Принятие решений на основе данных

2023/2024

Статус: Майнор

Кто читает: Департамент стратегического и международного менеджмента

Где читается: Высшая школа бизнеса

Когда читается: 3, 4 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Шапошников Дмитрий Евгеньевич

Язык: русский

Кредиты: 5

Контактные часы: 50

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Принятие решений – основа любого управления. Кроме того, в цифровом мире бизнес решения следует принимать на основе доступных данных - как внутренних данных компании, так и данных внешней среды. В этом курсе вы получите представление о том, какие данные и как могут быть полезны для принятия различных бизнес-решений. Вы также познакомитесь с методами и моделями анализ данных.

Цель освоения дисциплины

Получение теоретических и практических знаний в области комплекса экономических, математических и компьютерных компетенций для анализа требований, формирования системных принципов, моделей и методов принятия решений на основе данных.
Получение практических знаний и компетенций в области получения, анализа, хранения и обработки данных экономической статистики и аналитики, а также формирования исходных и параметрических данных для принятия решений.

Планируемые результаты обучения

Умение формировать и классифицировать проблему принятия решений с точки зрения организационно-экономических систем.
Умение формировать математическую модель принятия решений как задачу оптимизации и получить решение при помощи стандартных пакетов и модулей.
Развитие компетенций анализа проблемы принятия решений в условиях многокритериального выбора с применением различных подходов и методов.
Получены / Развиты компетенции по разработке модели данных и формированию идентификационного и атрибутивного состава показателей и объектов.
Получение / Развитие компетенций по формированию требований к программным и аппаратно-программным комплексам хранения и обработки данных.
Получение / Развитие компетенций по классификации и интерпретации данных для сбора и хранения.
Получение / Развитие компетенций по предварительному анализу и предварительной обработке данных, включая очистку и исключение случайностей.
Получены компетенции по аналитике организационно-экономических данных и применению корреляционного анализа и анализа динамики для формирования исходных данных и параметров принятия решений.
Формирование / Развитие компетенций в области анализа проблемы, формирования задачи, получения и интерпретации результатов в различных предметных областях и отраслях экономики.
Развитие компетенций в области принятия решений в различных аспектах управления проектами.

Содержание учебной дисциплины

Теоретические основы принятия решений
Теоретические и практические основы хранения данных
Сбор данных
Статистический анализ и визуализация
Данные как основа принятия решений

Элементы контроля

Построение аналитического выравнивания
Выполнение работы в MS Excel с расчётом прогноза и представления результатов
Лабораторная работа по предварительной подготовке данных
Задание по формированию таблицы формирования многокритериальной оценки альтернатив. Необходимо создать таблицу с нормализованными данными по исходным, согласованным с преподавателем. По итогам проводится собеседование.
Построение модели и решение задачи о назначениях команд исполнителей на работы
По образцу работы, разобранной на практических занятиях, построить модель и решить двухкритериальную задачу о назначениях. Размерность и исходные данные изменить в соответствии с конкретной предметной областью. Построить область эффективных решений (не менее 5 точек).

Промежуточная аттестация

2023/2024 учебный год 4 модуль
0.2 * Лабораторная работа по предварительной подготовке данных + 0.5 * Построение аналитического выравнивания + 0.3 * Построение модели и решение задачи о назначениях команд исполнителей на работы

Список литературы

Авторы

Шапошников Дмитрий Евгеньевич

Программа дисциплины