Biznes eksperimentləri və səbəb-nəticə analitikasıSyllabus

Subject code

MS-2048

Credits

6

Student workload

180

Semester

Autumn semester

Academic year

2026-2027

Subject type

Elective

Form of education

Full-time

Language of instruction

Azerbaijani

In-class hours

a) 30 saat mühazirə

Out-of-class hours

a) 150 saat fərdi iş

Bu fənn tələbələrə biznes qərarlarının effektivliyini dəqiq qiymətləndirmək, korrelyasiya ilə səbəb-nəticə (causality) əlaqələrini bir-birindən fərqləndirmək və data əsaslı elmi eksperimentlər təşkil etmək üçün zəruri olan konseptual əsasları və analitik metodları aşılamaq üçün nəzərdə tutulmuşdur. kurs çərçivəsində a/b testləri, nəzarət olunabilən təsadüfi sınaqlar (rcts), kvazi-eksperimental dizaynlar, fərqlərin fərqi (difference-in-differences), instrumental dəyişənlər (iv) və meyllilik balının uyğunlaşdırılması (propensity score matching) metodları tədris olunur. tələbələr məhsul dəyişikliklərinin, qiymət strategiyalarının və marketinq kampaniyalarının müştəri davranışına real təsirini (causal impact) ölçməyi, seçmə həcminin (sample size) və statistik gücün (statistical power) hesablanmasını, eləcə də eksperiment xətalarını minimuma endirməyi mənimsəyəcəklər. fənn tələbələrdə yalnız müşahidə olunan datalara deyil, səbəb-nəticə analitikasına əsaslanan dəqiq biznes strategiyaları qurmaq və resursların itkisiz idarə olunmasını təmin etmək vərdişlərini formalaşdırır.

• lecture
• interactive discussion
• problem-based learning
• case study
• presentations
• teamwork
• project-based learning

1. 1

   CLO 1: Biznes qərarlarının təsirini ölçmək üçün səbəb-nəticə analitikasının (causal inference) və kontrfaktual təhlilin əsas prinsiplərini tətbiq edir.

2. 2

   CLO 2: Rəqəmsal məhsul və marketinq strategiyalarını test etmək üçün təsadüfiləşdirilmiş nəzarətli sınaqlar (a/b testləri, multivariate testing) layihələndirir və icra edir.

3. 3

   CLO 3: Eksperimental olmayan data kütlələrində səbəb-nəticə əlaqələrini qiymətləndirmək üçün ekonometrik metodları (propensity score matching, difference-in-differences, regression discontinuity) tətbiq edir.

4. 4

   CLO 4: Eksperiment nəticələrinin statistik əhəmiyyətliliyini ($p$-value, etibarlılıq intervalları) və naməlum təsir edici daxili/xarici faktorları (confounders) analiz edir.

5. 5

   CLO 5: Eksperimental analitika nəticələrinə əsasən məhsul, qiymətləndirmə və istifadəçi təcrübəsinin optimallaşdırılması üzrə dataya dayalı tövsiyələr formalaşdırır.

No topics have been added.

No reading list has been added.