ØABED2200 Business Analytics Course description

Emnet gir en innføring i hvordan kvantitative analyser kan brukes som verktøy for verdiskaping i en virksomhet. Vi analyserer flere forskjellige typer bedriftsøkonomiske beslutningsproblemer ved hjelp av matematiske modeller og dataverktøy. Vi vil hele tiden vektlegge tolkning av analyseresultater, samt implikasjoner for økonomisk styring og planlegging.

Eksempler på typer beslutningsproblem:

*Hvordan sette opp en effektiv bemanningsplan når behovet for arbeidskraft varierer over tid?

*Hvordan utforme en optimal transportplan for en forsyningskjede?

*Hvordan velge lokalisering av produksjon og lager i en forsyningskjede?

*Hvordan sette opp en investeringsplan med krav til forventet avkastning og diversifisering?

*Hvordan lage etterspørselsprognoser basert på historiske data?

*Hvordan sesongjusterer vi en boligprisindeks?

*Hvordan kan vi bruke simulering for å bedre forstå variasjonen i et prosjekts kontantstrøm over forskjellige mulige scenario?

*Hvordan du kan bruke statistikkverktøy til å identifisere mønstre i store datamengder («Big Data»).

Følgende arbeidskrav må være godkjent for å kunne fremstille seg til eksamen:

• To milepælsmøter.

Ingen forkunnskapskrav.

Studenten skal etter å ha fullført emnet ha følgende totale læringsutbytte definert i kunnskaper, ferdigheter og generell kompetanse:

Kunnskaper

Studenten har

• kunnskap om grunnleggende anvendelse av metodene Beslutningsteori, Lineær Programmering, Simulering, Prediksjonsmodeller, og Data Mining (klassifisering og assosiasjon)
• kunnskap om hvordan kvantitative metoder og optimering kan brukes for å løse bedriftsøkonomiske beslutningsproblemer

Ferdigheter

Studenten kan

• utføre analyser av beslutningsproblemer og treffe beslutninger basert på maximin, minimax, minimax og alternativkostnad
• tegne beslutningstrær og treffe beslutninger basert på disse
• utføre enkel og multippel regresjonsanalyse ved hjelp av relevant programvare og fortolke resultater
• utarbeide prognoser ved hjelp av f.eks. bevegelig gjennomsnitt, eksponensiell glatting og regresjonsanalyse
• formulere problemstillinger som lar seg løse ved hjelp av lineær programmering, samt vurdere skyggepriser og verdien av økt kapasitet
• formulere og løse transportproblemer
• bruke relevant dataverktøy for å løse bedriftsøkonomiske beslutningsproblemer
• implementere enkle simuleringsmodeller i relevant dataverktøy
• gjennomføre data mining (klassifisering og assosiasjonsmetoder) i relevant dataverktøy

Generell kompetanse

Studenten

• har økt numerisk og analytisk kompetanse
• kan reflektere rundt etiske problemstillinger knyttet til bedriftsøkonomiske beslutningsproblem
• kan løse problemer i grupper

Forelesninger og øvinger i grupper. Det legges stor vekt på bruk av dataverktøy i undervisningen.

Ingen arbeidskrav. Ingen obligatorisk aktivitet.

Eksamen i emnet er:

Skoleeksamen på 4 timer avholdes i slutten av semesteret.

Masteroppgaven skal være et individuelt, selvstendig og veiledet forsknings- eller utviklingsarbeid innenfor et sentralt fagområde i masterstudiet Energi og miljø i bygg. Masteroppgaven må anvende vitenskapelige teorier og metoder, og resultatet må ha elementer av ny kunnskap eller nye metoder. Bygger på samtlige emner.

Alle emner fra foregående semestre eller tilsvarende kompetanse.

Det benyttes en intern og en ekstern sensor til sensurering av besvarelsene.

Et uttrekk på minst 25 % av besvarelsene sensureres av ekstern sensor. Karakterene på de besvarelsene som er vurdert av ekstern sensor, danner grunnlag for å fastsette nivå på besvarelsene innenfor de ulike karakteruttrykkene. Intern sensor skal ta hensyn til ekstern sensors vurdering ved sensurering av alle eksamensoppgaver.

Prosjektarbeid. Individuelt, selvstendig arbeid som utgjør 750 timer, og ender ut i masteroppgave (rapport) og muntlig presentasjon. Prototyper og/eller andre produkter som utvikles kan inngå som del av besvarelsen.

Veiledning

Hver student vil få tildelt en intern veileder og veiledningen kan bestå av inntil 20 timer i løpet av semesteret. Gjennom veileder kan studentene bli knyttet til grupper satt sammen etter faglige kriterier og delta i seminarer, kollokvier og veiledningsgrupper. Masteroppgaven kan være knyttet til relevante FoU-prosjekter ved høgskolen eller utviklet i samarbeid med ulike fag- og forskningsmiljøer, inkludert industribedrifter som høgskolen har samarbeid med. Dersom oppgaven utføres i samarbeid med en ekstern oppdragsgiver skal veileder herfra ha ansvar for veiledningen, i samarbeid med den interne veilederen ved høgskolen.

Masteroppgaven

Arbeidet som utføres innen masteroppgaven skal baseres på forskningsmessige prinsipper. Masteroppgaven skal besvares med en skriftlig rapport etter format av vitenskapelig rapport. Rapporten skal beskrive problemstilling, arbeidet som er utført og redegjøre for resultater. Rapporten har to typer tilpasninger i forhold til en vitenskapelig rapport:

• Innledningen vil kunne inneholde en vesentlig lengre redegjørelse for masteroppgavens tema. Diskusjonsdelen vil kunne inneholde en vesentlig mer omfattende diskusjon. Det vil bli stilt krav til kvalitetssikrede kildehenvisninger og tilhørende kildeliste.
• En vesentlig del av masteroppgaven vil kunne være knyttet opp mot en oppdragsgivers problemstilling, selv om denne ikke er av direkte vitenskapelig natur. Veileder ved høgskolen vil se til at det blir et rimelig innslag av vitenskapelige problemstillinger, løsningsmetoder og kritisk refleksjon.

Prototyper og/eller andre produkter som er utviklet kan inngå som en del av besvarelsen.