17241 - LABORATORIO DI ANALISI DEI DATI

Scheda insegnamento

SDGs

L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.

Istruzione di qualità Lavoro dignitoso e crescita economica

Anno Accademico 2021/2022

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso lo studente: ha acquisito piena conoscenza degli strumenti e dei servizi finanziari che permettono a famiglie e imprese di soddisfare i relativi fabbisogni finanziari; ha acquisito le conoscenze metodologiche e le competenze critiche richieste per rapportarsi in modo efficiente con operatori e intermediari finanziari; ha acquisito un’adeguata conoscenza della struttura e del funzionamento dei mercati borsistici.

Contenuti

  1. Basi di dati e fonti ufficiali

    Come cercare basi di dati economici e finanziari su internet e valutarne l’affidabilità in base alla fonte.

    Dati economici e finanziari disponibili nella Biblioteca delle Risorse Elettroniche d’Ateneo.

    Formati delle basi di dati (testo, csv, RData, xlsx) e loro caratteristiche.

    Organizzazione della base di dati.

    Codifica delle variabili, con particolare riferimento ai dati nominali.

  2. Principali funzioni di Excel

    Cartelle e fogli di calcolo.

    Opzioni copia-incolla, collegamenti, riempimento automatico, formule, valori, formati celle, testo in colonna, formattazione condizionale.

    Funzioni algebriche di base.

    Operatori Booleani (and, or, if-else).

    Operazioni su date.

    Tabelle pivot.

    Funzioni statistiche di base (media, mediana, varianza della popolazione, varianza campionaria, covarianza, etc.)

    Lo strumento aggiuntivo di analisi dei dati di Excel.

    Istogrammi, grafici a linee, a candele, a dispersione, ad area, a torta.

  3. Introduzione a R Statistics

Logica di funzionamento generale, il workspace, selezionare la cartella di lavoro, caricare i dati da vari formati, salvare il lavoro, salvare file di dati in vari formati, caricare workspace.

Oggetti di R (numerici, caratteri, fattori, vettori, matrici, dataframe, liste).

Operazioni numeriche di base.

Statistiche descrittive e grafici.

Generazione numeri casuali, quantili delle distribuzioni, valori di probabilità cumulata.

Regressione lineare.

Test inferenziali sulla media.

Testi/Bibliografia

Paolo Poli, "Excel 2019. Formule e analisi dei dati", Hoepli.

Angelo M. Mineo, "Una guida all’utilizzo dell’ambiente statistico R", 2003, CRAN.

Metodi didattici

Esercitazioni laboratoriali e casi-studio.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

La prova d'esame sarà orale e consisterà nella presentazione di un’analisi svolta dallo studente su di un argomento economico o finanziario a sua scelta. ). La presentazione orale sarà supportata da un PowerPoint che illustri i grafici e le tabelle. I codici di R ed i file Excel utilizzati dovranno essere consegnati alla docente, che potrà fare domande, soprattutto di carattere interpretativo.

È ammesso lo svolgimento dell’analisi in gruppi di massimo 3 studenti, l’entità del lavoro deve essere proporzionata al numero dei componenti del gruppo e dovrà emergere chiaramente il contributo apportato da ognuno. Per via dell’emergenza COVID, il lavoro di gruppo sarà svolto tramite riunioni virtuali (su Teams/Zoom/Skype etc.)

La prova d’esame si svolgerà allo stesso modo sia che lo studente scelga di sostenerla in presenza, sia che preferisca sostenerla online.

La prova d'esame prevede una valutazione in trentesimi con la seguente graduazione.

- Analisi di portata limitata e scarsamente funzionale in ottica di problem solving, necessità dell’aiuto della docente nell’interpretazione dei risultati, espressione in linguaggio complessivamente corretto → 18-19;

- Analisi di portata limitata e scarsamente funzionale in ottica di problem solving, capacità di interpretazione autonoma dei risultati, ma a livello superficiale, espressione in linguaggio corretto → 20-24;

- Analisi di ampia portata e funzionale in ottica di problem solving, capacità di interpretazione autonoma e critica dei risultati, padronanza della terminologia specifica → 25-29;

 

- Analisi di ampia portata e funzionale in ottica di problem solving, con elementi di originalità, capacità di interpretazione autonoma, critica ed approfondita dei risultati, piena padronanza della terminologia specifica e capacità di argomentazione e autoriflessione → 30-30L.


E' possibile, di norma, rifiutare il voto una sola volta.

Per sostenere la prova d'esame è necessario iscriversi su Almaesami. Gli studenti che non riescono ad iscriversi sono tenuti a contattare tempestivamente la segreteria studenti per segnalare il problema. Gli studenti che, essendosi iscritti, non possono partecipare alla prova d'esame, sono tenuti ad informare il docente con un messaggio di posta elettronica.


Strumenti a supporto della didattica

Nei materiali didattici on line, al sito

https://virtuale.unibo.it/

saranno caricati:

. l’elenco dei link alle banche dati esplorate durante le lezioni,

. i dati utilizzati durante le lezioni,

. i fogli di calcolo utilizzati durante le lezioni,

. i workspace e gli script di R realizzati durante le lezioni,

. le registrazioni delle lezioni,

. il template per la presentazione in PowerPoint.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Annalisa Stacchini