• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Глава в книге
COOPERATION FORMS OF INDUSTRIAL COMPANIES AND SCIENTIFIC ORGANIZATIONS

NADEZHDA BUTRYUMOVA, ANASTASIA VOLINA.

In bk.: BUSINESS TRENDS: RESEARCH AGENDA IN INNOVATIONS AND ENTREPRENEURSHIP. Collection of scientific papers.. 2020. Ch. 2. P. 14-23.

Препринт
R&D and marketing NPD cooperation: antecedents and consequences in Russian companies

Denis Fomenkov, Kirill Veselov.

Social Science Research Network. Social Science Research Network. SSRN, 2015

Анализ и визуализация данных в бизнес-аналитике

2021/2022
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
9
Кредиты
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

Цель освоения дисциплины

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

Планируемые результаты обучения

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

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в анализ данных. Предварительный анализ и визуализация данных.
    Основы статистики. Виды данных. Источники данных. Сбор данных. Визуализация данных. Предварительный анализ данных. Ошибки и пропущенные значения.
  • Статистические методы анализа данных
    Генеральные совокупности и выборки. Проверка статистических гипотез. Критерии (критерий согласия). Поиск взаимосвязей и оценка их значимости (ковариация, корреляция, причинно-следственные связи, статистическая значимость). Линейная регрессия (метод наименьших квадратов, предпосылки, ограничения метода, прогноз)
  • Работа с временными рядами
    Введение в анализ временных рядов. Сглаживание временных рядов. Компонентный анализ.
  • Инструменты обработки данных в Excel
    Итоги. Консолидация данных. Сводные таблицы. Анализ «что-если». Модели данных. Надстройки Power Pivot и Power View.
  • Хранение данных
    Системы управления базами данных. Язык запросов SQL.
  • Data Mining
    Введение в интеллектуальный анализ данных. Модели и методы Data Mining.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Выполнение расчетно-графических работ
  • неблокирующий Контрольная работа 1
  • неблокирующий Контрольная работа 2
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (4 модуль)
    0.4 * Выполнение расчетно-графических работ + 0.15 * Контрольная работа 1 + 0.15 * Контрольная работа 2 + 0.3 * Экзамен
Список литературы

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