Předmět: Data Mining

» Seznam fakult » FMK » KUMK
Název předmětu Data Mining
Kód předmětu KUMK/EDAM
Organizační forma výuky Seminář
Úroveň předmětu Magisterský
Rok studia nespecifikován
Semestr Letní
Počet ECTS kreditů 3
Vyučovací jazyk Angličtina, Angličtina, Angličtina
Statut předmětu Povinně-volitelný
Způsob výuky Kontaktní
Studijní praxe Nejedná se o pracovní stáž
Doporučené volitelné součásti programu Není
Vyučující
  • Juříková Martina, Ing. Ph.D.
Obsah předmětu
1.-2. Data mining, Big data, význam pojmu ?data mining a extrakce dat?, podmínky a proces zavedení a řízení data miningu ve společnosti. 3.-5. Specifika, možnosti a limity data miningu pro malé podniky. 6.-8. Databázový marketing a jeho souvislosti s data miningem v offline prostředí ? důležité typy informací, jejich získávání, analýza a interpretace pro marketingové rozhodování. 9-10 Těžba dat v online prostředí, co a jak ?těžit? ze sociálních sítí a online marketingu. 11.-13. Web mining ? nástroje pro hlubší analýzu a propojení s CRM moduly.

Studijní aktivity a metody výuky
nespecifikováno
Předpoklady
Odborné znalosti
Předpoklady nejsou stanoveny.
Předpoklady nejsou stanoveny.
Výsledky učení
Znalost pojmu data mining
Znalost pojmu data mining
Znalost technik data miningu
Znalost technik data miningu
Znalost přínosů data miningu
Znalost přínosů data miningu
Znalost nejčastějších oblastí uplatnění data miningu
Znalost nejčastějších oblastí uplatnění data miningu
Znalost možností měření efektivity data miningu
Znalost možností měření efektivity data miningu
Odborné dovednosti
Vysvětlit princip data miningu
Vysvětlit princip data miningu
Vysvětlit rozdíl data miningu od jiných výzkumných technik
Vysvětlit rozdíl data miningu od jiných výzkumných technik
Vytvořit plán využití data miningu
Vytvořit plán využití data miningu
Navrhnout vhodné metody data miningu
Navrhnout vhodné metody data miningu
Navrhnout způsob měření efektivity data miningu
Navrhnout způsob měření efektivity data miningu
Vyučovací metody
Odborné znalosti
Přednášení
Přednášení
Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming)
Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming)
Odborné dovednosti
Přednášení
Přednášení
Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming)
Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming)
Hodnotící metody
Odborné znalosti
Kombinovaná zkouška (písemná část + ústní část)
Kombinovaná zkouška (písemná část + ústní část)
Doporučená literatura
  • Data mining a complete guide - 2020 edition: practical tools for self-assessment. 2020 edition. Brendale: The Art of service, 2020. ISBN 978-0-655-92523-1.
  • EAGLE, Nathan a Kate GREENE. Reality mining: using big data to engineer a better world. 2014. ISBN 9780262529839.
  • GRIMMER, Justin; ROBERTS, Margaret E. a STEWART, Brandon M. Text as data: a new framework for machine learning and the social sciences. Princeton University press, 2022. ISBN 978-0-691-20755-1.
  • IGNATOW, Gabe, and MIHALCEA, Rada F. An Introduction to Text Mining: Research Design, Data Collection, and Analysis.. San Francisco: Sage, 2018. ISBN 978-1506337005.
  • LEVENTHAL, Barry. Predictive analytics for marketers: using data mining for business advantage. London: Kogan Page, 2018. ISBN 9780749479930.
  • WITTEN, I. H.; FRANK, Eibe; HALL, Mark A. a PAL, Christopher J. Data mining: practical machine learning tools and techniques. Fourth edition. Amsterdam: Elsevier, 2017. ISBN 9780128042915.


Studijní plány, ve kterých se předmět nachází
Fakulta Studijní plán (Verze) Kategorie studijního oboru/specializace Doporučený ročník Doporučený semestr