Бизнес-аналитика

2025/2026

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

3

Кредиты

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

Кто читает:

Департамент экономики

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

2-й курс, 4 модуль

Программа дисциплины

Аннотация

Стратегическое развитие и рост любой современной компании в значительной степени зависят от тщательной оценки, строгого анализа и оптимального выбора подходящих решений. Четкое согласование целей, принятие решений на основе данных и дисциплинированная оценка результатов имеют важное значение для выявления возможностей, снижения рисков и поддержания конкурентного преимущества. Этот курс обеспечивает всестороннюю подготовку по применению аналитических методов для решения реальных бизнес-задач. Студенты научатся переводить сложные бизнес-сценарии в математические модели, оптимизировать решения с использованием линейного и целочисленного программирования, а также оценивать результаты с помощью подходов, основанных на данных. Учебная программа делает акцент на практических навыках, включая опыт построения и решения моделей с использованием компьютерных систем. Ключевые темы включают описательную, предсказательную и прескриптивную аналитику. В рамках индивидуальных заданий учащиеся разовьют способность извлекать практические выводы и поддерживать стратегическое принятие решений в динамичной бизнес-среде.

Цель освоения дисциплины

• Цель курса — развитие у студентов компетенций в области бизнес-аналитики и оптимизационного моделирования путем предоставления им систематической, прикладной методологии решения сложных бизнес-задач. Эти компетенции формируются путем достижения следующих конкретных целей: - освоение структурированного подхода к преобразованию нечетко определенных реальных бизнес-ситуаций в формальные, четко определенные математические модели. - освоение основных методов оптимизации линейного и целочисленного программирования, понимание их предположений, методов решения (например, симплекс-метод, метод ветвей и границ) и бизнес-приложений (например, логистика, планирование, инвестиционное планирование). - развитие практических навыков в реализации, решении и анализе оптимизационных моделей с использованием стандартных отраслевых инструментов, в первую очередь Microsoft Excel Solver. - развитие навыков анализа решений в условиях неопределенности и риска, обучение оценке альтернатив, учету вероятностной информации и интерпретации результатов с использованием таких методов, как деревья решений и анализ чувствительности. Курс превращает студентов в универсальных специалистов по решению проблем, способных использовать компьютерное и оптимизационное моделирование в качестве мощного инструмента для принятия стратегических и оперативных решений.

Планируемые результаты обучения

• Знание основ математического моделирования (типы, характеристики)
• Знание типов задач (транспорт, инвестиции, смешивание и т. д.)
• Знание линейного программирования
• Знание целочисленного оптимизационного моделирования
• Умение формулировать реальные бизнес-задачи в виде математических моделей
• Практический опыт построения моделей в Excel Solver

Содержание учебной дисциплины

• 1. Введение в бизнес-аналитику
• 2. Описательная статистика
• 3. Прогностическая аналитика
• 4. Моделирование и анализ с помощью электронных таблиц
• 5. Предписывающая аналитика

Элементы контроля

• Тест 1
  Сlosed book» тест на бумаге по следующим разделам дисциплины: введение в бизнес-аналитику, описательная статистика и прогностическая аналитика.
• Тест 2
  Тест в программе Excel на компьютере по следующим разделам дисциплины: описательная статистика, прогностическая аналитика, а также Моделирование и анализ с помощью электронных таблиц.
• Тест 3
  Тест в программе Excel на компьютере по следующим разделам дисциплины: предсказательная аналитика – линейное оптимизационное моделирование.
• Экзамен
  Тест в программе Excel на компьютере по всем разделам дисциплины

Промежуточная аттестация

• 2025/2026 4th module
  0.15 * Тест 1 + 0.25 * Тест 3 + 0.4 * Экзамен + 0.2 * Тест 2

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Business analytics, Evans, J. R., 2014

Рекомендуемая дополнительная литература

• Spreadsheet modeling and decision analysis : a practical introduction to management science, Ragsdale, C. T., 2004

Авторы

• Бродская Наталья Николаевна