1. SylabUZ
2. Wydział Ekonomii i Zarządzania
3. semestr zimowy 2021/2022
4. Ekonomia - pierwszego stopnia z tyt. licencjata
5. Analiza danych

Wygeneruj PDF dla tej strony

Analiza danych - opis przedmiotu

Cel przedmiotu

Celem przedmiotu jest przekazanie studentom wiedzy dotyczącej problematyki analizy danych w przedsiębiorstwie oraz nabycie umiejętności wykorzystania standardowego oprogramowania do analizy danych, z uwzględnieniem pozyskania danych z systemów informatycznych wspomagających zarządzanie przedsiębiorstwem.

Wymagania wstępne

Zapisz zmiany

Brak.

Zakres tematyczny

Wykład: Obszary analizy danych w przedsiębiorstwie. Metody i modele analizy danych. Wielowymiarowa analiza danych pozyskanych z systemów informatycznych przedsiębiorstwa. Problematyka jakości pozyskanych informacji. Analiza danych w obszarze zarządzania relacjami z klientami (ang. Customer Relationship Management). Analiza danych w zintegrowanych systemach informatycznych wspomagających zarządzanie przedsiębiorstwem. Istota i zastosowanie analizy decyzyjnej w zarządzaniu przedsiębiorstwem.

Laboratorium: Wykorzystanie standardowego oprogramowania do analizy danych w różnych obszarach działalności przedsiębiorstwa (np. sprzedaży, controllingu, zakupów, gospodarki magazynowej, cyklu życia produktu). Interpretacja i prezentacja wyników analizy danych. Wielowymiarowa analiza danych z wykorzystaniem narzędzi opartych na technologii OLAP. Przeprowadzenie analizy decyzyjnej w oparciu o bazę danych systemu informatycznego i zaprezentowanie sporządzonych raportów, wraz z oceną ich użyteczności w procesie decyzyjnym przedsiębiorstwa.

Metody kształcenia

Wykład: wykład konwencjonalny, pokaz (prezentacja oprogramowania).

Ćwiczenia laboratoryjne w pracowni komputerowej, metoda projektu.

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu	Symbole efektów	Metody weryfikacji	Forma zajęć

Warunki zaliczenia

Zaliczenie wykładu obejmuje problematykę analizy danych z uwzględnieniem wykorzystania archiwum danych systemu informatycznego przedsiębiorstwa, a także nowe trendy w wykorzystaniu narzędzi informatycznych do analizy danych. Zaliczenie jest w formie pisemnej i obejmuje 10 pytań. Zasady ustalania oceny są następujące: 0-5 pkt. „ndst”, 5,5-6 pkt. „dst”, 6,5-7 pkt. „dst+”, 7,5-8 pkt. „db”, 8,5-9 pkt. „db+”, 9,5-10 pkt. „bdb”.

Studenci zobowiązani są do aktywnego i systematycznego uczestniczenia w wykładach i laboratoriach. W przypadku nieobecności należy uzgodnić z prowadzącym sposób odrobienia zaległego laboratorium.

Zaliczenie zajęć laboratoryjnych obejmuje zagadnienia właściwego doboru danych do analizy z bazy danych przykładowego przedsiębiorstwa, a także poprawnego wykorzystania metod i modeli oraz doboru odpowiedniego narzędzia informatycznego do wyznaczenia analiz ekonomicznych i ich interpretacji. W ramach zajęć laboratoryjnych studenci rozwiązują zadania oraz realizują poszczególne etapy projektu z wykorzystaniem standardowego oprogramowania do analizy danych. Ocena końcowa z zajęć laboratoryjnych uzależniona jest od:

-          kolokwium (40% oceny końcowej),

-          projektu (40% oceny końcowej),

-          aktywnego udziału w zajęciach oraz systematycznej pracy studenta podczas całego semestru (20% oceny końcowej).

Zakres punktowy dla oceny z zajęć laboratoryjnych jest taki sam jak przy zaliczeniu wykładu.

Na ocenę końcową przedmiotu składa się ocena z laboratorium (50%) i wykładu (50%). Warunkiem zaliczenia przedmiotu są pozytywne oceny z laboratorium i wykładu.

Literatura podstawowa

1. Dittmann P., Prognozowanie w przedsiębiorstwie: metody i ich zastosowanie. Oficyna a Wolters Kluwer Business, Kraków 2008.
2. Provost F., Analiza danych w biznesie. Wyd. Helion, Gliwice 2015.
3. Trzaskalik T. (red.), Analiza i wspomaganie decyzji w praktyce gospodarczej. Wyd. Uniwersytet Ekonomiczny, Katowice 2016.
4. Wolny M., Innowacyjne metody i narzędzia wspomagające podejmowanie decyzji w zarządzaniu. Wyd. Wyższa Szkoła Biznesu, Dąbrowa Górnicza 2010.
5. Wolny W., Sroka H., Inteligentne systemy wspomagania decyzji. Wyd. Akademia Ekonomiczna, Katowice 2009.

Literatura uzupełniająca

1. Deszczyński B., CRM - strategia, system, zarządzanie zmianą. Wydawnictwo Wolters Kluwer Polska Sp. z o.o., Warszawa 2011.
2. Hydzik P., Sobolewski M., Komputerowa analiza danych społeczno-gospodarczych. Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej, Rzeszów 2007.
3. Paleczek W., Metody analizy danych (na przykładach). Wydawnictwa Politechniki Częstochowskiej, Częstochowa 2004.
4. Prusak B., Nowoczesne metody prognozowania zagrożenia finansowego przedsiębiorstw. Difin, Warszawa 2005.
5. Relich M., Decision support for product development. Springer, 2020.

Uwagi

Zmodyfikowane przez dr hab. inż. Marcin Relich, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 30-05-2021 23:53)