Business Analytics, 15 hp

Innehåll

Kursen är utformad för att utrusta studenter med grundläggande kunskaper om datadrivna tekniker och dess möjligheter att stödja ett välgrundat beslutsfattande. Studenter kommer att introduceras för olika praktiska projekt (case studies) som illustrerar hur dessa metoder/tekniker kan användas för att generera faktabaserade affärsstrategier. Kursen täcker ett brett spektrum av områden inklusive datainsamling, visualiseringar för tydlig kommunikation, explorativ analys för att hitta samband, inferens och grunderna för prediktiv modellering som går att tillämpa i olika affärssammanhang.

Kursen består av två moment:

• Moment 1. Grunderna i Business Analytics (10 hp)
• Moment 2. Tillämpningar inom Business Analytics (5 hp)

Moment 1. Grunderna i Business Analytics (10 hp)

Datainsamling och explorativ analys
Vi introducerar datainsamling och etik, fördjupar oss i hur datavisualisering och andra utforskande analyser varierar mellan olika typer av data och affärsproblem. Vi diskuterar effektiva metoder för att sammanfatta data för att underlätta välgrundade affärsbeslut.

Prediktiv analys, regression och slutledning
Vi använder regression, klassificering och andra analytiska tekniker för att lösa affärsproblem. Vi fokuserar på modellbyggande, förutsägelse och slutledning för att fatta datadrivna beslut. Vi lär oss hur man utför dessa analyser i statistisk programvara, så som Excel och R.

Moment 2. Tillämpningar inom Business Analytics (5 hp)
Vi låter studenterna arbeta med verkliga affärsfall där de beskriver och analyserar data för att motivera vissa datadrivna beslut.

Förväntade studieresultat

Kunskap och förståelse
Studenten ska kunna

1. redogöra för grundläggande begrepp, terminologi och analytiska metoder samt deras betydelse för affärsbeslut.
2. redogöra för datainsamlingsmetoder och identifiera källor för att få fram relevanta data.

Färdigheter och förmåga
Studenten ska kunna

3. identifiera trender och sammanfatta och beskriva data.
4. skapa datavisualiseringar för att effektivt kommunicera resultat.
5. bygga och utvärdera modeller för prediktion.
6. dra datadrivna slutsatser (prediktion, inferens) i verkliga affärsscenarier.
7. använda relevant programvara för dataanalys, så som Excel och R.
8. tillämpa metoder för affärsanalys i praktiken.
9. presentera och tolka resultaten av en dataanalys samt för det givna problemet motivera och argumentera för specifika antaganden, metodval och slutsatser.

Värderingsförmåga och förhållningssätt
Studenten ska kunna

10. kritisk granska rapporter baserade på dataanalyser.
11. identifiera etiska överväganden och potentiella felkällor i dataanalyser.

Behörighetskrav

Undervisningens upplägg

Lärandet stöds genom föreläsningar, lektioner, workshops, seminarier och handledning.

Examination

Moment 1 examineras genom en individuell skriftlig salstentamen. Tentamen betygsätts Väl Godkänd (VG), Godkänd (G) eller Underkänd (U).

Moment 2 examineras genom quiz, seminarium, en skriftlig rapport, en muntlig presentation och opposition på en annan grupps arbete. Alla examinationer i detta moment betygsätts Godkänd (G) eller Underkänd (U). Betyget på kursen är Väl Godkänd (VG), Godkänd (G) eller Underkänd (U). För betyget Godkänd (G) krävs minst betyget Godkänd (G) på alla examinationer. För betyget Väl godkänd (VG) behöver studenten dessutom betyget Väl godkänd (VG) på den skriftliga tentamen.

Studerande som godkänts på ett prov får inte undergå förnyat prov för att uppnå ett högre betyg. För studerande som ej blivit godkänd erbjuds ytterligare provtillfällen enligt ett fastställt schema.

En student som utan godkänt resultat har genomgått ordinarie prov samt ett omprov för en kurs eller en del av en kurs, har vid nästa omprovstillfälle rätt att få en annan examinator eller rättande lärare utsedd, om inte särskilda skäl talar emot det. Student ska vända sig till studierektor med en sådan begäran senast två veckor innan nästa provtillfälle.

Examination baserad på samma kursplan som vid ordinarie examinationstillfälle garanteras två år efter studentens förstagångsregistrering på kursen.

Anpassningar
Examinator kan besluta om avsteg från kursplanens examinationsform. Individuell anpassning av examinationsformen ska övervägas utifrån studentens behov. Examinationsformen anpassas inom ramen för kursplanens förväntade studieresultat. Student som har behov av en anpassad examination, och som har erhållit ett beslut om rätt till stöd från samordnare för studenter med funktionsnedsättning vid Studentcentrum, ska senast 10 dagar innan examinationen begära anpassning hos kursansvarig institution. Examinator beslutar om anpassad examination som sedan meddelas studenten.

Akademisk integritet och fusk
Som student förväntas du agera med akademisk integritet. Det innebär att skriva och presentera inom ramen för de akademiska regler och förväntningar som kommuniceras i universitetets regelverk och vad som i övrigt anges av ansvarig institution. Disciplinära åtgärder kan komma att vidtas mot student som använder otillåtna hjälpmedel eller på annat sätt försöker vilseleda vid prov eller när annan typ av uppgift utvärderas. För skriftliga uppgifter gäller regler och föreskrifter om produktion av akademiska texter och korrekt referenshantering. Inlämnat material kan komma att bli föremål för plagiatkontroll. Därutöver gäller Umeå universitets regler och anvisningar för utbildning och forskning.

Tillgodoräknande
Tillgodoräknande sker enligt Umeå universitets tillgodoräknandeordning.