Внаслідок вивчення навчальної дисципліни студент повинен бути здатним продемонструвати такі результати навчання:
- формування у студентів поглиблених уявлень про методи аналізу бізнес процесів;
- набуття студентами навичок побудови економіко-математичних моделей, які використовуються у бізнес-середовищі;
- освоєння методів застосування інтелектуального аналізу даних для дослідження різноманітних процесів, які притаманні підприємництву;
- формування знань щодо адекватного вибору форми економіко-математичної моделі з урахуванням динамічності зовнішнього середовища.
- набуття студентами навичок формування основних принципів та передумов здійснення бізнес-прогнозу.

Результати навчання даної дисципліни деталізують такі програмні результати навчання:
1. здатність відтворювати та описувати базові поняття багатовимірного аналізу;
2. здатність застосовувати методи багатовимірного аналізу (кластер ний аналіз, багатовимірне шкалювання, поєднувальний та дискримінант ний аналіз) в публічних організаціях;
3. здатність виділяти й аналізувати багатовимірні об’єкти в публічному адмініструванні;
4. здатність проводити дослідження сукупності з використанням параметричного і непараметричного аналізу;
5. інтегрувати та застосовувати одержані знання з різних міжпредметних сфер у процесі розв’язання теоретико-прикладних завдань у конкретній області дослідження;
6. обирати і застосовувати методологію та інструментарій наукового дослідження при здійсненні теоретичних й емпіричних досліджень у сфері академічного підприємництва;
7. проводити наукові дослідження та виконувати наукові проекти на засадах ідентифікування актуальних наукових проблем, визначення цілей та завдань, формування та критичного аналізування інформаційної бази, обґрунтування та комерціалізації результатів дослідження, формулювання авторських висновків і пропозицій;
8. здійснювати економіко-математичне моделювання та соціально-економічне діагностування різних процесів та об’єктів у сфері маркетингу інновацій.

Глобальні інтеграційні процеси
Реформування публічного сектору
Стратегії конкурентного розвитку держави

Роль даних при прийнятті управлінських рішень. Застосування інструментарію описової статистики в аналізі інформації Статистичні гіпотези та їх роль у бізнес-аналітиці Множинна регресія. Побудови моделі в умовах мультиколінеарності Кластерний аналіз. Динамічний та просторовий кластерний аналіз у статистичних дослідженнях Методи дискримінантного аналізу для оцінки бізнес-процесів Розробка обґрунтованого інформаційного простору статистичних досліджень з використанням факторного аналізу Використання методів інтелектуального аналізу даних у публічному управлінні

1. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ / Т. Андерсон. – М. : Физматлит, 1963г. – 263 с.
2. Барсегян А. А. Технология данных Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP / А. А. Барсегян. – CПб. : БХВ-Петербург, 2007. – 384 с.
3. Боровиков В. П. Популярное введение в программу STATISTICA / В. П. Боровиков. – М. : Издательский дом "Вильямс", 2008. – 267 c.
4. Буреева Н. Н. Многомерный статистический анализ с использо- ванием ППП "STATISTICA" / Н. Н. Буреева. – Нижний Новгород, 2007. – 112 с.
5. Захарченко Н. И. Бизнес-статистика и прогнозирование в MS Excel / Н. И. Захарченко. – М. : Издательский дом "Вильямс", 2004. – 208 с.
6. Куприенко Н. В. Статистика. Методы анализа распределений. Выборочное наблюдение / Н. В. Куприенко. – СПб. : Изд-во Политехн. ун-та, 2009. – 138 с.
7. Паклин Н. Б. Бизнес аналитика: от данных к знаниям / Н. Б. Паклин, В. И. Орешков. – СПб. : Изд. "Питер", 2009. – 624 с.
8. Сигел Ф. Эндрю. Практическая бизнес-статистика / Сигел Ф. Эндрю ; пер. с англ. – М. : Издательский дом "Вильямс", 2008. – 1056 с.
9. Статистика : навчальний посібник / під ред. докт. екон. наук, професора Раєвнєвої О. В. – Х. : Вид. ХНЕУ, 2010. – 520 с.
10. Халафян А. А. STATISTICA 6. Статистический анализ данных / А. А. Халафян. – М. : ООО "Бином-Пресс", 2008г. – 512 с.

Поточний контроль – 40 балів.
Екзаменаційна робота – 60 балів.