Identyfikacja i analiza danych logistycznych

T

T

Forma zajęć: Laboratorium 1 (28 godzin zajęć)

Bilans czasu pracy własnej Studenta obejmuje: praca bieżąca14 godzin, przygotowanie do zaliczenia 14 godzin.

W ramach godzin przewidzianej pracy własnej, Student(ka) ma obowiązek konsultowania efektów tej pracy w bezpośrednim kontakcie z Prowadzącym(ą) zajęcia, na konsultacjach tradycyjnych lub w formie zdalnej.

Ćwiczeniowa, Studium przypadku, Laboratoryjna (eksperymentu)

Ćwiczenia informatyczne: studium przypadku, opracowanego projektu, ocena aktywności na zajęciach.

Każda praca zaliczeniowa oceniana jest w oparciu o kryterium 100 punktowe, gdzie:

0-50 pkt - ndst

51-60 pkt - dst

61-70 pkt - dst plus

71-80 pkt - db

81-90 pkt - db plus

91-100 pkt - bdb.

kolokwium/ zaliczenie realizowane w oparciu o analizę problemu / przypadku

wykonanie sprawozdań lub raporty, laboratoryjnych

nabywanie przez studentów kompetencji społecznych oceniane jest poprzez bezpośrednią obserwację ich aktywności podczas zajęć (udział studentów w dyskusji, , zaangażowanie i umiejętności pracy grupowej, gotowość, bezpośrednie interakcje pomiędzy nauczycielem

akademickim i studentami

1. Identyfikacja systemów informatycznych wykorzystywanych w zarządzaniu logistycznym przedsiębiorstw – wykorzystanie identyfikatorów globalnych.

2. Budowa bazy danych logistycznych przy pomocy arkusza kalkulacyjnego Excel - tworzenie arkuszy; operacje na plikach danych; zarządzanie zbiorami danych.

3. Analiza danych logistycznych w arkuszu kalkulacyjnym Excel:

- graficzna prezentacja danych (wykorzystanie grafów; tworzenie zróżnicowanych typów wykresów do prezentacji danych ekonomicznych i logistycznych);

- tworzenie i analiza tabel przestawnych (dostosowanie danych do wykorzystania w formie tablicy przestawnej, konstrukcja tablic przestawnych z rożnych źródeł danych, wykresy przestawne);

- analizowanie wielkości, struktury, koncentracji oraz dynamiki wielowymiarowej dla np. sprzedawanych produktów;

- analiza szeregów czasowych; opis statystyczny, badanie zależności między zmiennymi, również z uwzględnieniem lokalizacji działalności logistycznej;

- wielowymiarowa analiza porównawcza – budowa rankingów, ocena stopnia podobieństwa;

- przestrzeń w logistyce;

- wykorzystanie macierzy rozwoju w ocenie procesów złożonych;

- analiza potencjału organizacyjnego;

- wykorzystanie analizy kohortowej w ocenie zachowań konsumentów;

- pomiar zróżnicowania/głębokości różnorodności procesów logistycznych.

Podstawowa:

1. Beier F., Rutkowski K. (2005), Logistyka, Wyd. Szkoły Głównej Handlowej, Warszawa.

2. Chaberek M., Jezierski A. (red.) (2010), Informatyczne narzędzia procesów logistycznych, CeDeWu, Warszawa.

3. Długosz J. (2009), Nowoczesne technologie w logistyce, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.

4. Gołembska E., Szymczak M. (1997), Informatyzacja w logistyce przedsiębiorstw, PWN, Warszawa.

5. Kozłowski R., Sikorski A. (2013), Nowoczesne rozwiązania w logistyce, Wyd. Wolters Kluwer Polska.

6. Majewski J. (2008), Informatyka dla logistyki, wyd. II, Instytut Logistyki i Magazynowania, Poznań.

7. Szymczak M. (red.) (2011), Decyzje logistyczne z Excelem, Difin, Warszawa.

Uzupełniająca:

1. Gąsowska M. (2014), System informacji jako narzędzie wspomagające zarządzanie logistyką w przedsiębiorstwie i łańcuchach dostaw, Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej, Seria: Organizacja i Zarządzanie z. 68, nr 1905: 289-298.

2. Instytut Logistyki i Magazynowania Polska (2013), Jak unikać błędów w kodowaniu towarów?, Studio Apla s.c., Poznań.

3. Janus R., Excel w praktyce, Wiedza i Praktyka, Warszawa 2014,

4. Staniec I.(red.), Metody ilościowe w zarządzaniu organizacją. Poradnik z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego Excel + CD, C.H. Beck, Warszawa 2012

5. Jewczak, M., & Korczak, K. (2023). Poverty in selected European countries. a spatio-temporal analysis from 2003–2020. Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe, 26(3), 87-105.

6. Jewczak, M., & Korczak, K. (2020). Poverty and health state in Poland: Evidence from regional perspective. Management Issues, 18(3), 89.

7. Jewczak, M., & Korczak, K. (2019). The diversity and intensity of poverty in Poland,[in:] M. Papież, S. Śmiech. In The 13th Professor Aleksander Zelias International Conference on Model ling and Forecasting of Socio Economic Phenomena (pp. 97-105).

T

T

Forma zajęć: Laboratorium nr 1 (28 godzin zajęć)

Bilans czasu pracy własnej Studenta obejmuje:

Laboratorium: przygotowanie do zaliczenia 28 godzin.

W ramach godzin przewidzianej pracy własnej, Student(ka) ma obowiązek konsultowania efektów tej pracy w bezpośrednim kontakcie z Prowadzącym(ą) zajęcia, na konsultacjach tradycyjnych lub w formie zdalnej.

Ćwiczeniowa, Studium przypadku, Laboratoryjna (eksperymentu)

Ćwiczenia informatyczne: studium przypadku, opracowanego projektu, ocena aktywności na zajęciach.

1. Identyfikacja systemów informatycznych wykorzystywanych w zarządzaniu logistycznym przedsiębiorstw – wykorzystanie identyfikatorów globalnych.

2. Budowa bazy danych logistycznych przy pomocy arkusza kalkulacyjnego Excel - tworzenie arkuszy; operacje na plikach danych; zarządzanie zbiorami danych.

3. Analiza danych logistycznych w arkuszu kalkulacyjnym Excel:

- graficzna prezentacja danych (wykorzystanie grafów; tworzenie zróżnicowanych typów wykresów do prezentacji danych ekonomicznych i logistycznych);

- tworzenie i analiza tabel przestawnych (dostosowanie danych do wykorzystania w formie tablicy przestawnej, konstrukcja tablic przestawnych z rożnych źródeł danych, wykresy przestawne);

- analizowanie wielkości, struktury, koncentracji oraz dynamiki wielowymiarowej dla np. sprzedawanych produktów;

- analiza szeregów czasowych; opis statystyczny, badanie zależności między zmiennymi, również z uwzględnieniem lokalizacji działalności logistycznej;

- wielowymiarowa analiza porównawcza – budowa rankingów, ocena stopnia podobieństwa;

- przestrzeń w logistyce;

- wykorzystanie macierzy rozwoju w ocenie procesów złożonych;

- analiza potencjału organizacyjnego;

- wykorzystanie analizy kohortowej w ocenie zachowań konsumentów;

- pomiar zróżnicowania/głębokości różnorodności procesów logistycznych.

Podstawowa:

1. Beier F., Rutkowski K. (2005), Logistyka, Wyd. Szkoły Głównej Handlowej, Warszawa.

2. Chaberek M., Jezierski A. (red.) (2010), Informatyczne narzędzia procesów logistycznych, CeDeWu, Warszawa.

3. Długosz J. (2009), Nowoczesne technologie w logistyce, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.

4. Gołembska E., Szymczak M. (1997), Informatyzacja w logistyce przedsiębiorstw, PWN, Warszawa.

5. Kozłowski R., Sikorski A. (2013), Nowoczesne rozwiązania w logistyce, Wyd. Wolters Kluwer Polska.

6. Majewski J. (2008), Informatyka dla logistyki, wyd. II, Instytut Logistyki i Magazynowania, Poznań.

7. Szymczak M. (red.) (2011), Decyzje logistyczne z Excelem, Difin, Warszawa.

Uzupełniająca:

1. Gąsowska M. (2014), System informacji jako narzędzie wspomagające zarządzanie logistyką w przedsiębiorstwie i łańcuchach dostaw, Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej, Seria: Organizacja i Zarządzanie z. 68, nr 1905: 289-298.

2. Instytut Logistyki i Magazynowania Polska (2013), Jak unikać błędów w kodowaniu towarów?, Studio Apla s.c., Poznań.

3. Janus R., Excel w praktyce, Wiedza i Praktyka, Warszawa 2014,

4. Staniec I.(red.), Metody ilościowe w zarządzaniu organizacją. Poradnik z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego Excel + CD, C.H. Beck, Warszawa 2012

T

W ramach godzin przewidzianej pracy własnej, Student(ka) ma obowiązek konsultowania efektów tej pracy w bezpośrednim kontakcie z Prowadzącym(ą) zajęcia, na konsultacjach tradycyjnych lub w formie zdalnej.

Ćwiczeniowa, Studium przypadku, Laboratoryjna (eksperymentu)

Zajęcia mogą odbywać się na platformie Microsoft Teams,

prace pisemne są zamieszczane i oceniane na platformie Moodle

Ćwiczenia informatyczne: studium przypadku, opracowanego projektu, ocena aktywności na zajęciach.

1. Identyfikacja systemów informatycznych wykorzystywanych w zarządzaniu logistycznym przedsiębiorstw – wykorzystanie identyfikatorów globalnych.

2. Budowa bazy danych logistycznych przy pomocy arkusza kalkulacyjnego Excel - tworzenie arkuszy; operacje na plikach danych; zarządzanie zbiorami danych.

3. Analiza danych logistycznych w arkuszu kalkulacyjnym Excel:

- graficzna prezentacja danych (wykorzystanie grafów; tworzenie zróżnicowanych typów wykresów do prezentacji danych ekonomicznych i logistycznych);

- tworzenie i analiza tabel przestawnych (dostosowanie danych do wykorzystania w formie tablicy przestawnej, konstrukcja tablic przestawnych z rożnych źródeł danych, wykresy przestawne);

- analizowanie wielkości, struktury, koncentracji oraz dynamiki wielowymiarowej dla np. sprzedawanych produktów;

- analiza szeregów czasowych; opis statystyczny, badanie zależności między zmiennymi, również z uwzględnieniem lokalizacji działalności logistycznej;

- wielowymiarowa analiza porównawcza – budowa rankingów, ocena stopnia podobieństwa;

- wykorzystanie analizy kohortowej w ocenie zachowań konsumentów;

4. Analiza danych logistycznych w programie SPSS

- poziom pomiaru zmiennych, kodowanie zmiennych, ustalenie typu zmiennych

- graficzna prezentacja danych (tworzenie zróżnicowanych typów wykresów do prezentacji danych ekonomicznych i logistycznych)

- analizowanie wielkości, struktury wielowymiarowej dla np. sprzedawanych produktów;

- opis statystyczny, badanie zależności między zmiennymi, również z uwzględnieniem lokalizacji działalności logistycznej;

Podstawowa:

1. Beier F., Rutkowski K. (2005), Logistyka, Wyd. Szkoły Głównej Handlowej, Warszawa.

2. Chaberek M., Jezierski A. (red.) (2010), Informatyczne narzędzia procesów logistycznych, CeDeWu, Warszawa.

3. Długosz J. (2009), Nowoczesne technologie w logistyce, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.

4. Gołembska E., Szymczak M. (1997), Informatyzacja w logistyce przedsiębiorstw, PWN, Warszawa.

5. Kozłowski R., Sikorski A. (2013), Nowoczesne rozwiązania w logistyce, Wyd. Wolters Kluwer Polska.

6. Majewski J. (2008), Informatyka dla logistyki, wyd. II, Instytut Logistyki i Magazynowania, Poznań.

7. Szymczak M. (red.) (2011), Decyzje logistyczne z Excelem, Difin, Warszawa.

Uzupełniająca:

1. Gąsowska M. (2014), System informacji jako narzędzie wspomagające zarządzanie logistyką w przedsiębiorstwie i łańcuchach dostaw, Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej, Seria: Organizacja i Zarządzanie z. 68, nr 1905: 289-298.

2. Instytut Logistyki i Magazynowania Polska (2013), Jak unikać błędów w kodowaniu towarów?, Studio Apla s.c., Poznań.

3. Janus R., Excel w praktyce, Wiedza i Praktyka, Warszawa 2014,

4. Staniec I.(red.), Metody ilościowe w zarządzaniu organizacją. Poradnik z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego Excel + CD, C.H. Beck, Warszawa 2012

5. Bedyńska S., Cypryańska M. (2012), Statystyczny drogowskaz TOM I-III, wyd. SEDNO

T

W ramach godzin przewidzianej pracy własnej, Student(ka) ma obowiązek konsultowania efektów tej pracy w bezpośrednim kontakcie z Prowadzącym(ą) zajęcia, na konsultacjach tradycyjnych lub w formie zdalnej.

Ćwiczeniowa, Studium przypadku, Laboratoryjna (eksperymentu)

Zajęcia mogą odbywać się na platformie Microsoft Teams,

prace pisemne są zamieszczane i oceniane na platformie Moodle

Ćwiczenia informatyczne: studium przypadku, opracowanego projektu, ocena aktywności na zajęciach.

1. Identyfikacja systemów informatycznych wykorzystywanych w zarządzaniu logistycznym przedsiębiorstw – wykorzystanie identyfikatorów globalnych.

2. Budowa bazy danych logistycznych przy pomocy arkusza kalkulacyjnego Excel - tworzenie arkuszy; operacje na plikach danych; zarządzanie zbiorami danych.

3. Analiza danych logistycznych w arkuszu kalkulacyjnym Excel:

- graficzna prezentacja danych (wykorzystanie grafów; tworzenie zróżnicowanych typów wykresów do prezentacji danych ekonomicznych i logistycznych);

- tworzenie i analiza tabel przestawnych (dostosowanie danych do wykorzystania w formie tablicy przestawnej, konstrukcja tablic przestawnych z rożnych źródeł danych, wykresy przestawne);

- analizowanie wielkości, struktury, koncentracji oraz dynamiki wielowymiarowej dla np. sprzedawanych produktów;

- analiza szeregów czasowych; opis statystyczny, badanie zależności między zmiennymi, również z uwzględnieniem lokalizacji działalności logistycznej;

- wielowymiarowa analiza porównawcza – budowa rankingów, ocena stopnia podobieństwa;

- wykorzystanie analizy kohortowej w ocenie zachowań konsumentów;

4. Analiza danych logistycznych w programie SPSS

- poziom pomiaru zmiennych, kodowanie zmiennych, ustalenie typu zmiennych

- graficzna prezentacja danych (tworzenie zróżnicowanych typów wykresów do prezentacji danych ekonomicznych i logistycznych)

- analizowanie wielkości, struktury wielowymiarowej dla np. sprzedawanych produktów;

- opis statystyczny, badanie zależności między zmiennymi, również z uwzględnieniem lokalizacji działalności logistycznej;

Podstawowa:

1. Beier F., Rutkowski K. (2005), Logistyka, Wyd. Szkoły Głównej Handlowej, Warszawa.

2. Chaberek M., Jezierski A. (red.) (2010), Informatyczne narzędzia procesów logistycznych, CeDeWu, Warszawa.

3. Długosz J. (2009), Nowoczesne technologie w logistyce, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.

4. Gołembska E., Szymczak M. (1997), Informatyzacja w logistyce przedsiębiorstw, PWN, Warszawa.

5. Kozłowski R., Sikorski A. (2013), Nowoczesne rozwiązania w logistyce, Wyd. Wolters Kluwer Polska.

6. Majewski J. (2008), Informatyka dla logistyki, wyd. II, Instytut Logistyki i Magazynowania, Poznań.

7. Szymczak M. (red.) (2011), Decyzje logistyczne z Excelem, Difin, Warszawa.

Uzupełniająca:

1. Gąsowska M. (2014), System informacji jako narzędzie wspomagające zarządzanie logistyką w przedsiębiorstwie i łańcuchach dostaw, Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej, Seria: Organizacja i Zarządzanie z. 68, nr 1905: 289-298.

2. Instytut Logistyki i Magazynowania Polska (2013), Jak unikać błędów w kodowaniu towarów?, Studio Apla s.c., Poznań.

3. Janus R., Excel w praktyce, Wiedza i Praktyka, Warszawa 2014,

4. Staniec I.(red.), Metody ilościowe w zarządzaniu organizacją. Poradnik z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego Excel + CD, C.H. Beck, Warszawa 2012

5. Bedyńska S., Cypryańska M. (2012), Statystyczny drogowskaz TOM I-III, wyd. SEDNO

T

W ramach godzin przewidzianej pracy własnej, Student(ka) ma obowiązek konsultowania efektów tej pracy w bezpośrednim kontakcie z Prowadzącym(ą) zajęcia, na konsultacjach tradycyjnych lub w formie zdalnej.

Ćwiczeniowa, Studium przypadku, Laboratoryjna (eksperymentu)

Ćwiczenia informatyczne: studium przypadku, opracowanego projektu, ocena aktywności na zajęciach.

1. Identyfikacja systemów informatycznych wykorzystywanych w zarządzaniu logistycznym przedsiębiorstw – wykorzystanie identyfikatorów globalnych.

2. Budowa bazy danych logistycznych przy pomocy arkusza kalkulacyjnego Excel - tworzenie arkuszy; operacje na plikach danych; zarządzanie zbiorami danych.

3. Analiza danych logistycznych w arkuszu kalkulacyjnym Excel:

- graficzna prezentacja danych (wykorzystanie grafów; tworzenie zróżnicowanych typów wykresów do prezentacji danych ekonomicznych i logistycznych);

- tworzenie i analiza tabel przestawnych (dostosowanie danych do wykorzystania w formie tablicy przestawnej, konstrukcja tablic przestawnych z rożnych źródeł danych, wykresy przestawne);

- analizowanie wielkości, struktury, koncentracji oraz dynamiki wielowymiarowej dla np. sprzedawanych produktów;

- analiza szeregów czasowych; opis statystyczny, badanie zależności między zmiennymi, również z uwzględnieniem lokalizacji działalności logistycznej;

- wielowymiarowa analiza porównawcza – budowa rankingów, ocena stopnia podobieństwa;

- przestrzeń w logistyce;

- wykorzystanie macierzy rozwoju w ocenie procesów złożonych;

- analiza potencjału organizacyjnego;

- wykorzystanie analizy kohortowej w ocenie zachowań konsumentów;

- pomiar zróżnicowania/głębokości różnorodności procesów logistycznych.

Podstawowa:

1. Beier F., Rutkowski K. (2005), Logistyka, Wyd. Szkoły Głównej Handlowej, Warszawa.

2. Chaberek M., Jezierski A. (red.) (2010), Informatyczne narzędzia procesów logistycznych, CeDeWu, Warszawa.

3. Długosz J. (2009), Nowoczesne technologie w logistyce, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.

4. Gołembska E., Szymczak M. (1997), Informatyzacja w logistyce przedsiębiorstw, PWN, Warszawa.

5. Kozłowski R., Sikorski A. (2013), Nowoczesne rozwiązania w logistyce, Wyd. Wolters Kluwer Polska.

6. Majewski J. (2008), Informatyka dla logistyki, wyd. II, Instytut Logistyki i Magazynowania, Poznań.

7. Szymczak M. (red.) (2011), Decyzje logistyczne z Excelem, Difin, Warszawa.

Uzupełniająca:

1. Gąsowska M. (2014), System informacji jako narzędzie wspomagające zarządzanie logistyką w przedsiębiorstwie i łańcuchach dostaw, Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej, Seria: Organizacja i Zarządzanie z. 68, nr 1905: 289-298.

2. Instytut Logistyki i Magazynowania Polska (2013), Jak unikać błędów w kodowaniu towarów?, Studio Apla s.c., Poznań.

3. Janus R., Excel w praktyce, Wiedza i Praktyka, Warszawa 2014,

4. Staniec I.(red.), Metody ilościowe w zarządzaniu organizacją. Poradnik z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego Excel + CD, C.H. Beck, Warszawa 2012