- Docente: Ida D'Attoma
- Crediti formativi: 6
- SSD: SECS-S/03
- Lingua di insegnamento: Inglese
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Forli
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Corso:
Laurea Magistrale in
Economia e management (cod. 9203)
Valido anche per Laurea Magistrale in Economia e management (cod. 9203)
Conoscenze e abilità da conseguire
This course will present main statistical methods used in knowledge discovery in business databases; special attention will be paid to techniques that help to single out the relationships of interdependence and patterns in business phenomena. In particular, this course seeks to enable the student: - to correctly plan a data mining process; - to choose the best suited statistical methodology for the problem at hand; - to critically interpret empirical results; - to use these results in the business decision process.
Contenuti
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Introduzione: cosa è il data mining.
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Organizzazione dei dati: matrici e loro trasformazioni.
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Preparazione ed analisi esplorativa bivariata di dati qualitativi e quantitativi.
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Misure di distanza.
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Analisi di raggruppamento: cluster analysis gerarchica e non gerarchica.
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Previsione e classificazione: regressione logistica.
Testi/Bibliografia
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Stéphane Tufféry. Data Mining and Statistics for Decision Making. 2011. John Wiley & Sons.
Metodi didattici
Il corso è strutturato in lezioni frontali in aula e attività di esercitazione nel laboratorio informatico. Nelle lezioni frontali a carattere teorico-concettuale vengono presentati metodi e strumenti statistici; nelle lezioni di laboratorio di carattere teorico-pratico alcuni dei metodi presentati in aula vengono applicati a dataset relativi a specifici casi di studio in ambito economico-aziendale tramite l'ausilio del software SAS.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
La prova d'esame ha l'obiettivo di verificare la conoscenza degli strumenti statistici illustrati durante le lezioni frontali e la capacità di applicare tali strumenti tramite l'utilizzo del software SAS. Essa consiste in una prova scritta svolta in laboratorio che prevede domande a risposta chiusa ed aperta.
Strumenti a supporto della didattica
SAS software. Lucidi e materiale integrativo sono resi disponibili sul sito web del docente
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Ida D'Attoma