Studiare
In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.
Piano Didattico
Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso.Se sei un nuovo studente interessato all'immatricolazione, trovi le informazioni sul percorso di studi alla pagina del corso:
Laurea magistrale in Marketing e comunicazione d'impresa - Immatricolazione dal 2025/2026Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.
1° Anno
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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2° Anno Sarà attivato nell'A.A. 2025/2026
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)
TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.
Statistica aziendale (2024/2025)
Codice insegnamento
4S00522
Docenti
Coordinatore
Crediti
9
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
SECS-S/03 - STATISTICA ECONOMICA
Periodo
Primo semestre LM dal 30 set 2024 al 23 dic 2024.
Corsi Singoli
Non Autorizzato
Obiettivi di apprendimento
In accordo con gli obiettivi formativi del CdS in "Marketing e comunicazione d'impresa", il corso esamina le principali fonti di dati ufficiali e le principali tecniche di campionamento per la raccolta dei dati. Infine viene analizzato il modello di regressione lineare per l'analisi dei dati raccolti e per la previsione delle vendite. Al termine dell'insegnamento lo studente dovrà dimostrare di possedere gli strumenti statistici per lo svolgimento di una ricerca di mercato seguendo le sue fasi essenziali: definizione degli obiettivi, analisi delle fonti secondarie interne ed esterne all'azienda, predisposizione del piano di campionamento e selezione delle unità statistiche, raccolta dei dati, controllo di qualità ed elaborazione dei dati, predisposizione del rapporto finale. Lo studente dovrà inoltre dimostrare di conoscere lo strumento basilare di ogni analisi statistica di causalità: il modello di regressione lineare.
Prerequisiti e nozioni di base
Si danno per acquisite le seguenti conoscenze relative alla statistica descrittiva di base e all’introduzione all’inferenza statistica:
• Distribuzioni di frequenza (unitarie, doppie, multiple, distribuzioni di frequenza in classi).
• Indici di posizione (media aritmetica, geometrica, ponderata, media per distribuzioni di frequenza in classi, mediana, moda, quantili e quartili).
• Indici di variabilità (campo di variazione, scarto interquartile, varianza).
• Distribuzione Normale.
• Stima puntuale (definizione e proprietà degli stimatori, stima puntale della media, proporzione, varianza).
• Stima intervallare (media, proporzione, varianza).
• Verifica di ipotesi (teoria dei test, test sulla media, test sulla varianza, p-value).
Programma
1. Caratteri, distribuzioni e variabili casuali nel contesto aziendale e nel marketing d’impresa.
2. Fonti di dati e informazione statistica
• Dati primari
• Dati secondari
• Open data
3. Principi di campionamento statistico per i processi aziendali e per le indagini di mercato
• Campione e parametri della popolazione
• Campionamento probabilistico e non probabilistico
• Statistiche e distribuzioni campionarie
• Campionamento da popolazioni finite e infinite
• Campionamento Casuale Semplice
• Campionamento Stratificato
4. Preparazione e gestione dei dati statistici aziendali e dell’informazione strategica
• Data preparation, data management, data cleaning
• Data Quality Assessment
• Gestione e utilizzo dei metadati
5. Rappresentazione e visualizzazione dell’informazione
• Data visualization
• Graphical data analysis
• Rappresentazioni grafiche (istogrammi, areali, grafici a torta, box plot, diagrammi di dispersione)
6. Cluster Analysis e Analisi delle componenti principali.
7. Indicatori di sintesi e confronto dei dati statistici aziendali
• Rapporti statistici
• Numeri indice semplici
8. Analisi di regressione
• Correlazione e associazione tra caratteri
• Modello di regressione lineare semplice
• Modello di regressione lineare multipla
• Modello logistico
9. Market Basket Analysis
• Regole associative e relative metriche
• Algoritmi nella Market Basket Analysis
• Applicazione in R
Per i riferimenti dettagliati ai testi dell’insegnamento e la loro relazione con gli argomenti del programma si invitano gli/le studenti/studentesse a prendere puntuale e attenta visione del documento “PROGRAMMA STATISTICA AZIENDALE A.A. 2024/2025” disponibile sulla piattaforma Moodle dell’insegnamento.
Bibliografia
Modalità didattiche
Lezioni frontali in aula condotte con il supporto del materiale didattico fornito dal docente (slide, esercizi, appunti OneNote, etc.) e degli esempi ed esercitazioni (anche svolti con l’ausilio dei software Excel e R).
Modalità di verifica dell'apprendimento
L’accertamento dell’apprendimento avviene per mezzo di una prova d’esame scritta strutturata come segue:
15 quesiti a risposta breve, multipla o calcolata
3 quesiti a risposta aperta
Potranno essere presenti fino a tre quesiti a risposta breve, multipla o calcolata (dei 15 quesiti previsti) e fino a un quesito a risposta aperta (dei 3 quesiti previsti) relativi al programma dell’insegnamento del modulo 2 (3 CFU).
Le domande possono riguardare aspetti teorici o metodologici, richiedere la soluzione di esercizi, richiedere di discutere, commentare, analizzare problemi di natura applicata sulla base delle conoscenze acquisite durante lo svolgimento dell’insegnamento.
Fatta eccezione dei materiali di approfondimento, sono parte integrante della verifica dell’apprendimento tutti gli argomenti presentati a lezione dal docente e le sezioni dei libri di testo indicati in bibliografia inerenti al programma dell’insegnamento.
Qualora emergano incongruenze nelle risposte fornite nella prova d’esame scritta o non sia possibile formulare una valutazione coerente della medesima, il docente si riserva la facoltà di convocare i/le singoli/e candidati/e per sostenere una prova d’esame orale integrativa (quest’ultima è prevista solo ed esclusivamente in suddetta circostanza).
La prova d’esame orale integrativa potrà riguardare qualsiasi argomento del programma dell’insegnamento, e potrà risultare in una valutazione finale pari, superiore o inferiore a quella conseguita nella prova d’esame scritta, potendone modificare l'esito anche in relazione alla valutazione di sufficienza.
La prova d’esame scritta si svolge obbligatoriamente in presenza, nei giorni ed orari previsti dal calendario degli appelli d’esame dell’insegnamento. Sono ammessi/e a sostenere la prova scritta solo gli/le studenti/esse regolarmente iscritti/e all’appello tramite la piattaforma virtuale dedicata.
La struttura della prova d’esame scritta sarà del tutto analoga alle simulazioni d’esame rese disponibili sulla piattaforma Moodle dell’insegnamento (vedi “mock_exam”).
Per ulteriori informazioni e dettagli sulla struttura della prova d’esame scritta, per le modalità di accesso e svolgimento della medesima e per le modalità di accettazione/rifiuto del voto e della verbalizzazione degli esiti si invitano gli/le studenti/studentesse a prendere puntuale e attenta visione del documento “ISTRUZIONI ESAME STATISTICA AZIENDALE A.A. 2024/2025” disponibile sulla piattaforma Moodle dell’insegnamento.
Criteri di valutazione
La prova d’esame scritta (nonché l’eventuale prova d’esame orale integrativa) è volta ad accertare la conoscenza degli argomenti del programma dell’insegnamento, la padronanza del linguaggio tecnico, la chiarezza espositiva del/la candidato/a, la capacità di applicare in autonomia i metodi statistici appresi durante lo svolgimento dell’insegnamento, la capacità di approcciare l’analisi statistica dei fenomeni aziendali e dei consumatori e l’uso delle principali tecniche statistiche nel marketing, fornendo una corretta interpretazione dei risultati ottenuti.
Criteri di composizione del voto finale
Il voto è espresso in trentesimi.
Lingua dell'esame
Italiano