|
Vyučující
|
-
Křupka Jiří, doc. Ing. PhD.
|
|
Obsah předmětu
|
1. Principy a využití BI. 2. Data, informace a znalosti. 3. Systémový přístup k rozhodování. 4. Pokročilé metody vícekriteriálního rozhodování za určitosti. 5. Metody rozhodování za neurčitosti. 6. Etapy a úkoly metodologie CRISP-DM. 7. Příprava dat k modelování. 8. Vybrané metody a základy tvorby modelů 9. Tvorba vybraných modelů a jejich vyhodnocení. 10. Databázové hledisko při návrhu systému BI. 11. Technologie, technické komponenty a konstrukce Decision Support System jako součást BI. 12. Modelování v BI. 13. Nové trendy v oblasti BI a konkurenčním zpravodajství (Competitive Intelligence).
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Metody práce s textem (učebnicí, knihou), Metody samostatných akcí
- Kontaktní výuka
- 13 hodin za semestr
- Praktická výuka
- 26 hodin za semestr
- Domácí příprava na výuku
- 26 hodin za semestr
- Příprava na zápočet
- 13 hodin za semestr
- Příprava na zkoušku
- 32 hodin za semestr
- Příprava prezentace (referátu)
- 10 hodin za semestr
|
|
Výstupy z učení
|
Cílem předmětu je seznámit studenty s problematikou Business Intelligence (BI). Předmět je zaměřen na získání znalostí, osvojení si postupů, zvládnutí nástrojů a rozvoj dovedností při analýze, vyhodnocení a reportování dat pro potřeby efektivní práci s firemními daty, rychlejší a efektivnější rozhodování.
Student bude mít základní přehled o problematice Business Intelligence, bude umět vysvětlit podstatu vybraných metod a algoritmů pro podporu rozhodování. Bude schopen řešit rozhodovací úlohy s využitím programových nástrojů. Bude znát základní strukturu těchto systémů a úlohu jednotlivých komponent.
|
|
Předpoklady
|
nespecifikováno
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Ústní zkouška, Písemná zkouška, Rozbor produktů pracovní činnosti studenta, Rozbor díla tvůrčího charakteru
Podmínkou účasti na zkoušce je získání zápočtu. Zápočtem se potvrzuje, že se student zúčastňoval výuky v požadované míře a že splnil požadavky, jimiž bylo udělení zápočtu podmíněno, a může přistoupit ke složení zkoušky. Podmínky udělení zápočtu určuje vyučující v prvním týdnu přednáškového období semestru. Zkouška z předmětu (písemná a ústní) je stanovena v souladu se Studijním a zkušebním řádem UPa.
|
|
Doporučená literatura
|
-
Berka, Petr. Dobývání znalostí z databází. Praha: Academia, 2003. ISBN 80-200-1062-9.
-
Fotr, Jiří. Manažerské rozhodování. Praha: Ekopress, 2003. ISBN 80-86119-69-6.
-
Hand, David J. Intelligent data analysis : an introduction. Berlin: Springer, 2003. ISBN 3-540-43060-1.
-
Harris, Carl M. Encyclopedia of operations research and management science. Boston: Kluwer Academic, 2001. ISBN 0-7923-7827-X.
-
Novotný, Ota. Business intelligence : jak využít bohatství ve vašich datech. Praha: Grada, 2005. ISBN 80-247-1094-3.
-
Petr, Pavel. Metody Data Miningu.. Pardubice: Univerzita Pardubice, 2015. ISBN 978-80-7395-873-2.
-
Pour, Jan. Business intelligence v podnikové praxi. Praha: Professional Publishing, 2012. ISBN 978-80-7431-065-2.
-
Ragsdale, Cliff T. Spreadsheet modeling & decision analysis : a practical introduction to management science. Mason: South-Western, 2004. ISBN 0-324-20305-5.
-
Turban, Efraim. Decision support and business inteligence systems. Upper Saddle River: Pearson Prentice Hall, 2007. ISBN 0-13-198660-0.
-
Turban, Efraim. Decision support systems and intelligent systems. New Jersey: Prentice Hall, 1998. ISBN 0-13-740937-0.
|