BERGAMO
Dati Generali
Periodo di attività
Syllabus
Obiettivi Formativi
Il principale obiettivo formativo del corso è contribuire ad affinare l’abilità dello studente nell’analisi di dati di mercato, fornendogli una serie di strumenti statistici utilizzabili in contesti di vario genere e per diverse finalità.
In particolare, al termine del corso lo studente avrà in primo luogo acquisito dimestichezza nel lavorare con un database, individuando la fonte di dati più opportuna e valutando la qualità dei dati in esso contenuti. Inoltre, da un lato avrà appreso le basi teoriche e i principi di funzionamento di alcune tecniche statistiche per l’analisi di dati; dall’altro avrà la possibilità di cimentarsi con una loro applicazione pratica, usando, in laboratorio, il software statistico user-friendly SAS Studio; SAS è uno dei software per l'analisi dei dati più diffusi, disponibile nei laboratori dell’Università di Bergamo.
Al termine del corso lo studente sarà in grado di decidere come elaborare i dati e come interpretare in ottica pratica/critica tali dati e trasformarli in informazioni utili.
Prerequisiti
Per le propedeuticità obbligatorie previste, consultare il sito del Corso di laurea: https://lt-eco.unibg.it/it/node/119.
Nessun prerequisito specifico richiesto. È preferibile aver affrontato l’esame di Statistica di base.
Metodi didattici
Lezioni frontali in aula in cui verranno introdotte le principali metodologie statistiche oggetto di studio, anche con il supporto di casi pratici ed esempi. Nell’ambito delle lezioni verrà utilizzato un approccio di costante interazione con lo studente. L’introduzione a livello teorico sarà prevalentemente finalizzata ad illustrare sia il funzionamento che l’utilità pratica delle tecniche presentate. In tal modo lo studente potrà meglio orientare la scelta tra di esse ed esercitarsi nel loro uso. Si guiderà, inoltre, lo studente nell’analisi dei dati e nell’interpretazione delle informazioni ottenute.
Periodicamente sono previste attività di laboratorio basate sull’utilizzo della piattaforma user-friendly SAS Studio. Le sessioni in laboratorio sono finalizzate all’applicazione pratica delle tecniche introdotte nelle lezioni frontali. Le sessioni in laboratorio saranno incentrare, prevalentemente, sull’elaborazione dei dati e sulla interpretazione dei risultati ottenuti in un’ottica pratica.
Verifica Apprendimento
Esame scritto svolto in laboratorio di durata inclusa tra 100 e 120 minuti. L’esame sarà composto da una parte teorica (domande a test, domande aperte ed altri tipi di domande) e da una parte pratica (esercizi ed applicazioni con SAS Studio).
La valutazione dell’esame, espressa in trentesimi, sarà pubblicata sullo sportello-studente (online) e comunicata agli studenti via email (in seguito alla pubblicazione sarà facoltà dello studente rifiutare il voto online tramite sportello).
Contenuti
- Introduzione alle ricerche di mercato.
- Dati e fonti per la misura dei fenomeni di mercato.
- Metodi di raccolta dati e tecniche di campionamento.
- Modelli di regressione: scelte di base, stima, interpretazione in chiave pratica e valutazione.
- Segmentazione del mercato: distanze e cluster analysis.
- Analisi delle preferenze: conjoint analysis.
- Riduzione della complessità: factor e principal component analysis.
- Sentiment analysis per le ricerche di mercato: introduzione.
- Laboratori SAS Studio: applicazioni pratiche con SAS Studio.
Altre informazioni
Il materiale didattico (slide) viene messo a disposizione, durante il corso, in ambiente eLearning. Si raccomanda caldamente allo studente di studiare sul libro ufficiale, eventualmente integrando con gli appunti presi a lezione.
Ulteriori informazioni (ad esempio: avvisi, variazioni di orario, risultati degli esami, e così via) saranno pubblicate sulla piattaforma eLearning del corso (per la chiave di iscrizione, contattare il docente: daniele.toninelli@unibg.it).
Per ulteriori informazioni e/o dubbi, contattare il docente: daniele.toninelli@unibg.it
Orari di ricevimento docente: www.unibg.it > Rubrica > Daniele Toninelli; link: https://www.unibg.it/ugov/person/1582