Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Ekonomiczny - Ekonomia (S1)
specjalność: Analityka gospodarcza

Sylabus przedmiotu Podstawy wielowymiarowej analizy danych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Ekonomia
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta licencjat
Obszary studiów charakterystyki PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł —
Przedmiot Podstawy wielowymiarowej analizy danych
Specjalność Analityka gospodarcza
Jednostka prowadząca Katedra Zastosowań Matematyki w Ekonomii
Nauczyciel odpowiedzialny Iwona Bąk <Iwona.Bak@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny — Grupa obieralna —

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW5 10 1,00,50zaliczenie
laboratoriaL5 20 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1W zakresie wiedzy student powinien posiadać podstawowe wiadomości z zakresu ekonomii, matematyki, statystyki opisowej.
W-2W zakresie umiejętności student potrafi wykonywać operacje matematyczne, obliczać i interpretować miary poznane w ramach statystyki opisowej, posługiwać się arkuszem kalkulacyjnym Excel oraz wybranymi pakietami statystycznymi (Statistica).
W-3Wymagania w zakresie kompetencji: student potrafi pracować w grupie, samodzielnie opracowywać informacje na wskazany temat oraz formułować wnioski

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Nabycie wiedzy dotyczącej wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej.
C-2Umiejętność samodzielnego stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej oraz interpretacji jej wyników.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Programy komputerowe wykorzystywane w taksonomii (Statistica).2
T-L-2Statystyczne metody doboru cech diagnostycznych do badania taksonomicznego oparte na macierzy współczynników korelacji.2
T-L-3Metody porządkowania liniowego (wzorcowe i bezwzorcowe)6
T-L-4Metody analizy skupień.4
T-L-5Przygotowanie prac zaliczeniowych.4
T-L-6Prezentacja prac zaliczeniowych przygotowanych przez studentów.2
20
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do taksonomii, etapy badania taksonomicznego.2
T-W-2Statystyczne metody doboru cech diagnostycznych.2
T-W-3Metody tworzenia zmiennych syntetycznych wykorzystujące różne sposoby normowania cech diagnostycznych.2
T-W-4Analiza skupień.2
T-W-5Programy komputerowe wykorzystywane w taksonomii (Statistica).1
T-W-6Zaliczenie pisemne (test) wykladu.1
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Udział w laboratoriach20
A-L-2Studiowanie literatury przedmiotu.3
A-L-3Przygotowanie projektu.2
25
wykłady
A-W-1Udział w wykładach10
A-W-2Studiowanie literatury11
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia.4
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład problemowy w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami.
M-2Metoda praktyczna: ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego Excel oraz programu Statistica.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie z wykładu w formie pisemnej (test).
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie na ocenę ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie aktywności na zajęciach oraz prezentacji pracy zrealizowanej w grupie.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
E_1A_D1/09_W01
Student zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej.		E_1A_W03, E_1A_W06, E_1A_W01—C-1, C-2T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-1, T-W-6, T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-4M-1, M-2S-1, S-2

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
E_1A_D1/09_U01
Student potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki.		E_1A_U01, E_1A_U02, E_1A_U04—C-1, C-2T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-1, T-W-6, T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6M-1, M-2S-2

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
E_1A_D1/09_K01
Student jest gotowy do samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.		E_1A_K01—C-2T-W-6, T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-4, T-L-5M-2S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
E_1A_D1/09_W01
Student zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej.		2,0Student nie zna i nie rozumie zasad stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej
3,0Student w stopniu dostatecznym zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej
3,5Student w stopniu więcej niż dostatecznym zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej
4,0Student w stopniu dobrym zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej
4,5Student w stopniu więcej niż dobrym zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej
5,0Student w stopniu bardzo dobrym zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
E_1A_D1/09_U01
Student potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki.		2,0Student nie potrafi zastosować wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymanych wyników
3,0Student w stopniu dostatecznym potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki
3,5Student w stopniu więcej niż dostatecznym potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki
4,0Student w stopniu dobrym potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki
4,5Student w stopniu więcej niż dobrym potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki
5,0Student w stopniu bardzo dobrym potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
E_1A_D1/09_K01
Student jest gotowy do samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.		2,0Student nie jest gotowy do rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.
3,0Student, z bardzo dużą pomocą nauczyciela, jest gotowy do rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.
3,5Student, z dużą pomocą nauczyciela, jest gotowy do rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.
4,0Student, z niewielką pomocą nauczyciela, jest gotowy do rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.
4,5Student jest gotowy do prawie samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.
5,0Student jest gotowy do samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.

Literatura podstawowa

  1. Młodak A., Analiza taksonomiczna w statystyce regionalnej, DIFIN, Warszawa, 2006
  2. Balicki A., Statystyczna analiza wielowymiarowa i jej zastosowania społeczno-ekonomiczne, Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk, 2009
  3. Panek T., Statystyczne metody wielowymiarowej analizy porównawczej, Wydawnictwo SGH w Warszawie, Warszawa, 2009
  4. Bąk I., Markowicz I., Mojsiewicz M., Wawrzyniak K., Formulas and Tables. Statistical and econometric methods, CeDeWu, Warszawa, 2021

Literatura dodatkowa

  1. Bąk I., Cheba K., The Application of Multi-Criteria Taxonomy to Comparative Analysis of Structures of Sustainable Development, Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, 2019, 344(5), s. 29-47
  2. Frątczak E., Gołata E., Ptak-Chmielewska A., Pęczkowski M., Wielowymiarowa analiza statystyczna. Teoria – przykłady zastosowań z systemem SAS, Wydawnictwo SGH w Warszawie, Warszawa, 2009
  3. Bąk I., Wawrzyniak K., The use of multidimensional statistical analysis methods in the burnout study of teachers and lecturers at univ, Folia Oeconomica Stetinensia, 2020, 20(1), s. 45-61
  4. Bąk I., Taksonomiczne mierniki rozwoju w badaniu jakości środowiska przyrodniczego na obszarach wiejskich Polski, Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Ekonomiczno-Społecznej w Ostrołęce, 2017, 26(3), s. 54-63
  5. Bąk I., Cheba K., The Application of Multi-Criteria Taxonomy to Comparative Analysis of Structures of Sustainable Development, 2019, Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, 344(5): 29-47. https://czasopisma.uni.lodz.pl/foe/article/view/3970/5408
  6. Bąk I., Spoz, A., Ziolo, M., Dylewski, M., Dynamic Analysis of the Similarity of Objects in Research on the Use of Renewable Energy Resources in European Union Countries, 2021, Energies, 14(13): 3952. DOI: https://doi.org/10.3390/en14133952

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Programy komputerowe wykorzystywane w taksonomii (Statistica).2
T-L-2Statystyczne metody doboru cech diagnostycznych do badania taksonomicznego oparte na macierzy współczynników korelacji.2
T-L-3Metody porządkowania liniowego (wzorcowe i bezwzorcowe)6
T-L-4Metody analizy skupień.4
T-L-5Przygotowanie prac zaliczeniowych.4
T-L-6Prezentacja prac zaliczeniowych przygotowanych przez studentów.2
20

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do taksonomii, etapy badania taksonomicznego.2
T-W-2Statystyczne metody doboru cech diagnostycznych.2
T-W-3Metody tworzenia zmiennych syntetycznych wykorzystujące różne sposoby normowania cech diagnostycznych.2
T-W-4Analiza skupień.2
T-W-5Programy komputerowe wykorzystywane w taksonomii (Statistica).1
T-W-6Zaliczenie pisemne (test) wykladu.1
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Udział w laboratoriach20
A-L-2Studiowanie literatury przedmiotu.3
A-L-3Przygotowanie projektu.2
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział w wykładach10
A-W-2Studiowanie literatury11
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia.4
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_1A_D1/09_W01Student zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_1A_W03Zna i rozumie w zaawansowanym stopniu metodologię badań w zakresie dyscypliny ekonomia i finanse
E_1A_W06Zna i rozumie w zaawansowanym stopniu zagadnienia z zakresu metod ilościowych (w tym matematyki, statystyki, ekonometrii i teorii podejmowania decyzji), a także metody i narzędzia (w tym informatyczne) pozyskiwania, przetwarzania i prezentacji danych dotyczących zjawisk i procesów społeczno-gospodarczych
E_1A_W01Zna i rozumie w zaawansowanym stopniu fakty i zjawiska gospodarcze i społeczne oraz teorie wyjaśniające złożone zależności między nimi stanowiące podstawową wiedzę ogólną z dyscypliny ekonomia i finanse, a także wybrane zagadnienia z zakresu wiedzy szczegółowej
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiedzy dotyczącej wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej.
C-2Umiejętność samodzielnego stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej oraz interpretacji jej wyników.
Treści programoweT-W-2Statystyczne metody doboru cech diagnostycznych.
T-W-3Metody tworzenia zmiennych syntetycznych wykorzystujące różne sposoby normowania cech diagnostycznych.
T-W-4Analiza skupień.
T-W-5Programy komputerowe wykorzystywane w taksonomii (Statistica).
T-W-1Wprowadzenie do taksonomii, etapy badania taksonomicznego.
T-W-6Zaliczenie pisemne (test) wykladu.
T-L-2Statystyczne metody doboru cech diagnostycznych do badania taksonomicznego oparte na macierzy współczynników korelacji.
T-L-1Programy komputerowe wykorzystywane w taksonomii (Statistica).
T-L-3Metody porządkowania liniowego (wzorcowe i bezwzorcowe)
T-L-4Metody analizy skupień.
Metody nauczaniaM-1Wykład problemowy w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami.
M-2Metoda praktyczna: ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego Excel oraz programu Statistica.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie z wykładu w formie pisemnej (test).
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie na ocenę ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie aktywności na zajęciach oraz prezentacji pracy zrealizowanej w grupie.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna i nie rozumie zasad stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej
3,0Student w stopniu dostatecznym zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej
3,5Student w stopniu więcej niż dostatecznym zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej
4,0Student w stopniu dobrym zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej
4,5Student w stopniu więcej niż dobrym zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej
5,0Student w stopniu bardzo dobrym zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_1A_D1/09_U01Student potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_1A_U01Potrafi wykorzystać wiedzę do identyfikacji i interpretacji procesów i zjawisk społeczno-gospodarczych z wykorzystaniem metod i narzędzi właściwych dla ekonomii
E_1A_U02Potrafi zastosować wiedzę do formułowania i rozwiązywania złożonych i nietypowych problemów dotyczących procesów i zjawisk społeczno-gospodarczych w mikro-, mezo- i makroskali
E_1A_U04Potrafi dobrać i stosować właściwe metody i narzędzia, w tym zaawansowane techniki informacyjno-komunikacyjne do analizowania i prognozowania procesów i zjawisk ekonomicznych oraz rozwiązywania problemów gospodarczych
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiedzy dotyczącej wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej.
C-2Umiejętność samodzielnego stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej oraz interpretacji jej wyników.
Treści programoweT-W-2Statystyczne metody doboru cech diagnostycznych.
T-W-3Metody tworzenia zmiennych syntetycznych wykorzystujące różne sposoby normowania cech diagnostycznych.
T-W-4Analiza skupień.
T-W-5Programy komputerowe wykorzystywane w taksonomii (Statistica).
T-W-1Wprowadzenie do taksonomii, etapy badania taksonomicznego.
T-W-6Zaliczenie pisemne (test) wykladu.
T-L-2Statystyczne metody doboru cech diagnostycznych do badania taksonomicznego oparte na macierzy współczynników korelacji.
T-L-1Programy komputerowe wykorzystywane w taksonomii (Statistica).
T-L-3Metody porządkowania liniowego (wzorcowe i bezwzorcowe)
T-L-4Metody analizy skupień.
T-L-5Przygotowanie prac zaliczeniowych.
T-L-6Prezentacja prac zaliczeniowych przygotowanych przez studentów.
Metody nauczaniaM-1Wykład problemowy w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami.
M-2Metoda praktyczna: ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego Excel oraz programu Statistica.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie na ocenę ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie aktywności na zajęciach oraz prezentacji pracy zrealizowanej w grupie.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi zastosować wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymanych wyników
3,0Student w stopniu dostatecznym potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki
3,5Student w stopniu więcej niż dostatecznym potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki
4,0Student w stopniu dobrym potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki
4,5Student w stopniu więcej niż dobrym potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki
5,0Student w stopniu bardzo dobrym potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_1A_D1/09_K01Student jest gotowy do samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_1A_K01Jest gotów do krytycznej oceny posiadanej wiedzy, umiejętności i odbieranych treści, uznania znaczenia wiedzy w rozwiązywaniu problemów poznawczych i praktycznych, a także ma świadomość konieczności zasięgania opinii ekspertów w przypadku trudności z samodzielnym rozwiązaniem problemu
Cel przedmiotuC-2Umiejętność samodzielnego stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej oraz interpretacji jej wyników.
Treści programoweT-W-6Zaliczenie pisemne (test) wykladu.
T-L-2Statystyczne metody doboru cech diagnostycznych do badania taksonomicznego oparte na macierzy współczynników korelacji.
T-L-1Programy komputerowe wykorzystywane w taksonomii (Statistica).
T-L-3Metody porządkowania liniowego (wzorcowe i bezwzorcowe)
T-L-4Metody analizy skupień.
T-L-5Przygotowanie prac zaliczeniowych.
Metody nauczaniaM-2Metoda praktyczna: ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego Excel oraz programu Statistica.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie na ocenę ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie aktywności na zajęciach oraz prezentacji pracy zrealizowanej w grupie.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie jest gotowy do rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.
3,0Student, z bardzo dużą pomocą nauczyciela, jest gotowy do rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.
3,5Student, z dużą pomocą nauczyciela, jest gotowy do rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.
4,0Student, z niewielką pomocą nauczyciela, jest gotowy do rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.
4,5Student jest gotowy do prawie samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.
5,0Student jest gotowy do samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.