когда? 25 декабря
Время: 16:00 по МСК, 18:00 по Перми
Место: Пермь, Студенческая, 38, ауд. 301 и онлайн.
Спикер: Евгения Шенкман (МЛЭНА НИУ ВШЭ).
Для работы понадобятся пакеты:
- forecast
- TSA
Что можно прочитать?
-Hyndman, R.J., & Athanasopoulos, G. (2021) Forecasting: principles and practice, 3rd edition, OTexts: Melbourne, Australia. (https://otexts.com/fpp3/)
❗️Митап пройдет более комфортно, если слушатели знакомы со множественной линейной регрессией.
Не забудьте зарегистрироваться ❣️
Otexts
Forecasting: Principles and Practice (3rd ed)
3rd edition
❤7🔥1👌1
🎯 Мэтчинг и обратное взвешивание по вероятности: немного теории и примеры в языке программирования R
❓Что такое мэтчинг и обратное взвешивание по вероятности? Из чего эти методы статистического причинно-следственного вывода состоят, с чем их едят и зачем они вообще нужны аналитикам данных?
Первая половина митапа будет посвящена теории, вторая - разбору практических примеров в R.
❗️В практической части мы будем использовать библиотеки {MatchIt} и {WeightIt}.
Для понимания происходящего участникам желательно:
(а) нормально разбираться в азах статистики (безусловная и условная вероятность; статистическая проверка гипотез; обобщённое регрессионное моделирование; плюсом будет знание каузальной модели Рубина и направленных ациклических графов - НАГов);
(б) иметь опыт прикладного анализа данных, особенно с прицелом на каузальные вопросы;
(в) уметь работать в R (подключение библиотек; загрузка данных; построение обобщенных регрессионных моделей с помощью lm-подобного синтаксиса; понимание логики конвейеров; плюсом будет уверенное владение инструментами пакета {ggplot2} и его расширений)
❗️Зарегистрироваться
👀 В следующих постах мы подробнее расскажем о материалах, которые помогут подготовиться к встрече с мэтчингом и взвешиванием
❓Что такое мэтчинг и обратное взвешивание по вероятности? Из чего эти методы статистического причинно-следственного вывода состоят, с чем их едят и зачем они вообще нужны аналитикам данных?
Первая половина митапа будет посвящена теории, вторая - разбору практических примеров в R.
❗️В практической части мы будем использовать библиотеки {MatchIt} и {WeightIt}.
Когда? 26 декабря
Время: 18:00 по Мск
Место: Санкт-Петербург, наб. кан. Грибоедова, 123, ауд. 201 и онлайн
Спикер: Борис Соколов (ЦенСИБ НИУ ВШЭ)
Для понимания происходящего участникам желательно:
(а) нормально разбираться в азах статистики (безусловная и условная вероятность; статистическая проверка гипотез; обобщённое регрессионное моделирование; плюсом будет знание каузальной модели Рубина и направленных ациклических графов - НАГов);
(б) иметь опыт прикладного анализа данных, особенно с прицелом на каузальные вопросы;
(в) уметь работать в R (подключение библиотек; загрузка данных; построение обобщенных регрессионных моделей с помощью lm-подобного синтаксиса; понимание логики конвейеров; плюсом будет уверенное владение инструментами пакета {ggplot2} и его расширений)
❗️Зарегистрироваться
👀 В следующих постах мы подробнее расскажем о материалах, которые помогут подготовиться к встрече с мэтчингом и взвешиванием
kosukeimai.github.io
Nonparametric Preprocessing for Parametric Causal Inference
Selects matched samples of the original treated and control groups with similar covariate distributions -- can be used to match exactly on covariates, to match on propensity scores, or perform a variety of other matching procedures. The package also implements…
❤17👏2🔥1
Практическое руководство по мэтчингу и взвешиванию от Ноа Грейфера, разработчика библиотек {MatchIt} и {WeightIt}.
Глава из учебника Хантингтона-Клейна
Если вам больше нравятся другие доступные онлайн учебники по каузальному выводу: Causal Inference: The Mixtape Каннингема, What If? Эрнана и Робинса, Causal Inference in R Баррета, Д'Агостино МакГован и Герке или какие бы то ни было другие, - можно ознакомиться с их фрагментами, посвященными мэтчингу.
Небольшой (и далеко не исчерпывающий!) список заслуживающих внимание тематических академических публикаций:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8❤4👍3
🌤Когда данные повторяются: сезонность и временные ряды в R - уже завтра!
Вместе с Евгенией Шенкман (МЛЭНА НИУ ВШЭ) будем разбираться в сезоннных эффектах в 16:00 по Мск (18:00 по Перми).
☔️ Для работы понадобятся пакеты forecast и TSA
☀️ Не забудьте зарегистрироваться
Вместе с Евгенией Шенкман (МЛЭНА НИУ ВШЭ) будем разбираться в сезоннных эффектах в 16:00 по Мск (18:00 по Перми).
☔️ Для работы понадобятся пакеты forecast и TSA
☀️ Не забудьте зарегистрироваться
👍4❤3
Поделитесь впечатлениями…📝
Пару часов назад завершился митап «Когда данные повторяются: сезонность и временные ряды в R». Вы знаете, что делать😉 Ждем обратную связь в этой форме!
Читаем ваши отзывы,
Команда HSE R Meet Up
Пару часов назад завершился митап «Когда данные повторяются: сезонность и временные ряды в R». Вы знаете, что делать
Читаем ваши отзывы,
Команда HSE R Meet Up
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🔥4
🎯 Друзья, напоминаем, что сегодня в 18:00 состоится митап "Мэтчинг и обратное взвешивание по вероятности: немного теории и примеры в языке программирования R"!
Митап пройдёт по адресу Санкт-Петербург, наб. кан. Грибоедова, 123, ауд. 201 и онлайн.
❗️Зарегистрироваться
Митап пройдёт по адресу Санкт-Петербург, наб. кан. Грибоедова, 123, ауд. 201 и онлайн.
❗️Зарегистрироваться
❤7
Декабрьские митапы — всё! 🎄
Завершаем сезон встречей про мэтчинг и обратное взвешивание по вероятности. Делитесь своими впечатлениями, а также пожеланиями на будущее в этой форме!
Увидимся в новом году,
Команда HSE R Meet Up😉
Завершаем сезон встречей про мэтчинг и обратное взвешивание по вероятности. Делитесь своими впечатлениями, а также пожеланиями на будущее в этой форме!
Увидимся в новом году,
Команда HSE R Meet Up
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9👍3