BUSINESS STATISTICS

Business statistics è uno degli insegnamenti caratterizzanti del CdS che si propone di sviluppare le abilità degli studenti nell'analisi dei dati economico-aziendali, e di sviluppare le capacità degli studenti di applicare al contesto reale le conoscenze trasmesse durante il corso, con particolare attenzione all'uso del metodo più appropriato e all'interpretazione dei risultati. In tal modo gli studenti saranno messi in grado di condurre autonomamente un'analisi dei dati aziendali a supporto delle decisioni.

Gli studenti al termine del corso dovrebbero:
1. Conoscere i principali strumenti di analisi dei dati multivariati per trasformare i dati in informazioni;
2. Saper applicare al contesto reale le conoscenze apprese durante il corso, avvalendosi di software adatto;
3. Essere in grado di condurre autonomamente uno studio di dati economico-aziendali;
4. Essere in grado di presentare i risultati ottenuti partendi dal contesto economico-aziendale rilevante.

Conoscenze base di statistica e probabilità

1. Introduzione al corso
2. Condurre un'analisi dei dati: research design
3. Analisi dei dati aziendali:
a. I fondamentali del Business Analytics
b. Analisi Statistica Multivariata per i dati aziendali

Il materiale di studio verrà caricato di seguito alle lezioni sulla pagina moodle del corso.
Il testo di riferimento per integrazioni e casi di studio è il seguente:
Malhotra, N.K., 2018, Marketing Research: An Applied Orientation (7th edition). Pearson.
Il testo di riferimento per i metodi è:
Anderson, D. R., Sweeney, D. J., Williams, T. A., Camm, J. D., & Cochran, J. J. Statistics for business &
economics. Cengage Learning.

La verifica dell'apprendimento avverrà in due modi: tramite una prova scritta costituita da domande aperte con risposte brevi e quiz, e una prova di analisi dei dati da effettuare con R, composta da due esercizi. Il voto finale sarà dato dalla media dei voti ottenuti nelle due prove, ammesso che in entrambe le prove si raggiunga un punteggio minimo di 12.

La parte scritta (30 minuti) e la parte di laboratorio (un'ora) si terranno lo stesso giorno in quest'ordine. Ogni domanda della parte scritta vale 4 punti, per un totale di 32, ogni esercizio della parte di laboratorio vale 16 punti, per un totale di 32. Per raggiungere la sufficienza deve conseguire una media pari a 18, condizionatamente al fatto di raggiungere il punteggio di 12 in entrambe le prove. La sufficienza viene raggiunta con la sufficienza in entrambe le prove (4 domande emmezzo per la parte scritta, un esercizio completo in codice e commenti più una parte dell'altro), oppure raggiungendo 12 nella parte scritta ( 3 domande corrette ) e conseguendo almeno 24 nella parte di laboratorio (due esercizi corretti dal punto di vista del codice), oppure raggiungendo 24 nella parte scritta (6 domande corrette) e 12 nella parte di laboratorio (almeno un esercizio corretto dal punto di vista del codice, o due parzialmente corretti con codice e commenti). Il voto massimo sarà raggiunto da chi completa correttamente tutte le domande della parte scritta, applica il codice corretto e commenta in modo corretto e completo gli esercizi della parte di laboratorio. Il codice da utilizzare all'esame verrà fornito insieme al testo d'esame, non è necessario impararlo a memoria ma saperlo applicare e interpretare. alla fine del corso verrà effettuata una simulazione affinchè gli studenti possano prendere confidenza con la modalità d'esame.

scritto

Le lezioni frontali si alterneranno con sessioni di analisi dei dati con R

Il materiale di studio, comprensivo di slides, slides con annotazioni ed esercizi con R in preparazione all'esame, verrà fornito durante il corso