Zaawansowana analityka biznesowa - siła modeli predykcyjnych 226160-D
Laboratorium (LAB) Semestr zimowy 2023/24

Informacje o zajęciach (wspólne dla wszystkich grup)

Liczba godzin:	30
Limit miejsc:	(brak limitu)
Zaliczenie:	Ocena
Zakres tematów:	Istota i zakres zaawansowanej analityki biznesowej (AB). Rola i znaczenie modeli predykcyjnych Zarządzanie danymi, jakość danych Imputacja danych w kontekście analityki biznesowej Wzorce brakujących danych, mechanizmy powstawania brakujących danych oraz ocena losowości powstawania brakujących danych Imputacja wielokrotna (IW) Metoda największej wiarygodności (MNW) w analizie braków danych - algorytm Expectation-Maximization (EM) Regresja kwantylowa Regresja adaptacyjna dla danych wzdłużnych w badaniu jakości. Wykrywanie obserwacji odstających i przesunięć poziomów za pomocą liniowych modeli regresji. Modele liniowe dla danych wzdłużnych Imputacja danych i metoda największej wiarygodności - przykłady zastosowań Modele segmentacji Prosty i uogólniony model retencji Model migracji Modele wartości w czasie oparte na podejściu data mining (DM) Zaawansowana analityka biznesowa - pozostałe zagadnienia. Wybrane przykłady w R i Python

Grupa	Termin(y)	Prowadzący	Akcje
1	każdy piątek, 8:00 - 9:40, sala 1A (Laptop)	Adam Korczyński, Łukasz Głąb	szczegóły
2	każdy piątek, 9:50 - 11:30, sala 1A (Laptop)	Adam Korczyński, Łukasz Głąb	szczegóły
3	każdy piątek, 11:40 - 13:20, sala 1A (Laptop)	Adam Korczyński, Łukasz Głąb	szczegóły
4	każdy piątek, 13:30 - 15:10, sala 1A (Laptop)	Adam Korczyński, Łukasz Głąb	szczegóły
Wszystkie zajęcia odbywają się w budynku: budynek C

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.