Analiza wielowymiarowa 2600-ABz1AWkf
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
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
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: