Business Intelligence (BI)
Obsah a cíl předmětu: Předmět zahrnuje metodologie a přístupy, které se označují pojmem Business Intelligence. Multioborový a souhrnný pohled na problematiku bude klást důraz na otázky praktického využití informací pro vyhledávání znalostí z dat a jejich následné uplatnění pro rozvoj procesů a očekávaných výsledků činnosti ve firmě, podniku, nebo instituci. Cílem předmětu je představit základní okruhy problémů, které lze pod pojem Business Intelligence zahrnout a ukázat současné hlavní směry a možnosti jejich řešení. Výuka je doplněna laboratorním cvičením, které je založeno na práci s produkty IBM SPSS Modeler a IBM SPSS Statistics a které mají napomoci pochopení, jaké otázky je třeba řešit při návrhu procesu počítačové podpory rozhodování.
Předpoklady: Databáze, datové modely, statistika, pravděpodobnost.
Osvojené dovednosti a vědomosti: Student je veden k pochopení možností využívání informací z dat pro rozhodování. Seznámí se s obecnými kroky, které jsou nezbytné pro každý návrh procesu business inteligence. Seznámí se s nejčastějšími typy analytických řešení. Bude pracovat se specializovaným softwarem, který usnadní pochopení nezbytných kroků a různých aspektů procesu. Dovednosti jsou podpořeny řešením případových studií, ve kterých data simulují reálné situace. Na základě datových zdrojů student vysvětlí kroky procesu, vytvoří a zdůvodní analytickou sestavu a navrhne možnosti využití výsledků pro podporu rozhodování.
Pravidla účasti na výuce: Studenti se řídí pokyny vyučujících, kteří poskytují podrobné konzultace k řešeným úlohám výhradně ve cvičeních. Individuální příprava projektů je možná po dohodě s vyučujícím.
Požadavky k zápočtu:
Hodnocení projektů a práce s literaturou minimálně 60 bodů, účast minimálně 80 %.
Forma zkoušky: Písemný test 40 %, práce ve cvičeních (projekty, práce s literaturou) 60 %.
Výsledné hodnocení předmětu: Výsledné hodnocení se skládá ze dvou částí: 60 % práce ve cvičeních (50 bodů projekt se softwarem, 30 bodů práce s literaturou), 40 % závěrečný test (54 bodů). Stupnice hodnocení zkoušky: do 50 % (67 bodů) nevyhověl, 51 – 65 % (87 bodů) dobře, 66 – 89 (119 bodů) % velmi dobře, 90 (120 bodů) % a více – výborně. Uvedené hodnocení předpokládá, že požadavky na zápočet byly splněny nejpozději do začátku zkouškového období.
Osnova:
1. Úvod: vymezení a obsah pojmu business inteligence, vztah k DSS (Decision Support Systems), , součásti BI, aspekty manažerské, etické apod. Etapy rozhodovacího procesu, komponenty a možnosti počítačové podpory, metodologie procesu.
2. Úloha dat pro rozhodování, matematické modely a jejich význam, CRISP a SEMMA metodologie. Datový management, modelový management, správa komunikace s uživatelem. Typy modelů a úloh.
3. Datový sklad (DW). Obecná teorie datových skladů. Integrace, extrakce a transformace dat (Ing. Pozdílek).
4. Příprava dat pro plnění datového skladu (Ing. Pozdílek).
5. Problematika administrace DW, otázky bezpečnosti (Ing. Pozdílek).
6. Analytické metody a jejich místo v procesu DM. Přehled a základní koncepty jednotlivých metod.
7. Explorační numerické a vizualizační metody. Dvojrozměrné a vícerozměrné analýzy. Asociační analýzy, korelace atributů.
8. Regresní modely. Validace modelu, výběr vysvětlujících proměnných.
9. Klasifikační algoritmy a rozhodovací stromy.
10. Úlohy a principy text mining a web mining. Shluková analýza.
Obsahem cvičení je navíc práce s literaturou a práce se softwarem, jak bude upřesněno na přednáškách, ve cvičení a ve WebCT.
Literatura:
1) Povinná
Výukové materiály ve WebCT, postupně doplňovány
Turban E.: Decision Support and Business Intelligence Systems (9th Edition), Prentice Hall, 2010
Han J., Kamber M., Pei J.: Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers, 2006
Shmueli G., Patel N. R., Bruce P. R.: Data Mining for Business Intelligence: Concepts, Techniques, and Applications in Microsoft Office Excel with XLMiner. J. Wiley, 2007
2) Doporučená
Vercellis C.: Business Intelligence, J.Wiley, 2009
Rozsah konzultací: Nevyučuje se pro kombinovanou formu
Studijní opory:
|
a) Web CT : Ano |
|
b) Jiné www stránky: Stránky pro podporu výuky – přednášky, zadání prací, seznamy dalších zdrojů |
|
c) Server N:\ (Ukázky): Uveďte celou cestu |
|
d) Jiné zdroje: Klepněte sem a zadejte text. |