5185 - ANALISI DEI DATI PER IL MANAGEMENT
Dipartimento di Scienze delle Decisioni
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CLEA (6 cfu - II sem. - RR) - CLAPI (6 cfu - II sem. - AI) - CLEFIN (6 cfu - II sem. - AI) - CLELI (6 cfu - II sem. - AI) - CLEACC (6 cfu - II sem. - AI) - DES (6 cfu - II sem. - AI) - CLEMIT (6 cfu - II sem. - AI) - DIEM (6 cfu - II sem. - AI) - CLSG (6 cfu - II sem. - AI)
Docente responsabile dell'insegnamento:
LUCA MOLTENI
LUCA MOLTENI
Presentazione generale del corso:
Il corso si propone di approfondire le tematiche di analisi dei dati introdotte con il corso base di statistica e in particolare nel modulo di statistica descrittiva, illustrando le applicazioni in diversi ambiti funzionali dell'azienda (marketing e vendite, strategia, finanza, produzione, organizzazione).
Programma del corso:
Il corso prevede due parti fondamentali:
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metodi e modelli di previsione per le decisioni manageriali, in cui si affrontano tematiche di previsione in presenza di serie storiche (decomposizione classica, exponential smoothing, ARIMA). Questi metodi risulteranno di ausilio a funzioni di staff dedicate all'attivita' di previsione delle dinamiche interne e di mercato a fini di pianificazione strategica e operativa;
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problematiche di campionamento e analisi dei dati multivariata (analisi fattoriale, cluster, discriminante, CHAID/AID), utile per la sintesi delle informazioni contenute in database interni (es. customer database) e in database ottenuti tramite attivita' di ricerca ad hoc. Tali metodi consentiranno di realizzare in modo efficace p.es. analisi di segmentazione della domanda, di posizionamento competitivo, di gestione del rischio cliente (credit scoring), nonché studi di settore, di clima aziendale ecc.
La didattica sara' caratterizzata dall'uso di software applicativi dedicati all'analisi dei dati (quali per es. software statistici come SPSS o di data mining quali answer tree) e conseguentemente dalla presentazione di un congruo numero di casi applicativi.
Testi d'esame:
- B.V. FROSINI, M. MONTINARO, G. NICOLINI, Il campionamento da popolazioni finite. Metodi e applicazioni, Torino, UTET Univ., nuova edizione, 1999.
- S. MAKRIDAKIS, S.C. WHEELWRIGHT, Forecasting Methods for Management, John Wiley & Sons, capp. 1-8.
- L. MOLTENI, L'analisi multivariata nelle ricerche di marketing, Milano, EGEA, 1993.
- appunti e lucidi a cura del docente.
Prove d'esame:
L'esame sara' in forma orale. L'esame potra' essere sostenuto anche predisponendo una tesina per ciascuna delle due parti, utilizzando database scelti dallo studente, in cui si applichino almeno due tecniche di analisi previsionale e due tecniche di analisi multivariata presentate nel corso. I lavori dovranno essere discussi in sede di esame.