Statistica Aziendale Avanzata

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1 PROGRAMMA del corso, informazioni e fonti bibliografiche Statistica Aziendale Avanzata Modulo A / Modulo B Organizzazione del corso Anno Accademico 2017/18 Codice Docente responsabile prof.ssa Silvia Biffignandi Tutor Daniele Toninelli Periodo II Semestre Ore Settimanali (Corso) 6 Crediti formativi 9 cfu Anno di corso I anno (Laurea Magistrale) Prerequisiti preferenziali Statistica base silvia.biffignandi@unibg.it daniele.toninelli@unibg.it Metodi didattici Lezioni in aula. o Nell ambito del Modulo A del corso è prevista l introduzione all uso del software statistico SAS con la presenza di esperti del SAS Institute (i partecipanti riceveranno un attestato; inoltre sarà previsto un test facoltativo consistente in un esercizio svolto con SAS che potrà dare diritto ad una valutazione aggiuntiva valida ai fini dell esame finale; si veda la voce Esami, più avanti). Tutorato in aula ed in laboratorio (24 ore per ciascuno dei due gruppi; calendario incontri pubblicato sulla bacheca online del corso). o Gruppo 1: studenti MAFIB/MLM + studenti EADAP o Gruppo 2: studenti MAFIB/IBFI o Testi degli esercizi a disposizione prima dei tutorati sulla bacheca online. Calendario moduli Lezioni Modulo A: Lezioni Modulo B: Tutorato in aula / laboratori SAS. Il calendario completo per ciascuno dei due gruppi è disponibile sulla bacheca online del corso: CALENDARIO Tutorato in Aula/Laboratori

2 Programmi dettagliati Modulo A (Raccolta e analisi dei dati, tecniche di segmentazione e cluster analysis) La Statistica per l Azienda o L impresa e il suo ambiente: i flussi di informazione ed il sistema informativo aziendale o Dati interni ed esterni, dati primari e secondari (concetto e fonti esistenti) o Informazione e previsione. Metodi di raccolta dati: indagini, indagini panel, archivi amministrativi, big data. Raccolta dati previsionali: metodo Delphi, metodo Shang, analisi di scenario. Matrice dei dati e analisi preliminari o Matrice dei dati provenienti da diverse fonti o Analisi sui dati da diverse fonti (indici e analisi sentiment) Tecniche di segmentazione o Segmentazione a posteriori (cluster analysis) Metodi gerarchici agglomerativi Metodi gerarchici divisivi Metodi non gerarchici o Segmentazione a priori Algoritmo di segmentazione binaria AID Algoritmo di segmentazione multipla CHAID Introduzione in laboratorio al software statistico SAS Bibliografia Mod. A Testi principali di riferimento (parti da studiare): Bracalente B., Cossignani M., Mulas A. (2009). Statistica Aziendale, McGraw-Hill, Milano o Parti trattate nel corso: Cap 1, (esclusi paragrafi da a 1.5.3) Cap. 2 (par e 2.4.4) Cap. 3 ( ); Cap. 5 (pp ). Appunti lezione Brasini S., Tassinari F., Tassinari G. (1999). Marketing e pubblicità Metodi di analisi statistica, Il Mulino, Bologna o Parti trattate nel corso: Cap. 5 (par. 1, 2, 3 e 5; tutto capitolo tranne paragrafo conjoint analysis). Marbach G. (1989). Previsioni e Misure di Efficienza Aziendale, La Nuova Italia Scientifica, o Parti trattate nel corso: Cap. 2 (pp ) Marbach G. (2016). Le migliori pratiche nelle ricerche di mercato, Rogiosi editore o Parti trattate nel corso: Cap. I (pp ), Cap. III, Cap. IV, Cap. VI, Cap. VIII, Cap. IX. Analisi di scenario o V. slide disponibili sulla bacheca online dopo che l argomento è stato sviluppato a lezione. Biffignandi S., Toninelli D. (2011). Strumenti per la qualità e il controllo statistico in azienda - Seconda edizione rivista e ampliata, FrancoAngeli, Milano o Parti trattate nel corso: Par Appunti delle lezioni Pubblicazione su sentiment: riferimento pubblicato sul sito con link successivamente alle lezioni sull argomento 2

3 Modulo B (Controllo statistico della qualità) La qualità in azienda: concetti, definizioni, evoluzione. La variabilità nel processo decisionale Analisi grafiche e loro caratteristiche interpretative o Spoglio e schede di rilevazioni, diagrammi a punti o Grafici per rappresentare le caratteristiche di un fenomeno, le relazioni e gli andamenti temporali o Grafici per rappresentare i processi o Tecniche di visualizzazione Chi-quadrato o Test d indipendenza o Test di adattamento ad una distribuzione o Test per il confronto tra proporzioni o Verifica di ipotesi per la varianza o Stima per intervallo della varianza Carte di controllo o Carte per variabili o Carte per attributi o Lettura ed interpretazione delle carte (test dei run e delle zone) o Altri tipi di carte di controllo (escluso EWMA) Capacità di processo (capability) o Concetti, interpretazione e indici vari di capacità Bibliografia Mod. B Testo principale di riferimento (parti da studiare): Biffignandi S., Toninelli D. (2011). Strumenti per la qualità e il controllo statistico in azienda - Seconda edizione rivista e ampliata, FrancoAngeli, Milano o Parti trattate nel programma del corso: Cap (escluso par.8.2) Appunti delle lezioni Ulteriore testo di riferimento (per approfondimenti): o Eventuali ulteriori testi e materiali di approfondimento verranno indicati dal docente a lezione 3

4 Esame Descrizione esame Al termine di ciascun modulo: prova parziale scritta relativa al singolo modulo. Appelli successivi: prova scritta per ogni modulo del corso (le prove relative ai singoli moduli sono indipendenti e possono essere sostenute in appelli diversi e in base all ordine ritenuto più opportuno dallo studente). Prova d esame: la prova prevede 21 punti per la parte teorica (domande a test e/o domande aperte) e 10 punti per la parte pratica (esercizi). o L esame del corso può essere sostenuto utilizzando il materiale didattico di riferimento indicato in bibliografia (nel caso, ad esempio, di studenti lavoratori) Punteggio aggiuntivo: ad integrazione del punteggio d esame relativo al Mod. A, è previsto un test facoltativo in laboratorio sull uso del software statistico SAS. Il superamento di questo test darà diritto a dei punti aggiuntivi (fino a 4 punti da aggiungere alla valutazione dell esame del Mod. A). o La valutazione conseguita per il test SAS potrà essere aggiunta al voto dell esame del Mod. A anche se l esame viene sostenuto in sessioni successive alla prima prova parziale; questo sarà possibile solo nel caso in cui la valutazione del Mod. A sia almeno sufficiente. o Il test SAS può essere sostenuto esclusivamente il [Data in via di definizione] (h #,##). Verbalizzazione esame: una volta superati positivamente entrambi i moduli, il voto medio verrà verbalizzato con modalità online (una comunicazione via confermerà la verbalizzazione allo studente). Per la verbalizzazione è necessaria l iscrizione online all Esame Completo - Verbalizzazione. Date appelli (per eventuali variazioni si consiglia di controllare la bacheca online) Prime prove parziali: Modulo A: Venerdì 20 Aprile 2018 (h 9,00). Modulo B: Martedì 26 Giugno 2018 (h 11,30). Date appelli successivi: o Martedì 26 Giugno 2018 (h 9,30) o Martedì 24 Luglio 2018 (h 9,30) o Giovedì 6 Settembre 2018 (h 9,30) N.B.: Alle date previste non verranno aggiunti appelli supplementari/straordinari (non sono ammesse eccezioni); non è possibile sostenere esami orali ad integrazione del voto delle prove scritte. Iscrizione alle singole prove/agli appelli: Per le modalità di iscrizione alle prove parziali dei singoli Moduli e alle prove finali (per la verbalizzazione dei voti complessivi) si rimanda all avviso pubblicato sulla bacheca online del corso: AVVISO - Modalità di iscrizione agli appelli (link: 4

5 Altre informazioni utili Avvisi & informazioni sul corso (calendario lezioni/tutorato, comunicazioni, materiale didattico, ) Bacheca online del corso Statistica Aziendale Avanzata (9 cfu) : Didattica Corsi di Laurea Indice insegnamenti Statistica aziendale avanzata (9 cfu). Link: aziendale avanzata (9 cfu). Contatti utili & altre informazioni (sul corso, sugli esami, ecc.) Docente responsabile: Silvia Biffignandi. Ufficio: 204 (via dei Caniana 2, II piano). Indirizzo silvia.biffignandi@unibg.it. Orari di ricevimento: vedi pagina personale sul sito dell Università ( Link: Tutor: Daniele Toninelli. Ufficio: 204 (via dei Caniana 2, II piano). Indirizzo daniele.toninelli@unibg.it. Orari di ricevimento: vedi pagina personale sul sito dell Università ( Link: 5