Data analysis in SMEs - opis przedmiotu

Informacje ogólne

Nazwa przedmiotu	Data analysis in SMEs
Kod przedmiotu	04.9-WZ-ZarzD-DAS
Wydział	Wydział Ekonomii i Zarządzania
Kierunek	Zarządzanie
Profil	ogólnoakademicki
Rodzaj studiów	drugiego stopnia z tyt. magistra
Semestr rozpoczęcia	semestr zimowy 2023/2024

Informacje o przedmiocie

Semestr	2
Liczba punktów ECTS do zdobycia	2
Typ przedmiotu	obowiązkowy
Język nauczania	angielski
Sylabus opracował	dr hab. inż. Marcin Relich, prof. UZ

Formy zajęć

Forma zajęć	Liczba godzin w semestrze (stacjonarne)	Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne)	Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne)	Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne)	Forma zaliczenia
Laboratorium	15	1	9	0,6	Zaliczenie na ocenę
Wykład	15	1	9	0,6	Zaliczenie na ocenę

Cel przedmiotu

The aim of this subject is knowledge dissemination of data analysis in small and medium enterprises (SME), and the presentation of using standard software to support data analysis in SME.

Wymagania wstępne

Zakres tematyczny

Lecture: Data sources in SME. Advantages and limitations related to data collection from an enterprise information system. Issues related to data quality. Methods and models of data analysis in the aspect of SME. Multi-dimensional data analysis.

Laboratory: The use of standard software (e.g., spreadsheet software) to perform data analysis. Various ways for presenting results of data analysis. Multi-dimensional data analysis in various areas of business (e.g., sales, purchasing, warehouse).

Metody kształcenia

Conventional lecture, case study, presentation, discussion.

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu	Symbole efektów	Metody weryfikacji	Forma zajęć

Warunki zaliczenia

Lecture: graded credit based on a written exam.

Laboratory: graded credit based on components related to laboratory activities.

Final score: the arithmetical average of the scores related to lecture and laboratory.

Literatura podstawowa

Chambers J., Graphical methods for data analysis. Wyd. CRC Press, 2018.
Harding J., Qualitative data analysis: from start to finish. Wyd. Sage, 2018.
Storey D., Keasey K., Watson R., Wynarczyk P., The performance of small firms: profits, jobs and failures. Wyd. Routledge, 2016.
Treiman D., Quantitative data analysis: Doing social research to test ideas. Wyd. John Wiley & Sons, 2014.

Literatura uzupełniająca

Carlberg C., Predictive analytics. Que Publishing, 2012.
Grbich C., Qualitative data analysis: an introduction. Wyd. Sage, 2012.
Hair J., Page M., Brunsveld N., Essentials of business research methods. Routledge, 2019.
Relich M., Decision support for product development. Wyd. Springer, 2020.

Uwagi

Zmodyfikowane przez dr hab. inż. Marcin Relich, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 18-05-2023 16:26)