STATISTICA PER LA DIGITAL ECONOMY
cod. 1006335

Anno accademico 2017/18
3° anno di corso - Primo semestre
Docente
Settore scientifico disciplinare
Statistica (SECS-S/01)
Field
Statistico-matematico
Tipologia attività formativa
Caratterizzante
42 ore
di attività frontali
6 crediti
sede: PARMA
insegnamento
in ITALIANO

Obiettivi formativi

Il corso si propone di illustrare i metodi statistici per il trattamento delle
informazioni d’interesse aziendale, considerando contemporaneamente
più variabili, ed in particolare quelle di tipo quantitativo. I dati possono
essere di fonte interna all’azienda, come ad esempio quelli riguardanti le
vendite dei beni o servizi prodotti, oppure possono essere ottenuti
mediante indagini campionarie (ricerche di mercato o siti web). L’obiettivo
dell’analisi dei dati multidimensionali è quello di fornire un supporto
conoscitivo razionale per le decisioni.
Si consiglia agli studenti di seguire il corso di Statistica per la digital economy solo dopo aver sostenuto gli esami di Statistica, il cui
programma è propedeutico a quello del presente insegnamento

Prerequisiti

Conoscenza di base di matematica e statistica

Contenuti dell'insegnamento

L’analisi dei dati nella digital economy: il data warehouse ed il data mining come
supporto alle decisioni.
Presentazione e classificazione delle informazioni rilevate: la matrice dei
dati, le relazioni tra le variabili, i trattamenti preliminari dei dati: valori
mancanti e valori anomali.
Introduzione all’uso di MATLAB per le analisi statistiche e alla programmazione.
Analisi esplorative e visualizzazione dei dati: rappresentazioni grafiche di
più variabili. Il problema della riduzione delle dimensioni con riferimento alle variabili:
l’analisi delle componenti principali. I metodi statistici per la segmentazione del mercato: misure di distanza
tra individui o oggetti, formazione di gruppi omogenei con metodi moderni di classificazione.
Applicazioni a casi reali con l’impiego di
MATLAB. Introduzione al machine learning e alla sentiment analysis.

Programma esteso

Il corso si propone di illustrare i metodi statistici per il trattamento delle
informazioni d’interesse aziendale, considerando contemporaneamente
più variabili, ed in particolare quelle di tipo quantitativo. I dati possono
essere di fonte interna all’azienda, come ad esempio quelli riguardanti le
vendite dei beni o servizi prodotti, oppure possono essere ottenuti
mediante indagini campionarie (ricerche di mercato). L’obiettivo
dell’analisi dei dati multidimensionali è quello di fornire un supporto
conoscitivo razionale per le decisioni.
Si consiglia agli studenti di seguire il corso di Statistica per la digital economy solo dopo aver sostenuto l'esame di Statistica di base, il cui
programma è propedeutico a quello del presente insegnamento.
PROGRAMMA
L’analisi dei dati in azienda: il data warehouse ed il data mining come
supporto alle decisioni.
Presentazione e classificazione delle informazioni rilevate: la matrice dei
dati, le relazioni tra le variabili, i trattamenti preliminari dei dati: valori
mancanti e valori anomali.
Introduzione all’uso del software MATLAB per le analisi statistiche ed alla programmazione.
Analisi esplorative e visualizzazione dei dati: rappresentazioni grafiche di
più variabili.
Il problema della riduzione delle dimensioni con riferimento alle variabili:
l’analisi delle componenti principali. Applicazioni a problemi di marketing
con l’impiego di MATLAB: il posizionamento d’un prodotto.
I metodi statistici per la segmentazione del mercato: misure di distanza
tra individui o oggetti, formazione di gruppi omogenei con metodi
di cluster analysis. Applicazioni a casi reali con l’impiego di
MATLAB: i segmenti del mercato d’un prodotto, la classificazione della
clientela. Sentiment analysis.

Bibliografia

Materiale scaricabile dal sito web http://www.riani.it/SDE

Metodi didattici

Lezioni in aula svolte anche con l’ausilio del personal computer per
l’illustrazione del software statistico.
Materiali didattici integrativi (applicazioni con l’impiego di MATLAB, temi
d’esame, ecc.) sono reperibili nel sito WEB del docente

Modalità verifica apprendimento

Prova al computer

Altre informazioni

Informazioni addizionali sul corso e sui materiali didattici aggiuntivi possono essere reperito dal sito web del docente http://www.riani.it/SDE