|
Vyučující
|
-
Juříková Martina, Ing. Ph.D.
|
|
Obsah předmětu
|
1.-2. Data mining, Big data, význam "dolování a vytěžování dat", podmínky a proces zavádění a řízení data miningu ve firmě. 3.-5. Specifika, možnosti a limity data miningu pro malou firmu. 6.-8. Databázový marketing a jeho souvislosti s data miningem v offline prostředí - významné typy informací, jejich získávání, analýza a interpretace pro marketingové rozhodování. 9.-10. Data mining v online prostředí, co a jak "vytěžit" ze sociálních sítí a online marketingu. 11.-13. Web mining - nástroje pro hlubší analýzu a propojení se CRM moduly.
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
- Domácí příprava na výuku
- 24 hodin za semestr
- Účast na výuce
- 8 hodin za semestr
- Semestrální práce
- 18 hodin za semestr
- Příprava na zkoušku
- 25 hodin za semestr
|
| 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.
-
Dostál, Petr. Soft computing v podnikatelství a veřejné správě. Brno. Akademické nakladatelství CERM, 2015. ISBN 978-80-7204-896-0.
-
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.
-
HENDL, Jan. Big data: věda o datech - základy a aplikace. Praha: Grada Publishing, 2021. ISBN 978-80-271-3031-3.
-
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.
|