Obiettivi formativi
L’obiettivo del corso è quello di fornire un supporto conoscitivo razionale, basato sull'analisi dei dati multidimensionali e sul data mining, per le decisioni di natura economica e aziendale, in particolare nell'area marketing.
Prerequisiti
Si consiglia agli studenti di seguire il corso di Analisi dei dati per il marketing solo dopo aver sostenuto gli esami di Statistica, il cui programma è propedeutico a quello del presente insegnamento.
Contenuti dell'insegnamento
Il corso si propone di illustrare i metodi statistici per il trattamento delle informazioni d’interesse aziendale, considerando contemporaneamente più variabili quantitative e qualitative. I dati possono essere di fonte interna all’azienda, come ad esempio quelli riguardanti la clientela, oppure possono essere ottenuti mediante indagini campionarie (ricerche di mercato). Gli argomenti del corso riguardano i trattamenti preliminari dei dati, le rappresentazioni grafiche multidimensionali, gli indici di associazione, la riduzione delle dimensioni mediante l’analisi delle componenti principali, la cluster analysis gerarchica e non gearachica, ai fini della segmentazione del mercato e dei consumatori.
Programma esteso
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 e sue generalizzazioni (matrice partizionata e matrice a tre vie).
Introduzione all’uso del package SPSS per le analisi statistiche.
I trattamenti preliminari dei dati: valori mancanti, valori anomali e osservazioni influenti.
Le relazioni tra quantitative e ordinali: la correlazione, la cograduazione, verifica della significatività della correlazione.
Le relazioni tra variabili binarie e qualitative: gli indici di associazione e verifica dell'ipotesi di indipendenza stocastica.
Analisi esplorative e visualizzazione dei dati: rappresentazioni grafiche di più variabili. Applicazioni con l’impiego delle procedure grafiche di SPSS.
Il problema della riduzione delle dimensioni con riferimento alle variabili: l’analisi delle componenti principali. Applicazioni a problemi di marketing con l’impiego di SPSS: il posizionamento d’un prodotto, gli indicatori sintetici della customer satisfaction.
I metodi per la misura della "prossimità" tra unità statistiche multidimensionali: tipi di distanza tra individui o oggetti, indici di similarità, strategie per il trattamento congiunto di variabili qualitative e quantitative.
I metodi per la formazione di gruppi omogenei: la cluster analysis.
Metodi gerarchici e non gerarchici di classificazione. Criteri di valutazione dei risultati. Analisi delle caratteristiche dei gruppi omogenei individuati. Confronti tra classificazioni diverse d'un medesimo insieme di unità. Applicazioni a casi reali con l’impiego di SPSS: i segmenti del mercato d’un prodotto, la classificazione della clientela, gli stili di vita secondo l'indagine Eurisko.
Bibliografia
Testo di riferimento
S. ZANI – A. CERIOLI, Analisi dei dati e Data Mining per le decisioni aziendali, Giuffrè Editore, Milano, 2007, capitoli 1, 2, 3, 5, 6, 8, 9.
Metodi didattici
Lezioni ed esercitazioni con l'uso di software statistico.
Modalità verifica apprendimento
Esame scritto
Altre informazioni
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