Emnebeskrivelse for 2026/27
Business Analytics
ECO2007
Emnebeskrivelse for 2026/27

Business Analytics

ECO2007

Næringsliv og offentlig sektor får et stadig økende behov for å samle inn og analysere store mengder data. Virksomhetsetterretning og business analytics handler om å samle, renske, analysere og presentere data slik at virksomheten kan ta riktige beslutninger.

Dette emnet gir studentene de ferdigheter som trengs for å analysere strategiske og operasjonelle problemstillinger en bedrift står overfor. Hovedvekt er på å utnytte informasjon som finnes i bedriften og omgivelsene for å kunne utarbeide gode analyser som grunnlag for beslutninger. Kurset gir et praktisk perspektiv innen virksomhetsetteretning inkludert oppgaver designet for å kunne utlede en praktisk plan for analyse av reelle strategiske og operasjonelle problemstillinger, samt bruke ulike kvantitative metoder for å gjennomføre analysen. Herunder ligger rengjøring og sammenslåing av komplekse data fra mange kilder, oppstilling av data for analyseformål og visualisering av resultater for beslutningsformål.

Emnet er kun åpent for studenter på studieprogrammet Bachelor i økonomi og administrasjon.

Studenter bør ha bestått:

MAT1001 Matematikk

STT1001 statistikk

MET1001 Anvendt metode

FIN1002 Finansiering og investering

Kunnskaper

Etter fullført emne skal studenten ha gode kunnskaper om:

  • hvordan business intelligence- og analytics-systemer brukes til å samle, rense, integrere og visualisere store datamengder
  • sentrale analysetilnærminger, inkludert deskriptiv, prediktiv og preskriptiv analyse, og hvordan disse støtter strategiske og operasjonelle beslutninger
  • grunnleggende prinsipper i maskinlæring og kunstig intelligens, inkludert AutoML- og generative AI-funksjoner, og hvordan slike metoder kan anvendes i næringsliv og offentlig sektor
  • etiske og juridiske problemstillinger, herunder personvern, datasikkerhet og konsekvensene av KI i beslutningsprosesser

Ferdigheter

Studenten skal kunne:

  • hente, rense og transformere data fra ulike kilder ved hjelp av passende programvare
  • gjennomføre deskriptive, prediktive og enkle KI-baserte analyser, inkludert bruk av automatiserte maskinlæringsfunksjoner
  • bruke KI til å samle og analysere data
  • planlegge og gjennomføre et casebasert analyseprosjekt, fra problemstilling til ferdig beslutningsgrunnlag, i team og individuelt
  • formidle resultater og anbefalinger på en måte som er forståelig for både tekniske og ikke-tekniske beslutningstakere

Generell kompetanse

Studenten skal:

  • kunne anvende business analytics og KI-baserte metoder til å løse forretningsmessige utfordringer
  • reflektere over etiske dilemmaer og samfunnsmessige konsekvenser av datadrevet styring og KI
  • beherske relevant fagterminologi
Utover semesteravgift og pensumlitteratur forutsettes det at studenten disponerer en bærbar datamaskin.
Profileringsemne

Ansikt-til-Ansikt

Undervisningsmetodene vil i hovedsak ta utgangspunkt i case-undervisning og anvendelse av data der studentene aktivt tar del i undervisningen og der undervisningen bygger på at studentene har forberedt seg til hver forelesning/øving.

Studieprogrammet evalueres årlig av studentene gjennom emneevalueringer og studieprogramevaluering. Evalueringene inngår som en del av universitetets kvalitetssikringssystem.

Emnet har ett arbeidskrav som vurderes godkjent/ikke godkjent

Emnet har oppgave i gruppe (2-4 personer) som teller 60% på sluttkarakteren, og individuell muntlig eksamen som teller 40% på sluttkarakteren.

Alle relevante hjelpemidler tillatt. Å generere besvarelse ved hjelp av ChatGPT eller lignende kunstig intelligens og levere den helt eller delvis som egen besvarelse er å regne som fusk.