Методы исследования в менеджменте

Учебная дисциплина "Методы исследования в менеджменте" является дисциплиной базовой части при подготовке магистров и бакалавров по программам «Инноватика» и «Менеджмент», связанной с изучением теоретических основ статистики, теории вероятностей и получением комплексных знаний по практическому использованию методов обработки и анализа информации в бизнес - среде. Изучение дисциплины позволяет использовать полученные знания на практике при обработке первичных данных, представлении полученных результатов в виде таблиц, графиков, диаграмм, построении обобщающих показателей. На их основе обеспечивается возможность использования наиболее эффективных статистических и количественных методов и моделей в экономическом анализе, включая построение распределений, количественные методы оценки вероятностей, методы принятия решений в условиях неопределенности, методы построения доверительных интервалов, методы построения и оценки статистических гипотез. Предусмотрены задания для самостоятельной работы в среде Excel. Объект дисциплины: Анализ первичных данных для выявления закономерностей, проверки гипотез и принятия эффективных управленческих решений. Предмет дисциплины: Количественные методы анализа первичных данных, методы анализа недетерминированных ситуаций, включая построение распределений, количественные методы оценки вероятностей, методы принятия решений в условиях неопределенности, методы построения доверительных интервалов, методы построения и оценки статистических гипотез. Целью курса является: Освоить совокупность инструментальных количественных методов анализа первичных данных для принятия эффективных управленческих решений. Развитие профессиональных знаний и навыков: курс изучается в базовой части программы бакалавриата и магистратуры по направлениям подготовки «Менеджмент» и «Инноватика»; курс представляет набор инструментов быстрого персонального количественного анализа первичных данных; курс предполагает освоение общей методики анализа недетерминированных ситуаций, методов вероятностного и статистического оценивания, а также принятия решений в условиях неопределенности.

Лекция 1: Введение в курс. Гистограммы. Диаграммы рассеяния. Лекция 2: Временные ряды. Сводные таблицы. Лекция 3: Сводные таблицы – примеры анализа. Лекция 4: Обобщающие показатели. Прямоугольные диаграммы. Лекция 5: Матрица парных корреляций. Общий пример анализа данных. Лекция 6: Кейс «Благосостояние». Лекция 7: Основные правила теории вероятностей. Формализация случайных величин. Визитная карточка случайной величины – математическое ожидание и стандартное отклонение. Лекция 8: Совместные и условные вероятности. Биномиальные и нормальные определения. Лекция 9: Статистические оценки. Общий план анализа недетерминированной ситуации. Лекция 10: Типовые статистические задачи. Лекция 11: Принятие решений в недетерминированных многошаговых ситуациях. Надстройка TreePlan. Лекция 12: Примеры выбора решений с использованием надстройки TreePlan.