2022/2023

Управление данными

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Маго-лего

Кто читает: Кафедра общего и стратегического менеджмента (Нижний Новгород)

Когда читается: 3, 4 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Осипова Ольга Сергеевна, Привалов Игорь Васильевич

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 40

Программа дисциплины

Аннотация

Программа демонстрирует возможности, которые предоставляет анализ данных для принятия управленческих решений в сферах управления бизнес-процессами, маркетинга, анализа продуктовых и клиентских рынков, управления социальной средой организации. Студенты не только исследуют возможности организационного развития на основе анализа объективных данных, но и выполнят собственные аналитические проекты в контексте ряда управленческих задач. Курс включает ряд разноплановых бизнес-кейсов для самостоятельной практической работы. Студенты знакомятся и практикуются работать в ряде сред: используются средства Excel, R, SPSS, Python.

Цель освоения дисциплины

• Получить представление о возможностях анализа данных для принятия управленческих решений, сформировать представление о требованиях к сбору и обработке данных, научиться самостоятельно производить анализ данных и их интерпретацию в контексте управленческих задач

Планируемые результаты обучения

• Студенты изучат типы данных
• Студенты научатся выполнять предобработку данных средствами MS Excel
• Студенты научатся применять для принятия управленческих задач описательные статистики
• Студенты научатся формировать требования к сбору данных и формированию базы данных в зависимости от планируемых задач
• Студенты научатся формировать требования к формированию баз данных в зависимости от планируемых задач
• Студенты научатся формулировать и проверять исследовательские гипотезы в контексте задач принятия управленческих решений
• Студенты познакомятся и сформируют первичный опыт анализа данных с помощью пакета IBM SPSS
• Студенты познакомятся и сформируют первичный опыт работы в IBM SPSS
• Студенты познакомятся и сформируют первичный опыт работы в среде R
• Студенты познакомятся со средой Python и сформируют первичный опыт работы в ней
• Студенты узнают базовые модели математического моделирования для принятия управленческих решений
• Студенты узнают виды анализа данных для принятия управленческих решений и типы данных, а также требования к формированию баз данных в зависимости от планируемых задач
• Студенты узнают основные категории статистического анализа данных
• Студенты узнают разнообразие и характер данных, которым может оперировать менеджер для принятия управленческих решений;

Содержание учебной дисциплины

• Возможности анализа данных для принятия управленческих решений
• Базовые категории при анализе баз данных
• Структуры базы данных
• Корреляционный анализ
• Регрессионный анализ
• Кластерный анализ
• Дерево решений
• Анализ операций организации

Элементы контроля

• Активность на занятиях
  Активность на интерактивных лекционных и на семинарских занятиях - на основе домашней подготовки
• Практические работы
  Требуется самостоятельное выполнение практических заданий в соответствие с темами курса. Задания сдаются в формате презентации и защиты на семинарах.
• Итоговая защита проекта
  Защита проекта по решению практической управленческой проблемы (выбирается обучающимися или выполняется на основе учебного кейса) с применением не менее трех изученных инструментов анализа.

Промежуточная аттестация

• 2022/2023 учебный год 4 модуль
  0.3 * Итоговая защита проекта + 0.05 * Активность на занятиях + 0.3 * Практические работы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• 19069 - А.Обервайс; Г.Фоссен; Т.Карле; Ф.Шёнталер - Бизнес-процессы: Языки моделирования, методы, инструменты - 9785961424829 - Alpina - Альпина Паблишер - 2019 - https://hse.alpinadigital.ru/book/19069
• 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).
• Базы данных : учеб. пособие / О.Л. Голицына, Н.В. Максимов, И.И. Попов. — 4-е изд., перераб. и доп. — Москва : ФОРУМ : ИНФРА-М, 2020. — 400 с. — (Высшее образование: бакалавриат). - Текст : электронный. - URL: http://znanium.com/catalog/product/1053934
• Бизнес-аналитика средствами Excel : учеб. пособие / Я.Л. Гобарева, О.Ю. Городецкая, А.В. Золотарюк. — 3-е изд., перераб. и доп. — М. : Вузовский учебник : ИНФРА-М, 2018. — 350 с. + Доп. материалы [Электронный ресурс; Режим доступа http://www.znanium.com]. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/854421
• Груздев, А. В. Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python: метод деревьев решений и случайный лес : руководство / А. В. Груздев. — Москва : ДМК Пресс, 2018. — 642 с. — ISBN 978-5-97060-539-4. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/123700 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Джонатан, К., Грегори, Р., & Джек, С. (2015). Форсайт, конкурентная разведка и бизнес-аналитика — инструменты повышения эффективности отраслевых программ. Форсайт, 9(1).
• Миркин, Б. Г.  Введение в анализ данных : учебник и практикум / Б. Г. Миркин. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 174 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-9916-5009-0. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/450262 (дата обращения: 28.08.2023).
• Салин, В. Н., Статистический анализ данных цифровой экономики в системе «STATISTICA» : учебно-практическое пособие / В. Н. Салин, Э. Ю. Чурилова. — Москва : КноРус, 2019. — 238 с. — ISBN 978-5-406-06835-9. — URL: https://book.ru/book/931277 (дата обращения: 25.08.2023). — Текст : электронный.
• Язык программирования Python: практикум : учеб. пособие / Р.А. Жуков. — М. : ИНФРА-М, 2019. — 216 с. + Доп. материалы [Электронный ресурс; Режим доступа: http://www.znanium.com]. — (Высшее образование: Бакалавриат). — www.dx.doi.org/10.12737/textbook_5cb5ca35aaa7f5.89424805.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Базы данных. Практическое применение СУБД SQL и NoSQL-типа для проектирования информационных систем : учеб. пособие / С.А. Мартишин, В.Л. Симонов, М.В. Храпченко. — М. : ИД «ФОРУМ» : ИНФРА-М, 2019. — 368 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/1001370
• Бизнес-процессы: регламентация и управление : учебник / В.Г. Елиферов, В.В. Репин. — М. : ИНФРА-М, 2019. — 319 с. — (Учебники для программы МВА). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/1020015
• Бринк Хенрик, Ричардс Джозеф, Феверолф Марк - Машинное обучение. — (Серия «Библиотека программиста») - 978-5-496-02989-6 - Санкт-Петербург: Питер - 2018 - 355472 - https://ibooks.ru/bookshelf/355472/reading - iBOOKS
• Воскобойников Ю.Е. - Регрессионный анализ данных в пакете MATHCAD - Издательство "Лань" - 2011 - 224с. - ISBN: 978-5-8114-1096-5 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/666
• Изучаем Spark: молниеносный анализ данных / Х. Карау, Э. Конвински, П. Венделл, М. Захария. — Москва : ДМК Пресс, 2015. — 304 с. — ISBN 978-5-97060-323-9. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/90118 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Интернет-предпринимательство: практика применения дизайн-мышления в создании проекта : учебно-практическое пособие / Н. Ф. Алтухова, А. А. Громова, М. Р. Зобнина [и др.] ; под ред. Е. В. Васильевой. — Москва : КноРус, 2019. — 306 с. — (Бакалавриат). — ISBN 978-5-406-06805-2. — URL: https://book.ru/book/930721 (дата обращения: 25.08.2023). — Текст : электронный.
• Кондрашов, Ю. Н., Анализ данных и машинное обучение на платформе MS SQL Server : учебное пособие / Ю. Н. Кондрашов. — Москва : Русайнс, 2020. — 303 с. — ISBN 978-5-4365-3369-8. — URL: https://book.ru/book/933497 (дата обращения: 25.08.2023). — Текст : электронный.
• Крыштановский А. О. - Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS - 978-5-7598-0486-4 - Москва: ВШЭ - 2007 - 352901 - https://ibooks.ru/bookshelf/352901/reading - iBOOKS
• Мадера, А. (2014). Принятие Решений В Условиях Неопределенности При Актуализации В Будущем Множества Возможных Шансов И Рисков. МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ПРИКЛАДНЫХ И ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ, 4.
• Системный анализ, оптимизация и принятие решений : учебник для студентов высших учебных заведений / В.А. Кузнецов, А.А. Черепахин. — М. : КУРС : ИНФРА-М, 2017. — 256 с. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/908528

Авторы

• Поршнев Александр Валерьевич
• Осипова Ольга Сергеевна