PROGRAMMA del corso, informazioni e fonti bibliografiche Statistica Aziendale Avanzata Modulo A / Modulo B Organizzazione del corso Anno Accademico 2016/17 Codice 91019 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: 20.02.2017-31.03.2017 Lezioni Modulo B: 03.04.2017-01.06.2017 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
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: tipi di indagini e campioni, indagini probabilistiche e tipi di errori, indagini panel, archivi amministrativi, big data. Tipi di errori. Raccolta dati previsionali: metodo Delphi, metodo Shang, analisi di scenario Matrice dei dati e analisi preliminari o Matrice dei dati o Analisi sui dati 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. 2 (par. 2.3, 2.3.2,2.4.4) Cap. 3 (123-159); Cap. 5 (pp. 235-248). Vedi anche tipi indagini, campioni e tipi errori, 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, Par. 2.13 (pp. 99-104) Una alternativa al metodo Delphi: il metodo Shang e/o slides. o Parti trattate nel corso: Cap. 2 (pp. 55-114). Marbach G. (2016). Le migliori pratiche nelle ricerche di mercato, Rogiosi editore o Parti trattate nel corso: Cap. I (pp. 73-81), Cap. III, Cap. IV, Cap. VI, Cap. VIII, Cap. IX. Analisi di scenario e big data o V. slide disponibili prossimamente sulla bacheca online. Appunti delle lezioni 2
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. 1-10 (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
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 20 Aprile 2017 (h 9,30). Verbalizzazione esame: una volta superati positivamente entrambi i moduli, il voto medio verrà verbalizzato con modalità online (una comunicazione via email 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 28 Aprile 2017 (h 10,00). Modulo B: Mercoledì 21 Giugno 2017 (h 11,30). Date appelli successivi: o Mercoledì 21 Giugno 2017 (h 9,30: Mod. A; h 11,30: Mod. B) o Martedì 25 Luglio 2017 (h 9,30: Mod. A; h 11,30: Mod. B) o Giovedì 14 Settembre 2017 (h 9,30: Mod. A; h 11,30: Mod. B) N.B.: Alle date previste non verranno aggiunti appelli supplementari/straordinari (non sono ammesse eccezioni). 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: http://www00.unibg.it/dati/corsi/91019/79071-avviso_iscrizione_appelli_2016-17.pdf). 4
Altre informazioni utili Avvisi & informazioni sul corso (calendario lezioni/tutorato, comunicazioni, materiale didattico, ) Bacheca online del corso 91019 - Statistica Aziendale Avanzata (9 cfu) : www.unibg.it Didattica Corsi di Laurea Indice insegnamenti 91019 Statistica aziendale avanzata (9 cfu). Link: http://www00.unibg.it/struttura/strutturasmst.asp?corso=91019&nomecorso=statistica 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 email: silvia.biffignandi@unibg.it. Orari di ricevimento: vedi pagina personale sul sito dell Università (www.unibg.it). Link: http://www00.unibg.it/struttura/strutturasmst.asp?rubrica=1&persona=68&nome=silvia&cognome=biffignandi&titolo=prof.ssa. Tutor: Daniele Toninelli. Ufficio: 204 (via dei Caniana 2, II piano). Indirizzo email: daniele.toninelli@unibg.it. Orari di ricevimento: vedi pagina personale sul sito dell Università (www.unibg.it). Link: http://www00.unibg.it/struttura/strutturasmst.asp?rubrica=1&persona=1573&nome=daniele&cognome=toninelli&titolo=prof. 5