ANALISI DEI DATI AZIENDALI

Anno accademico
2020/2021 Programmi anni precedenti
Titolo corso in inglese
BUSINESS DATA ANALYSIS
Codice insegnamento
ET0001 (AF:278155 AR:161195)
Modalità
In presenza
Crediti formativi universitari
6
Livello laurea
Laurea
Settore scientifico disciplinare
SECS-S/03
Periodo
3° Periodo
Anno corso
3
Spazio Moodle
Link allo spazio del corso
Il corso ha lo scopo di presentare alcuni modelli statistici di comportamento economico, impiegati di frequente nel marketing come supporto alle decisioni aziendali. A tale fine saranno sviluppate numerose esperienze concrete.
1. Conoscenza e comprensione:
1.1 Capacità di raccogliere, organizzare e processare dati qualitativi e quantitativi;
1.2 Conoscenza delle variabili casuali Gaussiana, t di Student e Binomiale;
1.3 Capacità ad affrontare problemi di inferenza statistica.

2 Capacità di applicare conoscenza e comprensione:
2.1 Capacità di selezionare un campione probabilistico;
2.2 Capacità di costruire, stimare e validare un modello statistico di regressione o di regressione logistica.

3. Capacità di giudizio:
3.1 Capacità di fornire al management supporto statistico nelle decisioni aziendali,
3.2 Capacità di suggerire analisi statistiche e interpretare fatti aziendali sotto l'aspetto economico-finanziario.
Conoscenza dei contenuti di Statistica descrittiva ed inferenziale.
1. L'indagine statistica ed il piano di campionamento.
Le fasi dell'indagine statistica.
Il campionamento probabilistico e non probabilistico.
L'errore campionario e non campionario.
La determinazione della numerosita campionaria.

2. L'organizzazione dell'informazione statistica.
La matrice dei dati e le relazioni tra variabili.

3. Alcune fonti statistiche per il trattamento delle problematiche aziendali.
La rilevazione del consumo, l'indagine sui Bilanci di Famiglia dell'Istat e l'indagine ACNielsen. La rilevazione del reddito: l'indagine della Banca d'Italia.

4. Analisi e previsione della domanda.
Il modello di regressione lineare multipla.
L'impiego di regressori di tipo qualitativo: il modello di regressione logistica.
Materiale a cura del docente.

Brasini S., Tassinari F., Tassinari G. (2000) Marketing e pubblicita'. Metodi di analisi statistica, 2° edizione. Il Mulino, Bologna (capp. I-II-III).
Piccolo D. (1998), Statistica, Il Mulino, Bologna (cap. XX-XXII-XXIII)
Riani M., Laurini F. (2007), Modelli statistici per l'economia con applicazioni aziendali, Pitagora Editrice Bologna.
La verifica dell'apprendimento verrà fatta attraverso una prova scritta ed una orale. La prova scritta consisterà nell'applicazione delle tecniche statistiche spiegate a lezione ad un dataset costruito dagli studenti. La prova orale consisterà nella presentazione e discussione dei risultati ottenuti.
Il corso è impartito tramite lezioni e presentazione e discussione di casi di studio.
Italiano
Accessibilità, Disabilità e Inclusione

Accomodamenti e Servizi di Supporto per studenti con disabilità o con disturbi specifici dell’apprendimento

Ca’ Foscari applica la Legge Italiana (Legge 17/1999; Legge 170/2010) per i servizi di supporto e di accomodamento disponibili agli studenti con disabilità o con disturbi specifici dell’apprendimento. Se hai una disabilità motoria, visiva, dell’udito o altre disabilità (Legge 17/1999) o un disturbo specifico dell’apprendimento (Legge 170/2010) e richiedi supporto (assistenza in aula, ausili tecnologici per lo svolgimento di esami o esami individualizzati, materiale in formato accessibile, recupero appunti, tutorato specialistico a supporto dello studio, interpreti o altro) contatta l’ufficio Disabilità e DSA disabilita@unive.it.


scritto e orale
Il programma è ancora provvisorio e potrà subire modifiche.
Data ultima modifica programma: 27/05/2020