ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 0001/0001 / Wydział Ekonomiczny / Ekonomia 28.09.2023 (N1) / Rachunkowość i finanse w jednostkach gospodarczych / Sylabus przedmiotu

Wydział Ekonomiczny - Ekonomia 28.09.2023 (N1)
specjalność: Rachunkowość i finanse w jednostkach gospodarczych

Sylabus przedmiotu Podstawy wielowymiarowej analizy danych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Ekonomia 28.09.2023
Forma studiów	studia niestacjonarne	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 dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	5	6	1,0	0,50	zaliczenie
laboratoria	L	5	12	1,0	0,50	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	W zakresie wiedzy student powinien posiadać podstawowe wiadomości z zakresu ekonomii, matematyki, statystyki opisowej.
W-2	W 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-3	Wymagania w zakresie kompetencji: student potrafi pracować w grupie, samodzielnie opracowywać informacje na wskazany temat oraz formułować wnioski

Cele przedmiotu

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

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Programy komputerowe wykorzystywane w taksonomii (Statistica).	2
T-L-2	Statystyczne metody doboru cech diagnostycznych do badania taksonomicznego oparte na macierzy współczynników korelacji.	2
T-L-3	Metody porządkowania liniowego (wzorcowe i bezwzorcowe)	3
T-L-4	Metody analizy skupień.	2
T-L-5	Przygotowanie prac zaliczeniowych.	2
T-L-6	Prezentacja prac zaliczeniowych przygotowanych przez studentów.	1
		12
wykłady
T-W-1	Wprowadzenie do taksonomii, etapy badania taksonomicznego.	1
T-W-2	Statystyczne metody doboru cech diagnostycznych.	1
T-W-3	Metody tworzenia zmiennych syntetycznych wykorzystujące różne sposoby normowania cech diagnostycznych.	1
T-W-4	Analiza skupień.	1
T-W-5	Programy komputerowe wykorzystywane w taksonomii (Statistica).	1
T-W-6	Zaliczenie pisemne (test) wykladu.	1
		6

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Udział w laboratoriach	12
A-L-2	Studiowanie literatury przedmiotu.	11
A-L-3	Przygotowanie projektu.	2
		25
wykłady
A-W-1	Udział w wykładach	6
A-W-2	Studiowanie literatury	15
A-W-3	Przygotowanie do zaliczenia.	4
		25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

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

Sposoby oceny

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

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
E_1A_D1/5.3_W01 Student zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej.	E_1A_W06, E_1A_W03, E_1A_W01	—	C-1, C-2	T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-6	M-1, M-2	S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
E_1A_D1/5.3_U01 Student potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki.	E_1A_U04, E_1A_U01, E_1A_U02	—	C-1, C-2	T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-6	M-1, M-2	S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
E_1A_D1/5.3_K01 Student jest gotowy do samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.	E_1A_K01	—	C-2	T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-W-6	M-2	S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
E_1A_D1/5.3_W01 Student zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej.	2,0	Student nie zna i nie rozumie zasad stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej
	3,0	Student w stopniu dostatecznym zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej
	3,5	Student w stopniu więcej niż dostatecznym zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej
	4,0	Student w stopniu dobrym zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej
	4,5	Student w stopniu więcej niż dobrym zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej
	5,0	Student w stopniu bardzo dobrym zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
E_1A_D1/5.3_U01 Student potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki.	2,0	Student nie potrafi zastosować wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymanych wyników
	3,0	Student w stopniu dostatecznym potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki
	3,5	Student w stopniu więcej niż dostatecznym potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki
	4,0	Student w stopniu dobrym potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki
	4,5	Student w stopniu więcej niż dobrym potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki
	5,0	Student w stopniu bardzo dobrym potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
E_1A_D1/5.3_K01 Student jest gotowy do samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.	2,0	Student nie jest gotowy do rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.
	3,0	Student, z bardzo dużą pomocą nauczyciela, jest gotowy do rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.
	3,5	Student, z dużą pomocą nauczyciela, jest gotowy do rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.
	4,0	Student, z niewielką pomocą nauczyciela, jest gotowy do rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.
	4,5	Student jest gotowy do prawie samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.
	5,0	Student jest gotowy do samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.

Literatura podstawowa

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

Literatura dodatkowa

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
Frątczak E., Gołata E., Ptak-Chmielewska A., Pęczkowski M., Wielowymiarowa analiza statystyczna. Teoria – przykłady zastosowań z systemem SAS, Wydawnictwo SGH w Warszawie, Warszawa, 2009
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
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
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
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

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Programy komputerowe wykorzystywane w taksonomii (Statistica).	2
T-L-2	Statystyczne metody doboru cech diagnostycznych do badania taksonomicznego oparte na macierzy współczynników korelacji.	2
T-L-3	Metody porządkowania liniowego (wzorcowe i bezwzorcowe)	3
T-L-4	Metody analizy skupień.	2
T-L-5	Przygotowanie prac zaliczeniowych.	2
T-L-6	Prezentacja prac zaliczeniowych przygotowanych przez studentów.	1
		12

Treści programowe - wykłady

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

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Udział w laboratoriach	12
A-L-2	Studiowanie literatury przedmiotu.	11
A-L-3	Przygotowanie projektu.	2
		25

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Udział w wykładach	6
A-W-2	Studiowanie literatury	15
A-W-3	Przygotowanie do zaliczenia.	4
		25

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	E_1A_D1/5.3_W01	Student zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	E_1A_W06	Zna 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_W03	Zna i rozumie w zaawansowanym stopniu metodologię badań w zakresie dyscypliny ekonomia i finanse
	E_1A_W01	Zna 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 przedmiotu	C-1	Nabycie wiedzy dotyczącej wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej.
Cel przedmiotu	C-2	Umiejętność samodzielnego stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej oraz interpretacji jej wyników.
Treści programowe	T-L-1	Programy komputerowe wykorzystywane w taksonomii (Statistica).
	T-L-2	Statystyczne metody doboru cech diagnostycznych do badania taksonomicznego oparte na macierzy współczynników korelacji.
	T-L-3	Metody porządkowania liniowego (wzorcowe i bezwzorcowe)
	T-L-4	Metody analizy skupień.
	T-W-1	Wprowadzenie do taksonomii, etapy badania taksonomicznego.
	T-W-2	Statystyczne metody doboru cech diagnostycznych.
	T-W-3	Metody tworzenia zmiennych syntetycznych wykorzystujące różne sposoby normowania cech diagnostycznych.
	T-W-4	Analiza skupień.
	T-W-6	Zaliczenie pisemne (test) wykladu.
Metody nauczania	M-1	Wykład problemowy w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami.
Metody nauczania	M-2	Metoda praktyczna: ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego Excel oraz programu Statistica.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Zaliczenie z wykładu w formie pisemnej (test).
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Zaliczenie na ocenę ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie aktywności na zajęciach oraz prezentacji pracy zrealizowanej w grupie.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie zna i nie rozumie zasad stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej
	3,0	Student w stopniu dostatecznym zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej
	3,5	Student w stopniu więcej niż dostatecznym zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej
	4,0	Student w stopniu dobrym zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej
	4,5	Student w stopniu więcej niż dobrym zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej
	5,0	Student w stopniu bardzo dobrym zna i rozumie zasady stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	E_1A_D1/5.3_U01	Student potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	E_1A_U04	Potrafi 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
	E_1A_U01	Potrafi wykorzystać wiedzę do identyfikacji i interpretacji procesów i zjawisk społeczno-gospodarczych z wykorzystaniem metod i narzędzi właściwych dla ekonomii
	E_1A_U02	Potrafi zastosować wiedzę do formułowania i rozwiązywania złożonych i nietypowych problemów dotyczących procesów i zjawisk społeczno-gospodarczych w mikro-, mezo- i makroskali
Cel przedmiotu	C-1	Nabycie wiedzy dotyczącej wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej.
Cel przedmiotu	C-2	Umiejętność samodzielnego stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej oraz interpretacji jej wyników.
Treści programowe	T-L-1	Programy komputerowe wykorzystywane w taksonomii (Statistica).
	T-L-2	Statystyczne metody doboru cech diagnostycznych do badania taksonomicznego oparte na macierzy współczynników korelacji.
	T-L-3	Metody porządkowania liniowego (wzorcowe i bezwzorcowe)
	T-L-4	Metody analizy skupień.
	T-L-5	Przygotowanie prac zaliczeniowych.
	T-L-6	Prezentacja prac zaliczeniowych przygotowanych przez studentów.
	T-W-1	Wprowadzenie do taksonomii, etapy badania taksonomicznego.
	T-W-2	Statystyczne metody doboru cech diagnostycznych.
	T-W-3	Metody tworzenia zmiennych syntetycznych wykorzystujące różne sposoby normowania cech diagnostycznych.
	T-W-4	Analiza skupień.
	T-W-6	Zaliczenie pisemne (test) wykladu.
Metody nauczania	M-1	Wykład problemowy w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami.
Metody nauczania	M-2	Metoda praktyczna: ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego Excel oraz programu Statistica.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Zaliczenie na ocenę ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie aktywności na zajęciach oraz prezentacji pracy zrealizowanej w grupie.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie potrafi zastosować wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymanych wyników
	3,0	Student w stopniu dostatecznym potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki
	3,5	Student w stopniu więcej niż dostatecznym potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki
	4,0	Student w stopniu dobrym potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki
	4,5	Student w stopniu więcej niż dobrym potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki
	5,0	Student w stopniu bardzo dobrym potrafi zastosować wybrane metody wielowymiarowej analizy porównawczej i zinterpretować otrzymane wyniki

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	E_1A_D1/5.3_K01	Student jest gotowy do samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	E_1A_K01	Jest 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 przedmiotu	C-2	Umiejętność samodzielnego stosowania wybranych metod wielowymiarowej analizy porównawczej oraz interpretacji jej wyników.
Treści programowe	T-L-1	Programy komputerowe wykorzystywane w taksonomii (Statistica).
	T-L-2	Statystyczne metody doboru cech diagnostycznych do badania taksonomicznego oparte na macierzy współczynników korelacji.
	T-L-3	Metody porządkowania liniowego (wzorcowe i bezwzorcowe)
	T-L-4	Metody analizy skupień.
	T-L-5	Przygotowanie prac zaliczeniowych.
	T-W-6	Zaliczenie pisemne (test) wykladu.
Metody nauczania	M-2	Metoda praktyczna: ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego Excel oraz programu Statistica.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Zaliczenie na ocenę ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie aktywności na zajęciach oraz prezentacji pracy zrealizowanej w grupie.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie jest gotowy do rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.
	3,0	Student, z bardzo dużą pomocą nauczyciela, jest gotowy do rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.
	3,5	Student, z dużą pomocą nauczyciela, jest gotowy do rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.
	4,0	Student, z niewielką pomocą nauczyciela, jest gotowy do rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.
	4,5	Student jest gotowy do prawie samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.
	5,0	Student jest gotowy do samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych związanych z wielowymiarową analizą danych.