| Предмет | Анализа података у електронском пословању |
|---|---|
| Модул | Информациони системи и технологије |
| Статус предмета | Изборни предмет |
| Катедра | Катедра за електронско пословање |
| Број ЕСПБ бодова | 5 |
Циљ предмета је овладавање неопходним знањима и вештинама анализе података у области електронског пословања коришћењем савремених аналитичких метода. Кроз процес електронског пословања предузећа морају да осигурају коришћење података који су ажурни и тачни, што се постиже редовним праћењем њиховог квалитета. Основни циљ анализе података огледа се у: ефикаснијем процесу менаџерског закључивања у електронском пословању, повећању оперативне ефикасности, бољем разумевању расположивих података, придржавању прописа и повећању прихода.
Савладавањем материје предмета студенти стичу основна знања и вештине које су неопходне за самосталну анализу података који се генеришу у онлајн окружењу, посебно на друштвеним медијима и друштвеним мрежама.
Предавања, аудиторне вежбе, анализа случајева из праксе, дискусија, креативне радионице, вежбе у учионицама са рачунарима, израда пројеката/семинарских радова, електронско образовање.
Теоријска настава
Метрика електронског пословања. Животни циклус података – прикупљање података. Врсте података и мерне скале. Методе представљања података: табеларни и графички прикази, мултимедијално представљање података. Валидација података: методе за утврђивање веродостојности, тачности и квалитета података, метаподаци, узорковање. Извори пристрасности у подацима. Едитовање података: кодирање, процедуре за идентификација недостајућих вредности, анализа екстремних вредности. Трансформација и сихронизација података: прекодирање, спајање и раздвајање варијабли, нормализација, импутација, пондерисње. Анализа неструктурираних података. Анализа структурираних података. Управљање подацима: утврђивање оквира и платформи (data governance 2.0). Процес управљања подацима, организација складиштења и приступа подацима, правни и етички кодекси. Методе извештавања: визуелизација – инфографика, dashboard.
Практична настава
Практична настава прати теоријску наставу и састоји се из вежби и анализе студије случајева која се односе на употребу реалних података. Вежбе се изводе коришћењем специјализованих софтверских пакета и алата: SPSS, R, Python, Excel и Google Sheets.
- Albright, S.C, W. L. Winston Business Analytics, Data Analysis and Decision Making, Sixth Editition Cengage Learning 2017
- Baker, S and P. Sjoberg Intelligent Data Governance For Dummies, Hitachi Vantara Special Edition, John Wiley & Sons, Inc. Hoboken, New Jersey 2018
- Beręsewicz, M., R. Lehtonen, F. Reis,L. di Consiglio and M. Karlberg An overview of methods for treating selectivity in Big data sources Publications Office of the European Union, Luxembourg 2018
- Cleff, T. Exploratory Data Analysis in Business and Economics, An Introduction Using SPSS, Stata, and Excel Springer 2014
- Hemann, C., K. Burbary Digital Marketing Analytics: Making Sense of Consumer Data in a Digital World: Making Sense of Consumer Data in a Digital World (Que Biz-Tech), 2 edition Que Publishing 2018
- Holmes, M. H. Introduction to Scientific Computing and Data Analysis, editors: Timothy J. Barth Michael Griebel, David E. Keyes, Risto M. Nieminen, Dirk Roose And Tamar Schlick Springer International Publishing Switzerland 2016
- Kamki, J. Digital Analyitics, Data Driver Decision Making in Digital World Notion Press 2016
- McKinney, W. Python for Data Analysis Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython O’Reilly Media, Inc. 2018
- Milton, M. Head First Data Analysis O’Reilly Media, Inc., 2009
- Pimpler, E. Data Visualization and Exploration with R. A practical guide to using R, R Studio, and Tidyverse for data visualization, exploration, and data science applications Geospatial Training Services, Boerne, TX 2017
- Rafter, C. A complete guide to cleaning and preparing data for analysis using Excel™ and Google Sheets™, Inzata Analytics DSM Media 2019
- Sleeper, R. Practical Tableau O’Reilly Media, Inc. 2018
- Wexler, S., J. Shaffer and A. Cotgreave The Big Book of Dashboards, Visualizing Your Data Using Real-World Business Scenarios John Wiley & Sons, Inc 2017
- Yockey, R. D. SPSS demystified, A Step-by-Step Guide to Successful Data Analysis For SPSS Version 18.0, Second Edition Routledge, Taylor & Francis Group 2016
- Одабрани стручни и научни радови –
