|
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
- 12 hodin za semestr
- Příprava na zápočet
- 13 hodin za semestr
- Příprava na zkoušku
- 32 hodin za semestr
- Domácí příprava na výuku
- 53 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, Posouzení zadané práce, 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 UPCE.
|
|
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.
|