Subject

Business Analytics

1. Course Title Business Analytics
Business analytics
2. Code m23_s_052
3. Study Programme
4. Organizer of the study programme (unit, institute, department or division) Faculty of Computer Science and Engineering
5. Degree level (first, second, third cycle) Second cycle
6. Academic year / semester 10 / Summer
7. Number of ECTS credits 6
8. Teacher Бојан Илијоски, Марија Михова
9. Prerequisites for enrolling in the course
10. Objectives of the course programme (competences) Курсот им овозможува на студентите да ги совладаат алатките за квантитативна анализа и да ги применуваат во деловна средина. Студентите ќе научат како аналитичарите на податоци опишуваат, предвидуваат и ги информираат деловните одлуки во специфичните области на маркетинг, човечки ресурси, финансии и операции. Тие ќе развијат базична писменост на податоци и аналитички начин на размислување, кој ќе им помогне да донесуваат стратешки одлуки врз основа на податоци. Студентите ќе работат на проектот со цел да ги применат своите вештини за да интерпретираат податоци од реалниот свет и да направат соодветни препораки за деловна стратегија.
11. Course content Модели за бизнис аналитика. Стратегии за бизнис аналитика. Развој и имплементација на информациите на функционално ниво: анализа на клиентите, развој на човечки ресурси, цени, финансии, управување со инвентар. Бизнис аналитика на аналитичко ниво: Дескриптивни статистички методи, листи и извештаи, Методи базирани на хипотези, Методи за рударење на податоци, Истражувачки методи (редукција на податоци, кластер анализа, модели за крос-продажба и над-продажба). Бизнис побарувања. Бизнис анализи на ниво на складиште на податоци.
12. Learning methods Lectures. Preparation of a seminar paper and a project.
13. Total available time 6 ECTS x 30 hours = 180 hours
14. Distribution of available time 30 + 30 + 30 + 60 + 30 = 180 часа
15. Forms of teaching activities
15.1. Lectures - theoretical instruction 30 hours
15.2. Exercises (laboratory, auditory), seminars, teamwork 30 hours
16. Other forms of activities
16.1. Project assignments 60 hours
16.2. Independent assignments 30 hours
16.3. Home study 30 hours
17. Assessment method
17.1. Tests 10 points
17.2. Seminar paper / project (presentation: written and oral) 60 points
17.3. Activities and learning 10 points
17.4. Final exam 0 points
18. Grading criteria (points / grade)
up to 50 points5 (five) (F)
from 51 to 60 points6 (six) (E)
from 61 to 70 points7 (seven) (D)
from 71 to 80 points8 (eight) (C)
from 81 to 90 points9 (nine) (B)
from 91 to 100 points10 (ten) (A)
19. Requirement for obtaining a signature and taking the final exam Prepared project and seminar papers
20. Language of instruction Македонски – Англиски
21. Method for monitoring the quality of teaching internal evaluation and survey mechanism
22. Literature
22.1. Required literature
1. S. Christian Albright (Author), Wayne L. Winston | Business Analytics: Data Analysis & Decision Making | Cengage learning | 2015
2. Business Analytics for Managers: Taking Business Intelligence Beyond Reporting | Gert H.N. Laursen, Jesper Thorlund | John Willey | 2017
3. Herbert Jones | Data Analytics: The Ultimate Guide to Big Data Analytics for Business, Data Mining Techniques, Data Collection, and Business Intelligence Concepts | Bravex Publications | 2020
22.2. Additional literature
No. Author Title Publisher Year