|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
USII / FPZD
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
USII
/
FPZD
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Počítačové zpracování podnikových dat
|
Způsob zakončení
|
Zápočet
|
Způsob zakončení
|
Zápočet
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
5
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
1
[HOD/TYD]
Cvičení
2
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Počítán do průměru
|
NE
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Letní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
NE
|
Zimní semestr
|
40 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Minimum (B + C) studentů
|
nestanoveno
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
|
Hodnotící stupnice |
S|N |
Periodicita |
každý rok
|
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ne
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
Nejsou definovány
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Cílem předmětu je seznámit studenty se základními principy zpracování podnikových dat pomocí moderního přístupu s využitím běžného i specializovaného programového vybavení a odpovídajících matematických nástrojů.
|
Požadavky na studenta
|
Zápočet je udělen za vypracování zadaných úkolů ve stanovených termínech a závěrečný test s úspěšností alespoň 60 %.
|
Obsah
|
Struktura a příklady souborů podnikových dat.
Charakteristiky souboru podnikových dat.
Nástroje pro statistické zpracování souborů podnikových dat.
Grafické vyjádření charakteristik souboru podnikových dat, kontingenční tabulky a grafy.
Časový vývoj podnikových dat a jeho parametry.
Nástroje pro stanovení pravděpodobného vývoje parametrů podnikových dat.
Testování vztahů mezi veličinami v souboru a odhadu jejich vývoje, regrese a korelace.
Současné trendy ve zpracování a prezentaci výstupů zpodnikových dat.
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
-
Přednášející:
RNDr. Ing. Oldřich Horák, Ph.D. (100%),
doc. Ing. Hana Kopáčková, Ph.D. (100%),
-
Cvičící:
RNDr. Ing. Oldřich Horák, Ph.D. (100%),
doc. Ing. Hana Kopáčková, Ph.D. (100%),
-
Examinátoři:
RNDr. Ing. Oldřich Horák, Ph.D.,
|
Literatura
|
-
Základní:
Brebera, David a kol. Sbírka příkladů ze statistiky. Pardubice, 2014.
-
Základní:
Horálek, Vratislav. Základní statistické výpočty s podporou Microsoft Excel. Praha: Česká společnost pro jakost, 2001. ISBN 80-02-01427-8.
-
Doporučená:
Šťastný, Zdeněk. Matematické a statistické výpočty v Microsoft Excelu : určeno pro Microsoft Excel 95, 97 i 2000. Praha: Computer Press, 1999. ISBN 80-7226-141-X.
-
Doporučená:
Zvára, Karel. Pravděpodobnost a matematická statistika. Praha: Matfyzpress, 2006. ISBN 80-86732-71-1.
-
Doporučená:
Hindls, Richard . Statistika pro ekonomy. Praha: Professional Publishing, 2006. ISBN 80-86946-16-9.
-
Doporučená:
Hendl, Jan. Statistika v aplikacích. Praha: Portál, 2014. ISBN 978-80-262-0700-9.
|
Časová náročnost
|
Prezenční forma studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Kontaktní výuka
|
13
|
Praktická výuka
|
26
|
Projekt individuální
|
30
|
Domácí příprava na výuku
|
30
|
Sběr materiálu
|
10
|
Příprava na zápočet
|
30
|
Samostatná kritická četba
|
10
|
Celkem
|
149
|
|
Předpoklady - další informace k podmíněnosti studia předmětu |
- |
Získané způsobilosti |
Student, který úspěšně absolvoval předmět, umí:
vysvětlit pojmy využívané kpopisu souboru podnikových dat a jejich matematické analogie;
popsat soubor podnikových dat svyužitím základních statistických charakteristik a vysvětlit jejich informační význam;
popsat základní vztahy mezi charakteristikami souboru podnikových dat;
vysvětlit analogie souboru podnikových dat a matematicky definované náhodné veličiny;
vysvětlit možnosti a omezení odhadu vývoje charakteristik svyužitím základů teorie pravděpodobnosti;
Student, který úspěšně absolvoval předmět, dovede:
zpracovat pomocí programového vybavení soubor podnikových dat a získat tak jeho základní charakteristiky;
vyjádřit slovně a graficky získané charakteristiky souboru podnikových dat;
odhalit vsouboru podnikových dat základní typy chyb a eliminovat jejich vliv;
zjistit, kvalifikovat a kvantifikovat vztahy mezi veličinami vsouboru podnikových dat;
pomocí interpolace stanovit odhady chybějících hodnot vsouboru podnikových dat a odhady ověřit;
stanovit vsouboru podnikových dat trendy a cyklické změny a správně je parametrizovat;
svyužitím programového vybavení odhadnout a vyjádřit vývoj charakteristik pomocí extrapolace;
Student, který úspěšně absolvoval předmět, je schopen:
komplexně zpracovat soubor podnikových dat a určit vybrané charakteristiky včetně odhadu jejich přesnosti;
ze stanovených charakteristik sestavit slovní a grafický výstup vhodný pro podnikový reporting;
pomocí získaných charakteristik stanovit odhad pravděpodobného vývoje vybraných charakteristik;
zparametrů vývoje sestavit slovní a grafický výstup a odhad relevantně vysvětlit; |
Vyučovací metody |
- Monologická (výklad, přednáška, instruktáž)
- Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming)
- Metody samostatných akcí
- Nácvik dovedností
|
Hodnotící metody |
- Posouzení zadané práce
- Didaktický test
|
|
|
|