79210 - LABORATORIO DI ANALISI DEI DATI ECONOMICI E DI MERCATO

Conoscenze e abilità da conseguire

Il corso si propone l'obiettivo di fornire gli strumenti operativi per l'analisi di casi di studio in ambito economico e delle ricerche di mercato tramite l'ausilio del software SAS. Al termine del corso lo studente possiede gli strumenti operativi per l’analisi quantitativa di dati di tipo economico e aziendale; è in grado di scegliere, tra i principali metodi presentati, quello più idoneo all’analisi di uno specifico problema empirico utilizzando il software SAS; è in grado di leggere ed interpretare criticamente i risultati prodotti.

Contenuti

1. Analisi multivariate per le indagini economiche

    1.1 Applicazione di metodi di classificazione per la profilazione di utenti, clienti e consumatori

     1.2 Applicazionie di metodi di riduzione delle variabili

     1.3 Applicazione di Metodi di regressione multivariata: lineare,        logistica e modelli per altri tipi di dati

2. Analisi della Custumer Satisfaction: rilevazione e metodi di analisi

3. Cenni all'applicazione di metodi per l'analisi delle serie storiche

 

Testi/Bibliografia

Per lo studio è possibile utilizzare il materiale fornito a lezione (slide e script).

Il seguente testo è fortemente consigliato:

INTRODUZIONE ALL'APPRENDIMENTO STATISTICO CON APPLICAZIONI IN R. Gareth
James ,Daniela Witten ,Trevor Hastie,Robert Tibshirani. 2021, Piccin Nuova Libreria. ISBN
978-88-299-3094-4 ( cap 2.3, 3[no 3.6.5, 3.6.6, 3.6.7] ,4.1,4.2,4.3 [no 4.3.5],8.1,10)

Questo testo è disponibile gratuitamente in lingua inglese al seguente link:

https://www.statlearning.com/

 

 

I seguenti testi seguenti sono consigliati per eventuali approfondimenti facoltativi a cura della/o studentessa/studente:

- Agresti, A. (2019). An Introduction to Categorical Data Analysis. John Wiley & Sons, Ltd.

- Mazzocchi, M. (2008). Statistics for Marketing and Consumer Research. Sage.

- Thulin, M. (2021). Modern Statistics with R. Eos Chasma Press.

Metodi didattici

Il corso è strutturato in lezioni teorico-pratiche ed esercitazioni in laboratorio informatico. Ogni argomento verrà trattato prima da un punto di vista teorico e poi empirico. Le applicazioni saranno basate su dati reali di tipo economico, aziendale e dati di marketing. Verrà proposto l’utilizzo del software R e del software SAS.

N.B. In considerazione della tipologia di attività e dei metodi didattici adottati, la frequenza di questa attività formativa richiede la preventiva partecipazione di tutti gli studenti ai moduli 1 e 2 di formazione sulla sicurezza nei luoghi di studio, [https://elearning-sicurezza.unibo.it/] in modalità e-learning.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Per l'accertamento e la valutazione dell'apprendimento è previsto il superamento di un colloquio orale in cui si espone e si discute l’elaborato scritto della/o studentessa/studente.

L’elaborato è volto a verificare i seguenti obiettivi didattici:

• Conoscenza delle tecniche statistiche illustrate durante le lezioni teorico-pratiche
• Capacità di applicare in autonomia e con spirito critico le tecniche statistiche apprese durante l’insegnamento a casi concreti e dati reali tramite l’utilizzo del software R
• Capacità di interpretare i risultati ottenuti

L’elaborato dovrà vertere su dati reali ed un caso di studio scelti e proposti dallo/a studente/studentessa (concordati preventivamente con il docente). L’elaborato (sintetico) dovrà contenere una parte introduttiva al problema/caso di studio, una parte di descrizione dei dati e di presentazione delle analisi ed una parte di discussione. Durante il colloquio orale, il docente valuterà l’elaborato considerando anche lo script di R usato per le elaborazioni.

Strumenti a supporto della didattica

- Lucidi, script R, dataset, toy example e materiale di approfondimento fornito dal docente durante lo svolgimento delle lezioni.

- Software R presso i PC del Laboratorio informatico.

- Software SAS presso i PC del Laboratorio informatico.

- PC laptop eventualmente a disposizione dello/a studente/studentessa

 

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Anna Caterina Leucci