Statystyka dla menadżerów 2637-EMBA-PL-SM
Metody analizy i eksploracji danych ilościowych są coraz częściej wykorzystywane w procesie podejmowania decyzji menedżerskich. Wymaga to jednak znajomości mocnych i słabych stron różnych metod badawczych, umiejętnej oceny znaczenia i przydatności różnych typów danych, wyboru odpowiedniej metody analizy, czy - wreszcie - weryfikacji wyciągniętych z analizy wniosków. Coraz ważniejsza jest też umiejętność odsiewania "ziarna od plew", np. poprzez dostrzeżenie prób manipulacji prezentacją wyników lub wyciągania nieuzasadnionych wniosków z przeprowadzonych badań.
Koordynatorzy przedmiotu
Rodzaj przedmiotu
Tryb prowadzenia
Efekty kształcenia
Zakres wiedzy:
• poprawnie posługuje się pojęciami z zakresu analizy statystycznej i eksploracji danych;
• posiada wiedzę o sposobach przeprowadzania badań ilościowych dostosowanych do problemu badawczego;
• rozumie podstawowe metody analizy Big Data oraz ich ograniczenia;
• zna silne i słabe strony podstawowych metod analizy statystycznej i eksploracji danych.
2. Zakres umiejętności – słuchacz umie:
• dobrać, stosować i weryfikować odpowiednie do sytuacji metody i narzędzia analizy statystycznej i eksploracji danych;
• dokonać właściwej interpretacji wyników badań;
• dokonać oceny trafność zewnętrznej i wewnętrznej badań ilościowych;
• dokonać analizy potrzeb biznesowych w zakresie realizacji badań ilościowych
3. Zakres postawy – słuchacz rozumie:
• znaczenie posiadania wiedzy z zakresu analizy danych dla usprawniania procesu zarządzania;
• znaczenie prawidłowej graficznej prezentacji danych i wyników badań;
• problemy etyczne związane z wykorzystaniem nieodpowiednich metod analizy danych oraz z niewłaściwą interpretacją i prezentacją wyników badań.
Kryteria oceniania
Zadania indywidualne i grupowe na zajęciach - 40%
• Zadania na platformie e-learningowej – 30%
• Projekt zaliczeniowy (realizowany zespołowo) – 30%
Ocena z projektu zaliczeniowego będzie zakomunikowana indywidualnie przez platformę Kampus, najpóźniej w terminie 30 dni od jego złożenia.
Literatura
Lista lektur podstawowych:
• Wyselekcjonowane na potrzeby kursu materiały umieszczone na platformie e-learningowej http://www.kampus.come.uw.edu.pl/
Lista lektur uzupełniających:
1. Business Statistics in Practice: Using Data, Modeling, and Analytics. Bruce Bowerman, Richard O’Connell, & Emily Murphree, 2016
2. Data Science: The Executive Summary. A technical book for nontechnical professionals. Field Cady, 2021
3. Business Data Science: Combining Machine Learning and Economics to Optimize, Automate, and Accelerate Business Decisions. Matt Taddy, 2019
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: