Betekintés a kurzuskínálatba

Adatelemzés I (Németh Renáta)

A kurzuson alapvető adatelemzési módszereket és azok gyakorlati alkalmazási példáit ismerjük meg. Részben az általánosított regressziós modelleket, részben alapvető, az adatbányászatban is alkalmazott módszereket dolgozunk fel. A feldolgozás során a módszerek számítógépes implementálását is ismertetjük (Stata-t használunk, de követhető az óra R-ben vagy SPSS-ben is), online elérhető valós adatbázisokat használva. Az óra részben angol nyelvű olvasószemináriumként is működik majd, hogy a hallgatók számára megkönnyítsük az új módszerek jövőbeli önálló elsajátítását.

módszerek

  • lineáris regresszió – kategoriális prediktorok, interakciók
  • ANOVA és lineáris regresszió. Többutas ANOVA, unbalanced design, sequantial sum of squares.
  • logisztikus regresszió.
  • az előbbiek egyetlen keretben: Generalized Linear Models
  • döntési fák (Classification And Regression Tree, CART) a logisztikus regresszió alternatívájaként.
  • szövegbányászat, néhány egyszerű modell és R-package.
  • loglineáris modellek SPSS-ben. kapcsolat logisztikus regresszióval

általános fogalmak

  • összemosódás, kontrollálás
  • interakciók
  • modellillesztés, illeszkedési mértékek
  • modellépítés (stepwise módszerek)
  • egymásbaágyazott modellek tesztelése
  • túlillesztés (overfitting), validálás. k-fold crossvalidation, bootstrap pl. változószelekcióra.

Adatelemzés II (Kabos Sándor, Major László)

A statisztikai modell illeszkedésvizsgálatának adatelemzési eszközei.

  • statisztikai modellek elemi illeszkedésvizsgálata,
  • az általánosított lineáris modell illeszkedésvizsgálata,
  • többdimenziós outlier identifikáció PCA eljárással,
  • térben és időben változó adatok modellezése,
  • lineáris regresszió diagnosztizálása variancia analízissel,
  • lineáris regresszió diagnosztizálása rangstatisztikák alapján,
  • grafikus modellek (irányított és irányítatlan),
  • resampling tesztelési eljárasok a khi-négyzet statisztikával.

Adatbányászat (Major László)

Ha a rendelkezésünkre álló adatbázis mérete (vagy komplexitása) informatikailag lehetetlenné teszi a klasszikus statisztikai elemző módszerek alkalmazását, akkor szükségünk van olyan algoritmusokra, amelyek kiszűrik az adatbázisunk (vizsgálataink szempontjából) lényeges információit, összefüggéseit. Az adatbányászat legismertebb és széleskörűen használt algoritmusaival ismerkedünk meg, összevetve ezek alkalmazási lehetőségeit az egyes problémák sajátosságainak függvényében.

Kvalitatív módszerek (Nagy Zsófia)

A kurzus célja a piackutatásban használt kvalitatív módszertan általános megismertetése a hallgatókkal, a kapcsolódó gyakorlati, mintavételi, etikai problémák feltárásával együtt. A félév során három kvalitatív módszer részletes megismerésére kerül sor, ezek: a megfigyelés, az interjú és a fókuszcsoport. Kitérünk a digitális technológiák alkalmazására is, mint kamerás megfigyelés vagy online interjú. Gyakorlati példákon és esettanulmányokon keresztül megismerjük a módszerek működését, illetve mindhárom módszertan kapcsán feladatokat végeznek el a hallgatók, hogy betekintést nyerjenek alkalmazásukba. A félév második felében az összegyűjtött adatok elemzésének fontosabb szempontjai kerülnek sorra, végül a kvalitatív kutatást lezáró beszámoló, prezentáció egyes aspektusait tekintjük át.

Piackutatás I (Máth András)

Piackutatást végezni nagyon sokféle előképzettség mellett lehetséges. Ebben a versenyben viszont előnyt jelent a survey-statisztikus háttér – abban az esetben, ha a piackutatás módszertani és elméleti hátterét is megismerik a hallgatók. Ennek az ismeret együttesnek a megszerzését tűzi ki maga elé célként a kurzus két félév alatt. Az első félév célja a szükséges háttérismeretek bemutatása és kiegészítése ahhoz, hogy a valós piaci elvárásokhoz jobban tudjanak idomulni majd a hallgatók a képzés befejezése után.

  • A piackutatói szakma szereplői
  • Vállalatgazdaságtani alapok
  • Marketing alapok
  • Marketing gyakorlás
  • Alapvető módszerek (U&A, márkakutatás, reklámkutatás, médiakutatás, panelkutatás, szolgáltatáskutatás)

Portálkezelői menü Tartalom módosításaUtolsó módosítás dátuma: 2016.05.13.