|
- Wprowadzenie do Business Intelligence (BI) w kontekście zarządzania wartością firmy (Value Based Management)
- Budowanie przewagi konkurencyjnej z wykorzystaniem metod analizy danych (data science)
- Podstawy projektowania systemów Business Intelligence z wykorzystaniem technologii hurtowni danych i systemów klasy Big Data dla nie informatyków
- Zajęcia laboratoryjne w zakresie wykorzystania narzędzi On-line Analytical Processing (SAS, Tableau)
- Podstawy statystyki dla menedżerów: analiza dyskryminacyjna, korelacja, podstawowy testów statystycznych, metody nieparametryczne
- Wprowadzenie do eksploracji danych (modele data minnig, drzewa klasyfikacyjne i regresji, reguły indukcyjne, walidacja i interpretacja modeli data mining)
- Zajęcia laboratoryjne w zakresie praktyki używania metod eksploracji danych (Statistica)
- Zastosowania biznesowe metod eksploracji danych, analiza koszyka zakupów (market basket analysis), analiza sekwencji, analiza migracji klientów (churn analysis), wykrywanie nadużyć (fraud detection), profilowanie klientów (m.in. cross-selling i up-selling, direct maeketing, badania segmentacyjne)
- Ekonometryczne metody prognozowania
- Modele wczesnego ostrzegania w biznesie
- Analityczne systemy CRM (segmentacja klientów, analizy typu: churn, fraud, propensity, zarządzanie kampaniami marketingowymi, modele CLTV)
- Wybrane zastosowania analizy danych w biznesie (elastyczność cenowa, przewidywanie zachowania klientów: next-product-to-buy, segmentacja produktów/klientów, credit scoring).
- Wprowadzenie do zrównoważonej karty wyników (Balanced Score Card)
- Analizy kontrolingowe i budowanie kokpitów menedżerskich
- Wspomaganie decyzji w zakresie analizy sprzedaży i logistyki (analiza sprzedaży: wolumen, cena, mix produktowy, analiza sezonowości, benchmarking, analiza rentowności, badanie wpływu akcji promocyjnych)
- Analiza inwestycyjna projektów BI
- Analiza wymagań biznesowych i dobre praktyki prowadzenia projektów wdrożeniowych (studium przypadku)
- Big Data i metody Sztucznej Inteligencji w biznesie: sieci neuronowe i deep learning
- Analiza Sieci Społecznych (Social Network Analysis) i jej zastosowania biznesowe
- Systemy Informacji Strategicznej i analiza danych ze źródeł otwartych (OSINT)
- Trendy rozwojowe i transformacja modeli biznesowych (digital transformation).
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|