|
Vyučující
|
-
Stoklasa Jan, Mgr. et Mgr. Ph.D.
|
|
Obsah předmětu
|
Hlavní témata kurzu: a) Modelování v Ekonomii b) Ekonomická data c) Validace modelu d) Analýza citlivosti e) Data pre-processing f) Typy dotazníkových dat (typy dat získatelné dotazníkovým šetřením) g) Zpracování dotazníkových dat h) Konstrukce dotazníků i) Kódování odpovědí j) Modelování vztahů mezi proměnnými různých typů, kvalitativní komparativní analýza (QCA) k) QCA, zpřesňování pravidel, úvod do fuzzy modelů, fsQCA l) Možné zdroje zkreslení v dotazníkových šetřeních
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Přednášení, Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming), Demonstrace
- Domácí příprava na výuku
- 30 hodin za semestr
- Účast na výuce
- 25 hodin za semestr
- Semestrální práce
- 20 hodin za semestr
|
|
Výstupy z učení
|
Předmět seznamuje studenty se zásadami tvorby modelů v ekonomii, typy dat a datových souborů, jejich zpracováním a analýzou. Pozornost je věnována především datům získaným různými typy dotazníkových šetření, jejich specifikům a rozdílům oproti datům měřeným. Diskutovány jsou zásady tvorby dotazníkových šetření a možná úskalí tohoto procesu. V neposlední řadě je pak studentům představena metodologie set-theoretic přístupu a kvalitativní komparativní analýzy (s možností reflektovat neurčitost pomocí fuzzy množin) a možnosti jejího využití pro nalézání odpovědí na výzkumné otázky na základě dotazníkových (potenciálně i kvalitativních) dat.
Student se v průběhu kurzu naučí základní principy zpracování a vytěžování ekonomických dat získaných dotazníkovými šetřeními. Bude schopen vstupní data upravit a dále zpracovat a vyhodnotit pomocí základních metod. Pomocí metod kvalitativní komparatiní analýzy bude student schopen posoudit soulad předpokládaného pravidle (vzorce) se získanými daty. Výsledky bude dále schopen prezentovat ve formě grafických výstupů a vyvodit z nich relevantní závěry pro ekonomickou praxi.
|
|
Předpoklady
|
nespecifikováno
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Analýza výkonů studenta, Systematické pozorování studenta, Seminární práce
Aktivní zapojení na semináři. Vypracování seminární práce zpracování ekonomických dat s využitím metod diskutovaných v předmětu (přesný popis zadání v Moodle kurzu) a její obhajoba.
|
|
Doporučená literatura
|
-
RapidMiner Studio Manual.
-
M. A. North. (2012). Data Mining for the Masses..
-
M. Hofmann, R. Klinkenberg. (2016). RapidMiner: Data Mining Use Cases and Business Analytics Application..
-
P. BERKA. (2003). Dobývání znalostí z databází.
-
Stoklasa, J., Luuka, P., and Talášek, T. (2017). Set-theoretic methodology using fuzzy sets in rule extraction and validation - consistency and coverage revisited.
-
Stoklasa, J., Talášek, T., Kubátová, J. and Seitlová, K. (2017). Likert Scales in Group Multiple-criteria Evaluation.
|