1. Цели освоения дисциплины
| 1.1. | Учебный курс «Интеллектуальный анализ данных» посвящен проектированию бизнес-исследований, проверке и обоснованию надежности их результатов, применению математико-статистических методов обработки и анализа эмпирических данных, проверки исследовательских гипотез, прогнозирования. Основная цель курса – освоение специальных методов и прикладного программного обеспечения (математико-статистических пакетов R, PSPP, SPSS) для математически корректного анализа результатов количественных исследований в экономических и бизнес-областях. Главной особенностью курса является его практическая направленность. В рамках курса рассматриваются реальные задачи в областях маркетинга, управления, прогнозирования и оптимизации производства товаров, оценки качества товаров и услуг и многих других сферах деятельности. В течение курса студентам будут предложено свыше 100 задач для самостоятельного решения и решения на лабораторных занятиях. Учебный курс направлен на формирование основ статистической грамотности в тех областях, которые часто остаются за пределами базовых вузовских курсов по математике, статистике и эконометрике, а также многих учебников и учебных пособий. Особое внимание уделяется математическим основам проектирования количественных социально-экономических измерений: подробно рассматриваются виды измерительных шкал, методы калибровки и конвертирования данных из неметрических в метрические шкалы (в том числе с использованием модели Г. Раша), подходы и методы для оценки точности и надежности социально-экономических измерений (с использованием коэффициента альфа Кронбаха, коэффициентов Гутмана и других критериев и показателей). Также более обстоятельно, чем в базовых курсах по статистике и эконометрике, рассматриваются вопросы статистической проверки исследовательских гипотез, разбираются особенности использования статистических критериев и методов для такой проверки и получения корректных (с математической точки зрения) результатов. Заметное место занимает обсуждение вопросов корректного и адекватного использования методов корреляционно-регрессионного анализа и анализа временных рядов для прогнозирования социально-экономических процессов. Целью учебного курса является обучение студентов навыкам практического использования современных программных продуктов для корректного статистического анализа результатов эмпирических бизнес-исследований, построения прогнозов, оценки рисков и принятия на этой основе управленческих решений в различных областях экономики и бизнеса. Задачи курса: познакомить с методами оценки качества результатов статистических бизнес-исследований; дать представление о возможностях и функциях статистических пакетов для анализа социально-экономических процессов; научить уверенно использовать пакеты статистические пакеты для обработки данных; научить корректной интерпретации полученных результатов для анализа, прогнозирования и оценки рисков. |
|---|
2. Место дисциплины в структуре ООП
| Цикл (раздел) ООП: Б1.О.03 |
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
| ОПК-2 | Способен разрабатывать оригинальные алгоритмы и программные средства, в том числе с использованием современных интеллектуальных технологий, для решения профессиональных задач; |
| ОПК-2.1 | Знать современные интеллектуальные технологии для решения профессиональных задач |
| ОПК-2.2 | Уметь обосновывать выбор современных интеллектуальных технологий и программной среды при разработке оригинальных программных средств для решения профессиональных задач |
| ОПК-3 | Способен анализировать профессиональную информацию, выделять в ней главное, структурировать, оформлять и представлять в виде аналитических обзоров с обоснованными выводами и рекомендациями; |
| ОПК-3.1 | Знать принципы, методы и средства анализа и структурирования профессиональной информации |
| ОПК-3.2 | Уметь анализировать профессиональную информацию, выделять в ней главное, структурировать, оформлять и представлять в виде аналитических обзоров |
| В результате освоения дисциплины обучающийся должен | |
| 3.1. | Знать: |
|---|---|
| 3.1.1. | основы теории социально-экономических измерений, подходы к проектированию измерительных шкал, проверке и обоснованию надежности результатов измерения, применению математико-статистических методов обработки и анализа эмпирических данных, проверки исследовательских гипотез. |
| 3.2. | Уметь: |
| 3.2.1. | применять методы проектирования измерительных шкал, проверки и обоснования надежности результатов измерения, проверки исследовательских гипотез, статистической обработки данных. |
| 3.3. | Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть): |
| 3.3.1. | обработки данных с использованием специальных методов и прикладного программного обеспечения (математико-статистических пакетов PSPP, R для математически корректного анализа результатов количественных исследований в экономических и социальных областях. |
4. Структура и содержание дисциплины
| Код занятия | Наименование разделов и тем | Вид занятия | Семестр | Часов | Компетенции | Литература |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Раздел 1. Данные и измерения. Логика и методы проверки статистических гипотез. Параметрические и непараметрические методы. Оценка качества измерений. | ||||||
| 1.1. | Измерение и типы измерительных шкал | Лекции | 1 | 1 | Л2.2, Л1.1 | |
| 1.2. | Метод QIPM: пример компромисса между точностью и простотой | Лабораторные | 1 | 1 | Л2.2, Л1.1 | |
| 1.3. | Формирование и анализ выборочной совокупности | Лабораторные | 1 | 2 | Л2.2, Л1.1 | |
| 1.4. | Формирование и анализ выборочной совокупности | Лекции | 1 | 2 | Л2.2, Л1.1 | |
| 1.5. | Использование статистических пакетов для определения базовых характеристик выборки | Лекции | 1 | 1 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 | |
| 1.6. | Использование статистических пакетов для определения базовых характеристик выборки | Лабораторные | 1 | 2 | Л2.2, Л1.1 | |
| 1.7. | Проверка статистических гипотез | Лекции | 1 | 2 | Л2.2, Л1.1 | |
| 1.8. | Проверка статистических гипотез | Лабораторные | 1 | 2 | Л2.2, Л1.1 | |
| 1.9. | Параметрические методы проверки статистических гипотез | Лекции | 1 | 2 | Л2.2, Л1.1 | |
| 1.10. | Параметрические методы проверки статистических гипотез | Лабораторные | 1 | 4 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 | |
| 1.11. | Непараметрические методы проверки статистических гипотез | Лабораторные | 1 | 3 | Л2.2, Л1.1 | |
| 1.12. | Дисперсионный анализ | Лекции | 1 | 0 | Л2.2, Л1.1 | |
| 1.13. | Дисперсионный анализ | Лабораторные | 1 | 4 | Л2.2, Л1.1 | |
| 1.14. | Непараметрические методы проверки статистических гипотез | Лекции | 1 | 0 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 | |
| 1.15. | Оценка качества измерений и измерительных инструментов в социально-экономических исследованиях | Лекции | 1 | 0 | Л2.2, Л1.1 | |
| 1.16. | Оценка качества измерений и измерительных инструментов в социально-экономических исследованиях | Лабораторные | 1 | 6 | Л2.2, Л1.1 | |
| 1.17. | Самостоятельная подготовка по темам курса | Сам. работа | 1 | 76 | Л2.2, Л1.1 | |
5. Фонд оценочных средств
| 5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины |
| см. Приложение |
| 5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.) |
| 5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации |
| ФОС по курсу представлен на размещен на Едином образовательном портале АлтГУ https://portal.edu.asu.ru/course/view.php?id=134#section-0 |
| Приложения |
|
Приложение 1.
ИАД_ФОС Прикладная информатика 2022.doc
|
6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
| 6.1. Рекомендуемая литература | ||||
| 6.1.1. Основная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л1.1 | Дубина И.Н. | Основы математического моделирования социально-экономических процессов: учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры | М. : Издательство Юрайт // ЭБС «Юрайт», 2018 | www.biblio-online.ru/book/AE81649F-D411-4FF5-8733-614106E0D831. |
| 6.1.2. Дополнительная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л2.1 | Мхитарян В.С. - Отв. ред. | Анализ данных: Учебник для академического бакалавриата | М.:Издательство Юрайт, 2018 | urait.ru |
| Л2.2 | Дубина И.Н. | Математико-статистические методы в эмпирических социально-экономических исследованиях: | «Финансы и статистика», 2010 | |
| 6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" | ||||
| Название | Эл. адрес | |||
| Э1 | Образовательный портал «Экономика, Социология, Менеджмент: Методы сбора и анализа социологических данных». http://ecsocman.edu.ru/db/sect/124/36.html | |||
| Э2 | 2. Сайт В.С. Аванесова. http://testolog.narod.ru | |||
| Э3 | 4. Социология и маркетинг в сети. http://socionet.narod.ru/stat.html | |||
| Э4 | 5. Социология: методология, методы, математические модели. http://www.nir.ru/socio/scipubl/4M.htm | |||
| Э5 | 7. Статистические методы. Сайт А.И. Орлова. http://orlovs.pp.ru/stat.php | |||
| Э6 | 8. Центр маркетинга и информационного менеджмента РГГУ. Словарь терминов. http://marketing.rsuh.ru | |||
| Э7 | 9. Экономика и математические методы. http://www.cemi.rssi.ru/emm/ | |||
| Э8 | 10. Cumulative Item Response Theory Models. | |||
| Э9 | http://www.education.umd.edu/Depts/EDMS/tutorials/CIRT.html | |||
| Э10 | 11. Expert Choice. www.expertchoice.com | |||
| Э11 | 12. Exponenta.ru. Образовательный математический сайт. http://www.exponenta.ru/SOFT/STATIST/STATIST.asp | |||
| Э12 | 13. Institute for Objective Measurement. http://www.rasch.org | |||
| Э13 | 14. Palisade Decision Tools. www.palisade.com | |||
| Э14 | 15. StatSoft Russia. www.statsoft.ru | |||
| Э15 | КУРС в ЭИОС АГУ | portal.edu.asu.ru | ||
| 6.3. Перечень программного обеспечения | ||||
| Excel R PSPP Microsoft Windows 7-Zip AcrobatReaderMicrosoft Office 2010 (Office 2010 Professional, № 4065231 от 08.12.2010), (бессрочно); Microsoft Windows 7 (Windows 7 Professional, № 61834699 от 22.04.2013), (бессрочно); Chrome (http://www.chromium.org/chromium-os/licenses), (бессрочно); 7-Zip (http://www.7-zip.org/license.txt), (бессрочно); AcrobatReader (http://wwwimages.adobe.com/content/dam/Adobe/en/legal/servicetou/Acrobat_com_Additional_TOU-en_US-20140618_1200.pdf), (бессрочно); ASTRA LINUX SPECIAL EDITION (https://astralinux.ru/products/astra-linux-special-edition/), (бессрочно); LibreOffice (https://ru.libreoffice.org/), (бессрочно); Веб-браузер Chromium (https://www.chromium.org/Home/), (бессрочно); Антивирус Касперский (https://www.kaspersky.ru/), (до 23 июня 2024); Архиватор Ark (https://apps.kde.org/ark/), (бессрочно); Okular (https://okular.kde.org/ru/download/), (бессрочно); Редактор изображений Gimp (https://www.gimp.org/), (бессрочно) | ||||
| 6.4. Перечень информационных справочных систем | ||||
| Информационная справочная система: СПС КонсультантПлюс (инсталлированный ресурс АлтГУ или http://www.consultant.ru/). Профессиональные базы данных: 1. Электронная база данных «Scopus» (http://www.scopus.com); 2. Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета (http://elibrary.asu.ru/); 3. Научная электронная библиотека elibrary (http://elibrary.ru) | ||||
7. Материально-техническое обеспечение дисциплины
| Аудитория | Назначение | Оборудование |
|---|---|---|
| Учебная аудитория | для проведения занятий лекционного типа, занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации, курсового проектирования (выполнения курсовых работ), проведения практик | Стандартное оборудование (учебная мебель для обучающихся, рабочее место преподавателя, доска) |
| Помещение для самостоятельной работы | помещение для самостоятельной работы обучающихся | Компьютеры, ноутбуки с подключением к информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», доступом в электронную информационно-образовательную среду АлтГУ |
8. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины
| Формы работы по курсу: лекционные и лабораторные занятия в компьютерном классе, выполнение домашних. Виды контроля: текущий и итоговый. В рамках текущего контроля фиксируется посещение студентами лекционных и лабораторных занятий, а также выполнение домашних заданий. Форма итогового контроля (экзамен) – собеседование по темам курса и проверка выполнения экзаменационных заданий. Методика формирования результирующей оценки (см. Приложение). Посещение всех лекционных и лабораторных занятий по курсу является обязательным. Перед каждым лабораторным занятием преподаватель указывает тему, по вопросам к которой следует готовиться, и задачи для самостоятельного выполнения (5-7 заданий по теме). На лабораторном занятии обсуждаются предложенные задания и решаются дополнительные задачи (3-5 задач). По итогам занятия отмечается результативность работы каждого студента (текущий контроль), которая затем учитывается при формировании итоговой оценки по курсу. |