Analitički softverski alati u marketingu

Naziv predmeta
Analitički softverski alati u marketingu
Oznaka predmeta
09402
Semestar
3
Status predmeta
Obvezni
ECTS
6
Predavanja
30
Vježbe
30
Samostalni rad
120
Ukupno
180
Nastavnici i suradnici
dr. sc. Robert Kopal
Zlatan Morić, struč.spec.ing.comp
Vanja Šebek, dipl. oec.
Siniša Urošev
Cilj predmeta
Cilj predmeta je upoznati studente s postojećim analitičkim softverskim alatima na tržištu koji se koriste u marketingu. Studenti će se kroz predavanja upoznati s funkcionalnostima analitičkih softverskih alata za prikupljanje i pripremu podatka, s mogućnostima koje alati imaju za izvedbu preliminarne analize, načinu odabira algoritama za izradu modela, a kroz vježbe da nauče samostalno odabrati alat i rješavati poslovne izazove.
Sadržaj
U sklopu kolegija studenti će savladati Google Analytics, analizu podataka u Excel-u, izraditi model putem Microsoft Azure Machine Learning-a i koristiti napredne alate poput IBM SPSS Statistics i SPSS Modeler.
Osnovna literatura:
Kopal, R.; Korkut. D.: Kompetitivna analiza 2: strukturirane i kreativne analitičke tehnike, Zagreb, 2011.;
Preporučena dopunska literatura
McCormick, K.; Abbott, D.; Khabaza, T: IBM SPSS Modeler Cookbook, Birmingham, 2013.
Mrvar, A.; Batagalj, V.: Pajek Reference Manual version 3.15, Ljubljana, March 2014.

Minimalni ishodi učenja

  1. Koristiti Excel za manipulaciju podacima, izračun osnovnih statističkih mjera i grafički prikaz podataka, te interpretirati dobivene rezultate.
  2. Odabrati, primijeniti i interpretirati jednostavni model u Microsoft Azure ML-u.
  3. Koristiti SPSS Statistics za manipulaciju podacima, izračun osnovnih statističkih mjera i grafički prikaz podataka, te interpretirati dobivene rezultate.
  4. Odabrati, primijeniti i interpretirati jednostavni model u SPSS Modeleru.

Željeni ishodi učenja

  1. Odabrati, primijeniti i interpretirati jednostavni model u Excelu.
  2. Odabrati, primijeniti i interpretirati složene model u Microsoft Azure ML-u.
  3. Odabrati, primijeniti i interpretirati jednostavne i složene modele u SPSS statistics.
  4. Odabrati, primijeniti i interpretirati složene model u SPSS Modeleru.