Poslovna analitika i optimizacija

Sadržaj:

  • 1. Uvod u poslovnu analitiku.
  • 2. Trendovi razvoja poslovne analitike.
  • 3. Mesto razvoja poslovne analitike u poslovnom odlučivanju.
  • 4. Odnos između poslovne analitike i poslovne inteligencije.
  • 5. Optimizacija u poslovnoj analitici.
  • 6. Veza između operacionih istraživanja i poslovne analitike.
  • 7. Matematičko modeliranje poslovnih sistema.
  • 8. Arhitektura sistema za podršku odlučivanju zasnovanih na optimizaciji.
  • 9. Algebarski programski jezici i njihova upotreba u razvijanju optimizacionih modela.
  • 10. Upotreba baza podataka za skladištenje parametara optimizacionih modela.
  • 11. Analiza primera primene optimizacije u poslovnoj analitici.
  • 12. Postoptimalna analiza i analiza osetljivosti dobijenih rešenja. Optimizacija u uslovima neizvesnosti.

Predavači:

dr Mirko Vujošević

Redovni profesor


dr Milan Martić

Redovni profesor


dr Milan Stanojević

Redovni profesor


 
 

dr Gordana Savić

Vanredni profesor


dr Marija Kuzmanović

Vanredni profesor


 

Literatura:

1. S. Krčevinac i dr: “Operaciona istraživanja 1: ”, FON, Beograd 2013.
2. S. Krčevinac i dr: “Operaciona istraživanja 2: ”, FON, Beograd 2013.
3. M. Vujošević: “: ”, FON, Beograd 2012.
4. M. Vujošević: “Linearno programiranja: ”, FON, 2013.
5. J.A. Lawrence, B.A. Pasternack: “Applied Management Science: ”, John Wiley & Sons Inc, 2002.
6. R. Fourer, D.M. Gay, B.W. Kernighan: “AMPL: A Modeling Language for Mathematical Programming: ”, Duxbury Press / Brooks /Cole Publishing Company, 2002.
7. A. Makhorin: “Modeling Language GNU MathProg Language Reference: ”, Free Software Foundation, 2013.
8. R. Saxena, A. Srinivasan: “Business Analytics: A Practitioner’s Guide: ”, Springer, 2013.
9. J. R. Evans: “Business Analytics: Methods, Models and Decisions: ”, Pearson, 2013.

Fond aktivne nastave

Predavanja: 2 časa nedeljno.
Vežbe: 2 časa nedeljno
Metode izvođenja nastave: Klasičan način (eks katedra) uz korišćenje table, računara, projektora, analiza i rešavanje studija slučaja.
Ocena znanja
Predispitne obaveze 70 poena
Završni ispit (alternativno) 30 poena
Maksimalno 100 poena