Ärianalüütika ja andmeanalüüsi baaslähenemiste omandamine tasemel, mis võimaldab luua lihtsamaid rakendusi äriliste probleemide lahendamiseks.

Acquisition of basic concepts and approaches of business intelligence and business analysis, aimed at obtaining new information and solving business process related problems.

Kursuse läbinud üliõpilane:
- teab andmetüüpe, kirjeldava statistika komponente, oskab neid leida ja esitada, oskab kirjeldada seoseid andmekogumite vahel;
- teab, millised on kaasaegsed ärianalüütika ja andmeanalüüsi võimalused ning mõistab andmete, faktide ja andmepõhise kultuuri olulisust ning nende rolli paremate juhtimisotsuste tegemisel;
- oskab eesmärgipäraselt valida ja rakendada lihtsamaid ärianalüütika, andmeanalüüsi, andmekaeve, visualiseerimise tehnikaid ja juhtimislaudasid, et leida lahendusi ärilistele probleemidele, ning hinnata nende loodud väärtust.
- on teadlik andmeteaduse, suurandmete, masinõppe kontseptsioonist ja ainetemaatika tulevikusuundumustest.

Student:
- knows the modern possibilities of business analytics and data analysis and understands the importance of data, facts and data-based culture and their role in making better management decisions;
- is able to purposefully select and apply simpler business analytics, data analysis, data mining, visualization techniques and control boards to find solutions to business problems and evaluate the value created by them.
- is aware of the concept of data science, big data, machine learning and future trends in subject topics.

Ärianalüütika olemus. Andmed. Kirjeldav analüütika. Korrelatsioon ja lineaarne regressioon. Lineaarne regressioon aegridade puhul. Andmeanalüütika strateegiline kasutamine äriliste küsimuste lahendamisel. Andmete visualiseerimine ja juhtimislauad. Andmelaod ja andmeaidad. Andmeteadus, masinõpe. Andmekaeve protsessid, meetodid ja algoritmid. Suurandmete kontseptsioon. Andmekirjaoskus ja andmepõhinekultuur ettevõttes. Tulevikutrendid.

The nature of business analytics. Dats. Descriptive analytics. Correlation and linear regression. Linear regression for time series. Strategic use of data analytics in solving business issues. Data visualization and Dashboards. Data warehouses. Data science, machine learning. Data mining processes, methods and algorithms. The concept of big data. Data literacy and data-based culture in the company. Future trends.

-

-

-

-

Sharda et al - Business Intelligence, Analytics and Data Science. A Managerial Perspective (Pearson, 2017)
Laursen, Thorlund - Business Analytics for Managers. Taking business intelligence beyond reporting (Wiley, 2017)
Surma - Business Intelligence: Making Decisions through Data Analytics. (Business Expert Press, 2011)

-