BKM_VIBD Vizualizace businessových dat

Ekonomicko-správní fakulta
podzim 2022

Předmět se v období podzim 2022 nevypisuje.

Rozsah
tutorial 12 hodin. 6 kr. Ukončení: z.
Vyučující
Ing. Pavel Chlup (přednášející)
Garance
Ing. Pavel Chlup
Katedra aplikované matematiky a informatiky – Ekonomicko-správní fakulta
Kontaktní osoba: Lenka Hráčková
Dodavatelské pracoviště: Katedra aplikované matematiky a informatiky – Ekonomicko-správní fakulta
Předpoklady
Předmět předpokládá základní schopnost pracovat spočítačem a v programu Microsoft excel.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Schopnost charakterizovat a sdělovat praktické dopady kvantitativních analýz jakémukoliv druhu diváků je charakteristickým znakem kvalitních datových analytiků. Sebekvalitnější data jsou pro každou společnost zbytečné, pokud nevedou k žádným praktickým závěrům nebo pokud závěr neposkytuje řešení a směry tak, aby to pochopily všechny zúčastněné strany. Naučte se, jak se stát mistrem v komunikaci důležitých obchodních důsledků analýzy dat. Tento kurz zkoumá vizuální analýzu a související pojmy s tabulkou prostřednictvím dokončení případových studií z reálného světa. Zvládněte používat vizulizační softwary pro analýzu a business intelligence, pomůže vám vidět a pochopit data jako nikdy předtím. Získejte dovednosti v tabulce, abyste propojili více zdrojům dat, vylepšili je a zobrazovali je pomocí technik vizuální analýzy. Cílem tohoto kurzu je poskytnout studentům schopnost strukturovat projekty datové analýzy tak, aby mohly poskytnout maximální přínos všem zúčastněným stranám. Zkušenosti zefektivnění analýz a efektivního vyzdvižení důsledků pomocí vizualizací. Dovednosti pro efektivní vizualizaci, které sdělují závěry přímo a jasně.
Výstupy z učení
Po absolvování kurzu získají studenti následující dovednosti: načtení dat z různých formátů, načtení dat z databází, editace, vyčištění a ukládání zdrojových dat, propojení dat na základě primárních klíčů LEFT, RIGHT, INNER a OUTER join. Studenti budou schopni vytvořit:Sloupcové grafy,grafy oblastí,Křížové záložky,Geografické mapy,Tepelné mapy,Scatterplots, Piecharts, Treemaps, interaktivní dashboardy a Stories.;Student bude schopen:Sloučit data a vytvořit výpočetní tabulky,pracovat s parametry,Vytvořit vypočetní pole,exportovat výsledky a prezentovat výsledky.racovat s časovými řadami, pochopí agregaci, granularitu a úroveň detailů ,přidávání filtrů a rychlých filtrů,vytvořit hierarchie dat.
Osnova
  • 1. Úvod: instalace softwaru pro analýzu a vizualizaci dat, základy práce s daty - načtení dat z různých formátů, načtení dat z databází, editace, vyčištění a ukládání zdrojových dat, propojení dat na základě primárních klíčů LEFT, RIGHT, INNER a OUTER join. Agregace dat. 2. Základní grafy a jejich efektivní využití, práce s časovými řadami Scatterplots, Dvojosé diagramy. Dashboards and Stories -Úvod do klíčových ukazatelů, indikátorů a rozhodovacích triggerů, klíčových indikátorů výkonu (KPI), tabulkových výpočtů a KPIs , Vytváření komplexních KPI pomocí tabulek 3. Tvorba kalkulovaných polí, práce s geografickými daty - problém obchodního cestujícího, duální mapy.Market Basket Matrix, Waterfall. Základy analýzy průmyslových dat - Paretův graf a kontrolní diagramy
Literatura
    povinná literatura
  • MURRAY, Dan. Tableau your data! : fast and easy visual analysis with tableau software . Indianapolis, Indiana: Wiley, 2013. 528 s. ISBN: 978-1-118-61204-0
    doporučená literatura
  • KNAFLIC, Cole Nussbaumer. Storytelling with data : a data visualization guide for business professionals. Hoboken, New Jersey: Wiley, 2015, xiii, 267. ISBN 9781119002253. info
  • FEW, Stephen. Show me the numbers : designing tables and graphs to enlighten. Second edition. El Dorado Hills, California: Analytics Press, 2012, xviii, 351. ISBN 9780970601971. info
  • TUFTE, Edward R. The visual display of quantitative information. Second edition. Cheshire: Graphics Press, 2001, 197 s. ISBN 9780961392147. info
Výukové metody
Výuka probíhá formou prakticky zaměřených tutoriálů, studiu doporučených materiálů a práce na projektu. Studenti si musí přinést VLASTNÍ notebooky, na které jim bude přidána licence programu Tableau.
Metody hodnocení
Předmět je hodnocen na základě účasti (10 %), průběžných úkolů (30 %), zpracovaných projektů (30 %) a závěrečné praktické zkoušky (30 %). Domácí úkoly i závěrečná praktická zkouška spočívají v přípravě, analýze a vizualizaci zadaných dat. K úspěšnému absolvování předmětu je třeba získat aspoň 50 % možných bodů ze závěrečné zkoušky a 50 % možných bodů celkem. • Při zkoušce je možné používat veškeré materiály dostupné ve vývojovém prostředí, na internetu i vlastní poznámky.
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá blokově.
Poznámka k četnosti výuky: 12 hodin.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2023, podzim 2024.