Zajęcia z Podstawy analizy danych w e-biznesie (223300) odbywają się w terminie:

poniedziałek 13:30-15:10 - wykład (SMMD+NMMP) w C-Aula II
terminy zajęć: 26-02-18; 12-03-18; 26-03-18; 16-04-18; 30-04-18; 14-05-18; 28-05-18
piątek 9:50-11:20 - ćwiczenia (SMMD+NMMP), grupa 100 w C-2d
terminy zajęć: 02-03-18; 16-03-18; 06-04-18; 20-04-18; 04-05-18; 18-05-18; 01-06-18
piątek 9:50-11:20 - ćwiczenia (SMMD+NMMP), grupa 102 w C-2d
terminy zajęć: 09-03-18; 23-03-18; 13-04-18; 27-04-18; 11-05-18; 25-05-18; 08-06-18
piątek 11:40-13:10 - ćwiczenia (SMMD+NMMP), grupa 101 w C-2d
terminy zajęć: 02-03-18; 16-03-18; 06-04-18; 20-04-18; 04-05-18; 18-05-18; 01-06-18
piątek 11:40-13:10 - ćwiczenia (SMMD+NMMP), grupa 103 w C-2d
terminy zajęć: 09-03-18; 23-03-18; 13-04-18; 27-04-18; 11-05-18; 25-05-18; 08-06-18
niedziela 8:00-8:45 - wykład (NMMS), grupa 10 w B-12
terminy zajęć: 04-03-18; 18-03-18; 08-04-18; 22-04-18; 06-05-18; 27-05-18; 10-06-18
niedziela 8:55-9:40 - ćwiczenia (NMMS), grupa 100 w B-12
terminy zajęć: 04-03-18; 18-03-18; 08-04-18; 22-04-18; 06-05-18; 27-05-18; 10-06-18
niedziela 9:50-10:35 - wykład (NMMS), grupa 11 w B-12
terminy zajęć: 04-03-18; 18-03-18; 08-04-18; 22-04-18; 06-05-18; 27-05-18; 10-06-18
niedziela 10:45-11:30 - ćwiczenia (NMMS), grupa 110 w B-12
terminy zajęć: 04-03-18; 18-03-18; 08-04-18; 22-04-18; 06-05-18; 27-05-18; 10-06-18

Literatura:

Larry Rockoff: Język SQL Przyjazny podręcznik, Helion 2017

J.D. Ullman, J. Widom: Podstawowy wykład z systemów baz danych, WNT, W-wa, 2000

Marcin Szeliga, Danuta Mendrala: Praktyczny kurs SQL, Helion 2015

P. Biecek: Przewodnik po pakiecie R. 2017. GIS.

Krider R.E.: Customer and business analytics: applied data mining for business decision making using R, 2012, CRC Press;

Doligalski T., 2013, Internet w zarządzaniu wartością klienta, Warszawa, Oficyna Wydawnicza - Szkoła Główna Handlowa w Warszawie;

M. Lasek, Data Mining zastosowania w analizach i ocenach klientów bankowych, Oficyna Wydawnicza "Zarządzanie i Finanse", Warszawa 2002;

E. Gatnar, Symboliczne metody klasyfikacji danych, PWN, Warszawa 1998.

Dawid Wydra: Reklama Google AdWords w praktyce, Edgard, Warszawa 2014.

Zasady zaliczenia:

Kolokwium za maksymalnie 50 punktów. Nie ma możliwości poprawiania raz napisanego kolokwium.
Wysłane w terminie rozwiązania zespołowego projektu programistycznego i wprowadzona (osobiście) poprawnie modyfikacja do rozwiązania zadania za maksymalnie 30 punktów.
Referat z prezentacją za maksymalnie 20 punktów.
Ćwiczenia zaliczają wszystkie osoby, które zdobyły przynajmniej 5 punktów z referatu oraz 10 punktów z zadania programistycznego.
Ocena wystawiona na podstawie sumy punktów według tabeli przeliczeniowej:

PUNKTY OCENA

< 50 2 (niedostateczny)

od 50 3 (dostateczny)

od 60 3,5 (dostateczny plus)

od 70 4 (dobry)

od 80 4,5 (dobry plus)

od 90 5 (bardzo dobry)

Źródła i specyfika danych występujących w e-biznesie, metody ich pozyskiwania i metod analizy.
Wprowadzenie do środowiska obliczeń statystycznych i wizualizacji wyników R. Prezentacja graficznego interfejsu RStudio.
Podstawy składni języka R.
Język R: instrukcje warunkowe, pętle, funkcje.
Relacyjny model danych. Bazy danych w R.
Podstawy języka zapytań SQL.
Funkcje wierszowe i funkcje agregujące w języku zapytań SQL.
Połączenia i podzapytania w języku zapytań SQL.
Kolokwium.
Wybrane techniki wizualizacji danych. Wykorzystanie technik wizualizacji danych do przewidywania i porównywania zachowań klientów.
Wykorzystanie drzew decyzyjnych do analizy danych o klientach.
Drzewa klasyfikacyjne i regresyjne. Metoda CART. Implementacja przykładowych rozwiązań w R.
Charakterystyka systemów e-businessowych. Systemy CRM (Customer Relationship Management), ich architektura i funkcjonalność.
Wybrane metody eksploracji danych: regresja logistyczna. Szacowanie prawdopodobieństwa konwersji.
Wybrane metody eksploracji danych: modele szeregów czasowych. Przewidywanie wielkości sprzedaży.