DATA ANALYTICS

L'Analisi dei Dati fornisce al management informazioni rilevanti, accurate e valide per supportare il processo decisionale. Questo corso sarà focalizzato sulle applicazioni nella ricerca di mercato, considerando una varietà di aspetti pratici e tecnici legati all'ambiente aziendale e alla misurazione quantitativa applicata in contesti reali. Saranno illustrate e applicati alcuni metodi statistici per sviluppare soluzioni di ricerca di mercato. L'obiettivo del corso è guidare lo studente nella selezione e nell'apprendimento degli strumenti statistici, con particolare attenzione all'interpretazione dei risultati in una prospettiva decisionale.

1. Conoscenza e comprensione
Comprendere come formulare un design di ricerca
Selezionare la tecnica corretta in base ai dati disponibili
Conoscere le basi delle tecniche presentate
Comprendere il ruolo dell'analisi dei dati nel processo decisionale

2. Capacità di applicare conoscenze e comprensione
Implementare le diverse tecniche multivariate in R, dalla imputazione dei dati e codifica alla rappresentazione grafica
Integrare fonti di dati secondari e primari per affrontare un problema aziendale

3. Capacità di giudizio
Sviluppare soluzioni di ricerca di mercato attraverso i metodi statistici appropriati

4. Competenze comunicative
Comunicare sia in linguaggio tecnico che in linguaggio non tecnico, pronto per essere utilizzato dal management nel processo decisionale

5. Competenze di apprendimento
Sviluppare soluzioni statistiche per i problemi di ricerche di mercato
Apprendere tramite la programmazione in R
Apprendere come rispondere a domande di business con soluzioni statistiche

Concetti base di statistica e probabilità
Propedeuticità: Probability and Statistics

1. Introduzione e formulazione del design della ricerca
a. Tipi di dati
b. Misurazione e scaling
c. Campionamento
d. Tipi di design della ricerca

2. Analisi dei Dati
a. Nozioni di base di Statistica Aziendale
b. Analisi Multivariata per la Ricerca di Marketing

Malhotra, N.K., 2018, Marketing Research: An Applied Orientation (7th edition). Pearson.

Anderson, D. R., Sweeney, D. J., Williams, T. A., Camm, J. D., & Cochran, J. J.Statistics for business &
economics. Cengage Learning.

Il raggiungimento degli obiettivi del corso sarà valutato attraverso un esame scritto (domande aperte e domande a risposta multipla - carta e penna) e un esame di laboratorio (2 esercizi da risolvere con R), i cui punteggi saranno mediati per determinare il voto finale. Un punteggio minimo di 12 in almeno una delle due prove è condizione per il superamento, a condizione che la media finale sia almeno 18.

La parte scritta (30 minuti) e la parte di laboratorio (1 ora) si terranno lo stesso giorno. Ogni domanda della parte scritta vale 4 punti, per un totale di 32 punti, e ogni esercizio della parte di laboratorio vale 16 punti, per un totale di 32 punti. Per superare l’esame, lo studente deve conseguire una media di almeno 18, condizionatamente al fatto di raggiungere almeno 12 punti in entrambe le prove.

Alla fine del corso, si terrà una simulazione della parte pratica per aiutare gli studenti a familiarizzare con il formato dell'esame.

scritto

Il/la docente ha il dovere di vigilare affinché siano rispettate le regole di autenticità e originalità delle prove d'esame. Di conseguenza, nei casi in cui vi sia il sospetto di un comportamento irregolare, l'esame può prevedere un ulteriore approfondimento, contestuale alla prova d'esame, che potrà essere realizzato anche in modalità differente rispetto alle modalità sopra riportate.

A (Sufficienza - 18-20 punti di media)
Lo studente raggiunge un punteggio minimo di 12 punti in entrambe le parti, che corrisponde a:
Almeno 4,5 domande corrette nella parte scritta.
Almeno un esercizio completo con codice e commenti più una parte di un altro nella parte di laboratorio.
In alternativa, lo studente può superare l’esame con:
12 punti nella parte scritta (3 domande corrette) e almeno 24 punti nella parte di laboratorio (2 esercizi corretti in termini di codice).
24 punti nella parte scritta (6 domande corrette) e 12 punti nella parte di laboratorio (un esercizio corretto in termini di codice, o due parzialmente corretti con codice e commenti).

B (Buono - 21-26 punti di media)
Lo studente supera i requisiti minimi e dimostra una buona comprensione della materia, ottenendo:
Più di 5 domande corrette nella parte scritta.
Un esercizio di laboratorio completamente corretto con codice e commenti e una parte significativa di un secondo esercizio.
In alternativa, si può raggiungere questo livello con un’ottima prestazione in una delle due parti (ad esempio, 6+ risposte corrette nella parte scritta o 2+ esercizi completi e corretti in laboratorio).

C (Molto Buono - 27-30 punti di media)
Lo studente dimostra un alto livello di competenza ottenendo:
Almeno 6 domande corrette nella parte scritta.
Due esercizi nella parte di laboratorio corretti con codice e commenti.
In alternativa, si può raggiungere questo livello con un’ottima prestazione in una parte dell’esame, e raggiungendo un buon livello nell’altra.

D (Eccellente - 30 e Lode)
Lo studente raggiunge il massimo livello con:
Tutte le domande della parte scritta corrette.
Codice corretto e commenti completi e accurati in tutti gli esercizi di laboratorio.
Questo livello viene assegnato agli studenti che dimostrano sia precisione tecnica che capacità di interpretare e spiegare chiaramente i risultati.

Le lezioni frontali saranno alternate e supportate dall'analisi di un caso di studio in R

The moodle page of the course will be constantly updated with Slides, Notes and R Exercises.