Во вчерашнем посте Аналитика в дистанционном обучении (кейс для работы) основная идея аналитики - посмотреть, какие факторы влияют на оценку курса обучаемым.
Однако в самой оценке курса могут быть проблемы: кто-то подходит серьезно, ставя оценки взвешенно, кто-то "лепит" подряд "пятерки", кто-то всегда "троечки".
В нашем кейсе (прикрепленные данные) 36 000 строк - записей о прохождении курсов и 4 900 юзеров или работников компании, т.е. на каждого работника примерно 7 курсов.
на самом деле статистика такая
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
1.000 2.000 5.000 6.838 10.000 39.000
a = table(r$ID)
b = as.data.frame(a)
summary(b$Freq)
Однако в самой оценке курса могут быть проблемы: кто-то подходит серьезно, ставя оценки взвешенно, кто-то "лепит" подряд "пятерки", кто-то всегда "троечки".
В нашем кейсе (прикрепленные данные) 36 000 строк - записей о прохождении курсов и 4 900 юзеров или работников компании, т.е. на каждого работника примерно 7 курсов.
на самом деле статистика такая
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
1.000 2.000 5.000 6.838 10.000 39.000
a = table(r$ID)
b = as.data.frame(a)
summary(b$Freq)
