Анализ и визуализация данных в бизнес-аналитике

2021/2022

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

9

Кредиты

Кто читает:

Кафедра венчурного менеджмента (Нижний Новгород) (Факультет менеджмента (Нижний Новгород))

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

1-й курс, 2-4 модуль

Программа дисциплины

Аннотация

Курс состоит из двух блоков и ориентирован на формирование у обучающихся основных навыков работы с большими данными. Также в рамках курса отрабатываются практические навыки получения и обработки данных. Курс способствует развитию аналитических способностей путем анализа результатов обработки статистических данных.

Цель освоения дисциплины

• Целью курса является формирование у обучающихся основных навыков работы со статистическими данными и понимания принципов анализа данных.

Планируемые результаты обучения

• Владеет навыками подготовки данных к статистическому анализу
• Владеет основными средствами программы Excel для работы с данными
• Знает базовые методы и модели Data Mining
• Знает методы анализа временных рядов;
• Знает методы поиска и оценки причинно-следственных взаимосвязей в данных;
• Знает основные принципы работы с базами данных
• Знает основные теоретические принципы работы со статистическими данными
• Умеет выполнять обработку данных в Excel;
• Умеет проверять статистические гипотезы
• Умеет проводить корреляционно-регрессионный анализ данных
• Умеет формулировать запросы для СУБД

Содержание учебной дисциплины

• Введение в анализ данных. Предварительный анализ и визуализация данных.
• Статистические методы анализа данных
• Работа с временными рядами
• Инструменты обработки данных в Excel
• Хранение данных
• Data Mining

Элементы контроля

• Выполнение расчетно-графических работ
• Контрольная работа 1
• Контрольная работа 2
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2021/2022 учебный год 4 модуль
  0.15 * Контрольная работа 1 + 0.3 * Экзамен + 0.4 * Выполнение расчетно-графических работ + 0.15 * Контрольная работа 2

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Анализ данных : учебник для вузов / В. С. Мхитарян [и др.] ; под редакцией В. С. Мхитаряна. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 490 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-00616-2. — Текст : электронный // ЭБС Юрайт [сайт]. — URL: http://biblio-online.ru/bcode/450166 (дата обращения: 31.08.2020).
• Миркин Б. Г. - ВВЕДЕНИЕ В АНАЛИЗ ДАННЫХ. Учебник и практикум - М.:Издательство Юрайт - 2020 - 174с. - ISBN: 978-5-9916-5009-0 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/vvedenie-v-analiz-dannyh-450262

Рекомендуемая дополнительная литература

• Fraser C. Business statistics for competitive advantage with Excel 2016: basics, model building, simulation and cases. New York, NY: Springer Science+Business Media, 2016. 475 с.
• Agresti, A. (2017). Statistics: The Art and Science of Learning From Data, Global Edition. Pearson.
• Bruce, P. C. (2014). Introductory Statistics and Analytics : A Resampling Perspective. Hoboken, New Jersey: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=923330
• Jack A. Levin, & James Alan Fox. (2013). Elementary Statistics in Social Research: Pearson New International Edition : Essentials. Harlow, United Kingdom: Pearson. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1418805
• Newbold, P., Carlson, W. L., & Thorne, B. (2013). Statistics for Business and Economics: Global Edition (Vol. Eight edition). Boston, Massachusetts: Pearson Education. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1417883