МИНОБРНАУКИ РОССИИ
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Алтайский государственный университет»

Анализ данных
рабочая программа дисциплины

Закреплена за кафедройКафедра экономики и эконометрики
Направление подготовки38.03.05. Бизнес-информатика
Форма обученияОчная
Общая трудоемкость3 ЗЕТ
Учебный план38_03_05_БИ-2-2020
Часов по учебному плану 108
в том числе:
аудиторные занятия 42
самостоятельная работа 39
контроль 27
Виды контроля по семестрам
экзамены: 6

Распределение часов по семестрам

Курс (семестр) 3 (6) Итого
Недель 19,5
Вид занятий УПРПДУПРПД
Лекции 12 12 12 12
Лабораторные 30 30 30 30
Сам. работа 39 39 39 39
Часы на контроль 27 27 27 27
Итого 108 108 108 108

Программу составил(и):
д.э.н., проф., Дубина И.Н.

Рецензент(ы):
к.т.н., доц., Рязанов М.А.

Рабочая программа дисциплины
Анализ данных

разработана в соответствии с ФГОС:
Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования по направлению подготовки 38.03.05 БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА (уровень бакалавриата) (приказ Минобрнауки России от 11.08.2016г. №№1002)

составлена на основании учебного плана:
38.03.05 Бизнес-информатика
утвержденного учёным советом вуза от 30.06.2020 протокол № 6.

Рабочая программа одобрена на заседании кафедры
Кафедра экономики и эконометрики

Протокол от 13.05.2019 г. № 10
Срок действия программы: 2016-2020 уч. г.

Заведующий кафедрой
д.э.н., проф. Е.Е. Шваков

Визирование РПД для исполнения в очередном учебном году

Рабочая программа пересмотрена, обсуждена и одобрена для
исполнения в 2020-2021 учебном году на заседании кафедры

Кафедра экономики и эконометрики

Протокол от 13.05.2019 г. № 10
Заведующий кафедрой д.э.н., проф. Е.Е. Шваков

1. Цели освоения дисциплины

1.1.Учебный курс «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.Б

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

ОПК-1: способностью решать стандартные задачи профессиональной деятельности на основе информационной и библиографической культуры с применением информационно-коммуникационных технологий и с учетом основных требований информационной безопасности
ПК-4: проведение анализа инноваций в экономике, управлении и информационно-коммуникативных технологиях
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 6 2 Л2.1, Л1.1
1.2. Метод QIPM: пример компромисса между точностью и простотой Лабораторные 6 1 ПК-4 Л2.1, Л1.1
1.3. Формирование и анализ выборочной совокупности Лабораторные 6 2 Л2.1, Л1.1
1.4. Формирование и анализ выборочной совокупности Лекции 6 2 Л2.1, Л1.1
1.5. Использование статистических пакетов для определения базовых характеристик выборки Лекции 6 2 ПК-4 Л2.1, Л1.1, Л2.2
1.6. Использование статистических пакетов для определения базовых характеристик выборки Лабораторные 6 4 Л2.1, Л1.1
1.7. Проверка статистических гипотез Лекции 6 2 Л2.1, Л1.1
1.8. Проверка статистических гипотез Лабораторные 6 4 Л2.1, Л1.1
1.9. Параметрические методы проверки статистических гипотез Лекции 6 4 Л2.1, Л1.1
1.10. Параметрические методы проверки статистических гипотез Лабораторные 6 4 Л2.1, Л1.1, Л2.2
1.11. Непараметрические методы проверки статистических гипотез Лабораторные 6 5 Л2.1, Л1.1
1.12. Дисперсионный анализ Лекции 6 0 Л2.1, Л1.1
1.13. Дисперсионный анализ Лабораторные 6 4 Л2.1, Л1.1
1.14. Непараметрические методы проверки статистических гипотез Лекции 6 0 Л2.1, Л1.1, Л2.2
1.15. Оценка качества измерений и измерительных инструментов в социально-экономических исследованиях Лекции 6 0 ПК-4 Л2.1, Л1.1
1.16. Оценка качества измерений и измерительных инструментов в социально-экономических исследованиях Лабораторные 6 6 ПК-4 Л2.1, Л1.1
1.17. Самостоятельная подготовка по темам курса Сам. работа 6 39 ПК-4 Л2.1, Л1.1

5. Фонд оценочных средств

5.1. Контрольные вопросы и задания
см. Приложение
5.2. Темы письменных работ (эссе, рефераты, курсовые работы и др.)
5.3. Фонд оценочных средств
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.   АД_ФОС_2018_нов.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 Дубина И.Н. Математико-статистические методы в эмпирических социально-экономических исследованиях: «Финансы и статистика», 2010
Л2.2 Мхитарян В.С. - Отв. ред. АНАЛИЗ ДАННЫХ. Учебник для академического бакалавриата: Гриф УМО ВО М.:Издательство Юрайт, 2018 https://biblio-online.ru/book/CC38E97A-CCE5-4470-90F1-3B6D35ACC0B4
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 https://portal.edu.asu.ru/course/view.php?id=134
6.3. Перечень программного обеспечения
Excel
R
PSPP

Microsoft Windows
7-Zip
AcrobatReader
6.4. Перечень информационных справочных систем
1. Образовательный портал «Экономика, Социология, Менеджмент: Методы сбора и анализа социологических данных». http://ecsocman.edu.ru/db/sect/124/36.html
2. Сайт В.С. Аванесова. http://testolog.narod.ru
3. Статистические методы. Сайт А.И. Орлова. http://orlovs.pp.ru/stat.php
4. Центр маркетинга и информационного менеджмента РГГУ. Словарь терминов. http://marketing.rsuh.ru
5. Экономика и математические методы. http://www.cemi.rssi.ru/emm/
6. Cumulative Item Response Theory Models. http://www.education.umd.edu/Depts/EDMS/tutorials/CIRT.html
7. Exponenta.ru. Образовательный математический сайт. http://www.exponenta.ru
8. StatSoft Russia. http://www.statsoft.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.