Předmět: Metody a nástroje Business Intelligence

» Seznam fakult » FES » USII
Název předmětu Metody a nástroje Business Intelligence
Kód předmětu USII/CMNB
Organizační forma výuky Konzultace
Úroveň předmětu Magisterský
Rok studia nespecifikován
Semestr Zimní
Počet ECTS kreditů 5
Vyučovací jazyk Čeština
Statut předmětu Povinný
Způsob výuky Kontaktní
Studijní praxe Nejedná se o pracovní stáž
Doporučené volitelné součásti programu Není
Vyučující
  • Petr Pavel, doc. Ing. Ph.D.
  • Kašparová Miloslava, Ing. Ph.D.
Obsah předmětu
Základní pojmy a principy práce s datovými soubory. Základní zpracování dat v tabulkovém procesoru MS Excel (např. využití funkcí, filtrování dat, tvorba kontingenční tabulek, vizualizace dat). Klasifikace dat. Analýza dat v odpovídajícím software (např. IBM SPSS Statistics, MS Excel). Vyhodnocení výsledků analýzy a jejich grafická reprezentace (vizualizace výsledků).

Studijní aktivity a metody výuky
Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming), Metody práce s textem (učebnicí, knihou), Metody samostatných akcí, Laborování
  • Vypracování seminární práce - 60 hodin za semestr
  • Domácí příprava na výuku - 48 hodin za semestr
  • Kontaktní výuka - 14 hodin za semestr
  • Samostatná kritická četba - 10 hodin za semestr
  • Příprava na zápočet - 18 hodin za semestr
Výstupy z učení
Cílem předmětu je upevnit znalosti a rozšířit praktické dovednosti v oblasti sběru dat, jejich analýzy a zpracování, návrhu modelů a jejich verifikace s využitím nástrojů Data Miningu a Business Inteligence.
Studenti si v rámci předmětu upevní své znalosti a rozšíří praktické dovednosti v oblasti sběru dat, jejich analýzy a zpracování, návrhu modelů a jejich verifikace a interpretace závěrů. Naučí se efektivně využívat Data Miningové nástroje v této oblasti.
Předpoklady
Základní znalosti na úrovni předmětů Teorie systémů II, Data Mining II a Business Intelligence.

Hodnoticí metody a kritéria
Posouzení zadané práce, Obhajoba vlastního projektu

Požadavky k zápočtu (i v případě on-line výuky): Zápočet je udělen za splnění úkolů, které jsou při zahájení semestru zveřejněny a za zpracování seminárního projektu včetně jejich odevzdání do systému Moodle.
Doporučená literatura
  • Hendl, Jan. Přehled statistických metod. Praha. 2015.
  • Jonášová, Hana. Zpracování dat v Excelu. Pardubice: Univerzita Pardubice, 2009. ISBN 978-80-7395-192-4.
  • Petr, Pavel. Data mining. Pardubice: Univerzita Pardubice, 2010. ISBN 978-80-7395-325-6.
  • Petr, Pavel. Metody Data Miningu. Pardubice: Univerzita Pardubice, 2014. ISBN 978-80-7395-872-5.
  • Rabušic, Ladislav. Statistická analýza sociálněvědních dat (prostřednictvím SPSS). Brno: Masarykova univerzita, 2019. ISBN 978-80-210-9247-1.
  • Řehák, Jan. SPSS - Praktická analýza dat. Brno: Computer Press, 2015. ISBN 978-80-251-4609-5.
  • Wendler, Tilo. Data mining with SPSS modeler . Cham: Springer International Publishing, 2016. ISBN 978-3-319-28707-2.


Studijní plány, ve kterých se předmět nachází
Fakulta Studijní plán (Verze) Kategorie studijního oboru/specializace Doporučený ročník Doporučený semestr