Методи багатовимірного аналізу в публічному управлінні та адмініструванні

Спеціальність: Публічне управління та адміністрування
Код дисципліни: 8.281.00.O.011
Кількість кредитів: 3.00
Кафедра: Адміністративний та фінансовий менеджмент
Лектор: Подольчак Н. Ю.
Семестр: 3 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання: Внаслідок вивчення навчальної дисципліни студент повинен бути здатним продемонструвати такі результати навчання : - формування у студентів поглиблених уявлень про методи аналізу бізнес процесів; - набуття студентами навичок побудови економіко-математичних моделей, які використовуються у бізнес-середовищі; - освоєння методів застосування інтелектуального аналізу даних для дослідження різноманітних процесів, які притаманні підприємництву; - формування знань щодо адекватного вибору форми економіко-математичної моделі з урахуванням динамічності зовнішнього середовища. - набуття студентами навичок формування основних принципів та передумов здійснення бізнес-прогнозу.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Попередні навчальні дисципліни: Аналітичні та чисельні методи дослідження. Супутні і наступні навчальні дисципліни: Глобальні інтеграційні процеси; Маркетингові дослідження та моделювання у публічному адмініструванні.
Короткий зміст навчальної програми: Роль даних при прийнятті управлінських рішень. Застосування інструментарію описової статистики в аналізі інформації Статистичні гіпотези та їх роль у бізнес-аналітиці Множинна регресія. Побудови моделі в умовах мультиколінеарності Кластерний аналіз. Динамічний та просторовий кластерний аналіз у статистичних дослідженнях Методи дискримінантного аналізу для оцінки бізнес-процесів Розробка обґрунтованого інформаційного простору статистичних досліджень з використанням факторного аналізу Використання методів інтелектуального аналізу даних у публічному управлінні
Методи та критерії оцінювання: Поточний контроль – 40 балів. Екзаменаційна робота – 60 балів.
Рекомендована література: 1. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ / Т. Андерсон. – М. : Физматлит, 1963г. – 263 с. 2. Барсегян А. А. Технология данных Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP / А. А. Барсегян. – CПб.: БХВ-Петербург, 2007. – 384 с. 3. Москаленко, В.В. Моделі і методи інтелектуального аналізу багатовимірних даних за умов апріорної невизначеності [Текст]: монографія / В.В. Москаленко. - Суми: СумДУ, 2020. - 184 с. 4. Буреева Н. Н. Многомерный статистический анализ с использо- ванием ППП "STATISTICA" / Н. Н. Буреева. – Нижний Новгород, 2007. – 112 с. 5. Захарченко Н. И. Бизнес-статистика и прогнозирование в MS Excel / Н. И. Захарченко. – М. : Издательский дом "Вильямс", 2004. – 208 с. 6. Куприенко Н. В. Статистика. Методы анализа распределений. Выборочное наблюдение / Н. В. Куприенко. – СПб. : Изд-во Политехн. ун-та, 2009. – 138 с. 7. Паклин Н. Б. Бизнес аналитика: от данных к знаниям / Н. Б. Паклин, В. И. Орешков. – СПб. : Изд. "Питер", 2009. – 624 с. 8. Сигел Ф. Эндрю. Практическая бизнес-статистика / Сигел Ф. Эндрю ; пер. с англ. – М. : Издательский дом "Вильямс", 2008. – 1056 с. 9. Статистика : навчальний посібник / під ред. докт. екон. наук, професора Раєвнєвої О. В. – Х. : Вид. ХНЕУ, 2010. – 520 с. 10. Халафян А. А. STATISTICA 6. Статистический анализ данных / А. А. Халафян. – М. : ООО "Бином-Пресс", 2008г. – 512 с. 11. Fyliuk H., Honchar I., Kolosha V. (2019). The Interrelation between Economic Growth and National Economic Competitiveness: The Case of Ukraine. Journal of Competitiveness. No 3. рр. 53–69. 12. Єріна А. М. Міжнародні рейтинги: статистичні аспекти обчислення та застосування. Статистика України. 2016. № 4. С. 56–64. 13. Гончар І., Ященко Я. Багатовимірне статистичне оцінювання впливу процесу народжуваності на формування демографічного потенціалу країни. Економічний аналіз. 2019. Т. 29. № 1. С. 13–20. 14. Гончар І. А., Коротич Є. Г. Багатовимірне оцінювання привабливості країн світу: статистичний аспект. Логос. 2019. Вип. 15. С. 17–20.