Кто читает:: Кафедра организационной психологии (Нижний Новгород) (Факультет менеджмента (Нижний Новгород))

Статус:: Курс обязательный

Когда читается:: 1-й курс, 2 модуль

Преподаватель

Акимова Анна Юрьевна

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Дисциплина «Методология научных исследований в менеджменте» направлена на освоение студентами современной методологии научных исследований в сфере менеджмента; на формирование навыков систематизации, статистической обработки и анализа структурированных и неструктурированных данных в области менеджмента с использованием современных компьютерных программ.

Цель освоения дисциплины

овладение студентами современной методологией научных исследований в сфере менеджмента;
формирование навыков систематизации, статистической обработки и анализа структурированных и неструктурированных данных в области менеджмента с использованием современных компьютерных программ

Планируемые результаты обучения

Формулирует цель, предмет, объект, задачи, гипотезы исследования в сфере менеджмента
Классифицирует данные по типу, шкале измерений.
Имеет представление о подходах к анализу неструктурированных данных, об основах Семантического и Digital анализа.
Решает практические задачи по анализу структурированных данных, проводит анализ результатов исследований. Имеет представление о подходах к анализу big data
Проводит статистическую обработку первичных данных, представляет результаты в виде графиков и таблиц,

Содержание учебной дисциплины

Менеджмент как наука
Менеджмент – наука о правильном и эффективном управлении. Структура исследования, основные подходы к исследованиям, виды научных исследований. Понятие объекта и предмета исследования. Формулирование темы и цели научного исследования. Специфика объекта и предмета исследования в сфере менеджмента.
Анализ данных. Понятие, структура, виды, области применения.
Принципы и общая схема анализа данных. Извлечение и визуализация данных. Интеллектуальный анализ данных, топологический анализ данных, разведочный анализ данных. Понятие о технологии Data Mining. Реализация в пакетах прикладных программ. Сетевые технологии Data Mining. Специфика анализа данных в менеджменте и использование информации для принятия управленческих решений.
Анализ неструктурированных данных. Семантический, Digital анализ.
Методы сбора неструктурированной информации. Контент анализ. Частотный анализ. Методы обработки номинативных данных. Сравнительный анализ распределения данных с использованием компьютерной программы IBM SPSS STATISTICS. Семантический анализ: понятие, структура, смысловая единица текста. Выделение ключевых фраз, смысловых единиц, фактов, упоминаний персон, организаций, событий и др. из неструктурированных текстовых данных. Digital анализ- цифровой анализ и аудит эффективности компании в вебе, соцсетях, приложениях и пр. Преимущества и недостатки внедрения цифровых технологий для анализа эффективности компаний. Перспективы применения Digital анализа в принятии управленческих решений.
Анализ структурированных данных. Анализ «Больших данных» (big data).
Классификация задач, приводящих к обработке структурированных данных. Определение понятия «измерение». Признаки и переменные в социальныхисследованиях. Виды и примеры шкал по С. Стивенсу. Стандартные законы распределения данных. Использование асимметрии и эксцесса для оценки нормальности распределения. Проверка статистических гипотез. Проведение анализа одномерных данных с использованием компьютерной программы IBM SPSS STATISTICS. Подбор метода анализа многомерных данных в зависимости от поставленной научной задачи в сфере управления. Корреляционный анализ. Основные понятия, задачи, область применения. Понятие силы и направления корреляционной связи. Проведение корреляционного анализа с использованием компьютерной программы IBM SPSS STATISTICS. Факторный анализ. Основные понятия, задачи, область применения. Методы факторного анализа. Подбор оптимального количества факторов. Проблема простой структуры. Вращение факторов. Интерпретация факторной матрицы. Кластерный анализ. Основные понятия, задачи, область применения. Методы и алгоритмы кластерного анализа. Формы представления результатов анализа. Интерпретация результатов кластерного анализа. Понятие «big data», история развития, источники получения данных, отличие от статистических данных. Методы анализа и обработки «big data», программные платформы обработки данных, примеры использования в менеджменте, маркетинге, в области предоставления сервисных услуг. Использование «big data» в HR-процессах. Бизнес-аналитик: сфера обязанностей, требования к профессиональным и личностным качествам.
Методы исследований в менеджменте
on-line курс на платформе «Открытое образование», https://openedu.ru/course/msu/METHODSMANAGMENT/

Элементы контроля

Письменное домашнее задание по разделу «Менеджмент как наука»
письменное домашнее задание по разделу «Анализ данных. Понятие, структура, виды, области применения»
Доклад по теме с презентацией
контрольная работа
прохождение on-line курса
тест
Письменное домашнее задание по разделу «Менеджмент как наука»
письменное домашнее задание по разделу «Анализ данных. Понятие, структура, виды, области применения»
Доклад по теме с презентацией
контрольная работа
прохождение on-line курса
тест

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (2 модуль)
0.2 * Доклад по теме с презентацией + 0.3 * контрольная работа + 0.05 * письменное домашнее задание по разделу «Анализ данных. Понятие, структура, виды, области применения» + 0.05 * Письменное домашнее задание по разделу «Менеджмент как наука» + 0.2 * прохождение on-line курса + 0.2 * тест

Магистерская программа «Управление развитием компании»

Адрес

Методология научных исследований в менеджменте

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Цель освоения дисциплины

Планируемые результаты обучения

Содержание учебной дисциплины

Элементы контроля

Промежуточная аттестация

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

Рекомендуемая дополнительная литература