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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.
Ulteriori Attività formativa D e F
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 Management e strategia d’impresa - Immatricolazione dal 2025/2026| anni | Insegnamenti | TAF | Docente | |
|---|---|---|---|---|
| 1° | Public speaking and economic writing - 2019/20 | D |
Martina Menon
(Coordinatore)
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| 1° | Simulazione di politiche economiche - 2019/20 | D |
Federico Perali
(Coordinatore)
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| 1° 2° | Enactus Verona - 2019/20 | D |
Paola Signori
(Coordinatore)
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| 1° 2° | Samsung Innovation Camp - 2019/20 | D |
Marco Minozzo
(Coordinatore)
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| anni | Insegnamenti | TAF | Docente | |
|---|---|---|---|---|
| 1° | Public speaking and economic writing - 2019/20 | D |
Martina Menon
(Coordinatore)
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| 1° | Simulazione di politiche economiche - 2019/20 | D |
Federico Perali
(Coordinatore)
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| 1° 2° | Predictive analytics for business decisions - 2019/20 | D |
Claudio Zoli
(Coordinatore)
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| 1° 2° | Professional communication for economics - 2019/20 | D |
Claudio Zoli
(Coordinatore)
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| 1° 2° | Regulation, procurement and competition - 2019/20 | D |
Claudio Zoli
(Coordinatore)
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Statistica per il business (2019/2020)
Codice insegnamento
4S008094
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
SECS-S/03 - STATISTICA ECONOMICA
Periodo
primo semestre magistrali dal 30 set 2019 al 20 dic 2019.
Obiettivi formativi
L’insegnamento si propone di fornire le conoscenze basilari per la raccolta, la gestione e l’analisi dei dati di interesse in ambito manageriale. Le conoscenze statistiche in possesso degli studenti verranno integrate con le principali tecniche di campionamento statistico per la raccolta dei dati, alcune delle tecniche per l’analisi delle serie storiche, la regressione lineare multipla e le tecniche più recenti per il data science in ambito aziendale. Tutte queste tecniche verranno considerate in specifici ambiti applicativi: indagini di mercato, analisi della clientela, controllo di gestione, controllo dei processi produttivi, analisi e previsione delle vendite. Attenzione verrà riservata anche ad alcuni dei software più diffusi per il data science e la business intelligence. Al termine dell’insegnamento, lo studente dovrà dimostrare di conoscere e di saper applicare i principali metodi statistici per l’analisi dei fenomeni aziendali, in base ai dati disponibili ed alle esigenze conoscitive. Dovrà inoltre saper interpretare in modo critico le informazioni raccolte e i risultati ottenuti dalle analisi in modo da poter fornire consigli utili a supporto delle decisioni aziendali.
Programma
1) Le fonti dei dati
Fonti primarie e fonti secondarie.
Fonti interne e fonti esterne.
2) Indagini campionarie: campionamento probabilistico e campionamento non probabilistico
Le fasi del processo di campionamento.
Campionamento casuale semplice. Estrazione con e senza ripetizione. Spazio campionario.
Campionamento casuale per variabili.
Determinazione della numerosità campionaria.
3) La statistica descrittiva per l’Analisi della Clientela
Il grafico di Pareto. Indici di omogeneità e di eterogeneità.
Studio della concentrazione. Spezzata di Lorenz. Indice di Gini.
4) L’analisi statistica delle Vendite: analisi spaziale e analisi temporale. L’analisi delle serie storiche
Le componenti di una serie storica.
Il metodo delle medie mobili.
5) Il controllo statistico di qualità
Controllo statistico del processo.
Le carte di controllo.
La carta di controllo di Shewhart.
Le carte di controllo per variabili.
6) Introduzione alla Business Intelligence. Strumenti per la visualizzazione dei dati.
Modalità didattica: lezioni frontali
Materiale didattico: il contenuto delle lezioni sarà reso disponibile sulla piattaforma e-learning del corso.
Di seguito alcuni testi di approfondimento:
Biggeri L., Bini M., Coli A., Grassini L., Maltagliati M., Statistica per le decisioni aziendali, Pearson Italia, seconda edizione 2017.
Bracalente B., Cossignani M., Mulas A., Statistica Aziendale, McGraw-Hill, 2009.
| Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
|---|---|---|---|---|---|
| M. R. Middleton | Analisi statistica con Excel | Apogeo, Milano | 2004 | ||
| D. Clark | Beginning Power BI: A Practical Guide to Self-Service Data Analytics with Excel 2016 and Power BI Desktop (Edizione 2) | Apress | 2017 | 9781484225769 | |
| R. Sleeper | Practical Tableau: 100 Tips, Tutorials, and Strategies from a Tableau Zen Master | O'Reilly Media, Inc. | 2018 | 9781491977316 | |
| B. Bracalente, M. Cossignani, A. Mulas | Statistica Aziendale | McGraw-Hill | 2009 | ||
| Luigi Biggeri, Matilde Bini, Alessandra Coli, Laura Grassini, Mauro Maltagliati | Statistica per le decisioni aziendali (Edizione 2) | Pearson Italia | 2017 |
Modalità d'esame
L’esame consiste in una prova scritta su tutto il programma strutturata nel seguente modo:
- 9 DOMANDE A RISPOSTA MULTIPLA riguardanti aspetti teorici del programma svolto (fino a 9 PUNTI, su 30)
- 3 ESERCIZI con calcoli numerici di applicazione a casi concreti delle tecniche di analisi apprese durante il corso (fino a 21 PUNTI, su 30)
Se la prova scritta sarà sufficiente, esisterà la possibilità, a discrezione del docente o su richiesta dello studente, di sostenere anche una prova orale.
