Analiza wielowymiarowa 2600-ABz1AWf
1. Wprowadzenie do analizy danych wielowymiarowych
•charakterystyka zbiorów danych, problemy wysokiego wymiaru, standaryzacja zmiennych.
2. Regresja wielokrotna i MANOVA
•zastosowania w badaniach biznesowych (np. czynniki wpływające na satysfakcję klientów).
3. Analiza składowych głównych (PCA)
•redukcja wymiarów, wizualizacja, zastosowania w segmentacji rynku.
4. Analiza czynnikowa
• czynniki ukryte, interpretacja, zastosowania w badaniach preferencji.
5. Analiza skupień (clustering)
• metody hierarchiczne i niehierarchiczne, segmentacja klientów.
6. Analiza dyskryminacyjna
• klasyfikacja obiektów, porównanie z metodami machine learning.
7. Analiza korespondencji i metody eksploracyjne
• zastosowania w analizie preferencji konsumenckich i badaniach marketingowych.
|
W cyklu 2025Z:
1. Wprowadzenie do analizy danych wielowymiarowych |
Rodzaj przedmiotu
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Student/Studentka po zaliczeniu kursu:
W zakresie wiedzy:
•zna podstawowe metody analizy wielowymiarowej, ich założenia i ograniczenia (K_W01),
•rozumie zastosowanie metod w analizach biznesowych i marketingowych (K_W05).
W zakresie umiejętności:
•potrafi dobrać właściwe narzędzie do rozwiązania problemu analitycznego (K_U01),
•wykonuje analizy wielowymiarowe z użyciem oprogramowania komputerowego (K_U03),
•interpretuje i prezentuje wyniki analiz w kontekście biznesowym (K_U09).
W zakresie kompetencji społecznych:
•rozumie znaczenie rzetelnej analizy danych dla procesów decyzyjnych,
•potrafi pracować w zespole nad projektem analitycznym
Kryteria oceniania
Kolokwium końcowe
Liczba punktów / ocena
Zalicza powyżej 50% pkt.
Praktyki zawodowe
Praktyki zawodowe nie są wymagane dla realizacji przedmiotu
Literatura
1.Aczel A.D. (2000). Statystyka w zarządzaniu. PWN..
2.Gatnar, E., Walesiak, M. (red.) (2012). Statystyczne analiza danych z wykorzystaniem programu R. PWN.
3.Panek T., Zwierzchowski J, (2013). Statystyczne metody wielowymiarowej analizy porównawczej: teoria i zastosowania. Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa
4. Stanisz, A. (2007). Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem Statistica PL na przykładach z medycyny. Tom 3: Analizy wielowymiarowe. StatSoft Polska, Kraków.
5.Anderson, T.W. (2003). An Introduction to Multivariate Statistical Analysis. Wiley.
6.Johnson, R.A., Wichern, D.W. (2007). Applied Multivariate Statistical Analysis. Pearson.
|
W cyklu 2025Z:
1.Aczel A.D. (2000). Statystyka w zarządzaniu. PWN.. |
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: