FOI Nastava - Uvod u poslovnu analitiku

Sadržaj se učitava...

FOI Nastava

apps

mdi-login

Uvod u poslovnu analitiku

Introductory Business Analytics
2022/2023

6 ECTSa

Informacijski i poslovni sustavi 1.2 (IPS)

Katedra za kvantitativne metode

5. semestar

Osnovne informacijemdi-information-variant

Izvođači nastavemdi-account-group

Nastavni plan i programmdi-clipboard-text-outline

Model praćenjamdi-human-male-board

Ispitni rokovimdi-clipboard-check-outline

Rasporedmdi-calendar-clock

Konzultacijemdi-account-voice

Izvođenje kolegija

Studij	Studijski program	Semestar	Obavezan
Informacijski i poslovni sustavi 1.2 (IPS)	Analiza i dizajn poslovnih sustava	5	obavezan

Cilj kolegija

Uspješne organizacije sve više koriste poslovnu analitiku u svom poslovanju kako bi identificirale nove tržišne mogućnosti, poboljšale poslovanje, usluge i proizvode te time postale konkurentnije na tržištu. Poslovni analitičari su zaduženi da iz „sirovih“ podataka crpe informacije i daju smjernice koje pomažu pri donošenju ispravnih poslovnih odluka, postizanju ciljeva, te ispunjenju misije i vizije organizacije. Stoga oni značajno utječu na politike, poslovne odluke i marketinške strategije organizacije. Cilj je ovog predmeta upoznavanje studenata s osnovama poslovne analitike te primjenom deskriptivne, prediktivne i preskriptivne poslovne analitike u donošenju poslovnih odluka.

Preduvjeti

Matematika 1 (IPS 1.2)
Matematika 2 (IPS 1.2)
Statistika i vjerojatnost (IPS 1.2)

Norma kolegija

Predavanja

15 sati

Vježbe u praktikumu

15 sati

Seminar

30 sati

Nastavnik	Uloga na kolegiju	Oblik nastave	Tjedana	Sati	Grupa
Šimić Diana	Nositelj
Gusić Munđar Jelena	Suradnik	Seminar Vježbe u praktikumu	15 15	2 1	1 2
Žugec Petra	Suradnik s ovlaštenjem	Predavanja	15	1	1

Sadržaj predavanja

Uvod u poslovnu analitiku. (1 sat)
Što je poslovna analitika, primjeri primjene poslovne analitike, uvod u R, RStudio i shiny, (predavanja: analiza slučaja i teorija, vježbe: programiranje u R-u i seminari: praktična primjena).
Vizualizacija podataka i eksploratorna analiza. (3 sata)
Deskriptivne metode i grafički prikaz multidimenzionalnih podataka, stupčasti, linijski i dijagram raspršenja, boxplot, histogram, korelogram, interaktivna vizualizacija, upravljačka ploča (predavanja: analiza slučaja i teorija, vježbe: programiranje u R-u i seminari: praktična primjena)
Prediktivna analitika. (3 sata)
Regresijski i klasifikacijski modeli (predavanja: analiza slučaja i teorija, vježbe: programiranje u R-u i seminari: praktična primjena).
Grupiranje podataka i pravila pridruživanja. (3 sata)
Hijerarhijsko grupiranje podataka, grupiranje podataka na temelju centroida, pravila pridruživanja (predavanja: analiza slučaja i teorija, vježbe: programiranje u R-u i seminari: praktična primjena)
Analiza mreža.
Vizualizacija i analiza društvenih mreža, metrike (predavanja: analiza slučaja i teorija, vježbe: programiranje u R-u i seminari: praktična primjena).
Prezentacije praktičnih radova i vrednovanje. (2 sata)
Prezentacije praktičnih radova i vrednovanje.

Sadržaj seminara/vježbi

Ishodi učenja kolegija

Definirati poslovnu analitiku i objasniti njezinu ulogu u donošenju poslovnih odluka.
Izgraditi web stranicu s interaktivnim vizualizacijama poslovnih podataka koristeći statistički jezik i okruženje R i RStudio.
Primijeniti i interpretirati rezultate prikladnih analitičkih alata u analizi kvantitativnih i kvalitativnih podataka u raznim poslovnim scenarijima.
Vrednovati snagu argumenata protiv postavljenih hipoteza s primjenom u donošenju poslovnih odluka.
Osmisliti objektivan i nepristran grafički i tablični prikaz rezultata analize.

Ishodi učenja programa

razumjeti stanje i trendove razvoja suvremenih informacijskih i komunikacijskih tehnologija (ICT), razumjeti njihov utjecaj na pojedinca, organizaciju i društvo te procijeniti njihovu primjenjivost u zadanom kontekstu
razumjeti i primijeniti ključne aspekte informacijske tehnologije (programiranje, algoritmi, strukture podataka, baze podataka i znanja
razumjeti i primijeniti matematičke metode, modele i tehnike primjerene rješavanju problema iz područja informacijskih i poslovnih sustava
razumjeti i primijeniti metode, tehnike razvoja informacijskih i programskih sustava u suvremenim razvojnim okolinama
uspješno komunicirati s klijentima, korisnicima i kolegama na verbalan i pisani način uz primjenu odgovarajuće terminologije uključujući i sposobnost komunikacije o struci na stranom jeziku
pratiti stručnu literaturu na hrvatskom i stranom jeziku, pripremiti i samostalno održati prezentacije na hrvatskom i stranom jeziku stručnoj i općoj publici, te kritičku evaluaciju prezentirane stručne teme
razumjeti i primijeniti vještine učenja potrebne za cjeloživotno učenje i nastavak obrazovanja na diplomskom studiju.

Osnovna literatura

Ledolter, J. (2013) Data Mining and Business Analytics with R, 1. izdanje, John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey
Shmueli, G., Bruce, P. C., Yahav, I., Patel, N. R., Lichtendahl Jr., K. C.(2018) Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications in R, 1. izdanje, John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey

Dopunska literatura

Chapman, C. N., McDonnell Feit, E. (2019) R for Marketing Research and Analytics, 2. izdanje, Springer Nature, Switzerland
Lantz, B.,(2019) Machine Learning with R: Expert techniques for predictive modeling, 3. izdanje, Packt Publishing, Birmingham, UK
de Veaux, R. D., Velleman, P. F., Bock, D. E. (2009) Intro Stats, 3. izdanje, Pearson Addison Wesley, Boston
Diez, D., Cetinkaya-Rundel, M. Open Intro Statistics, 3. izdanje, dostupno na: https://leanpub.com/openintro-statistics

Slični kolegiji

Redoviti studenti

Izvanredni studenti

izvanredni rok

Datum: 17.04.2026.

Vrijeme: 16:00

Opis: Na Fakultetu

U kalendaru ispod se nalaze konzultacije predmetnih nastavnika, no za detalje o konzultacijama možete provjeriti na profilu pojedinog predmetnog nastavnika.