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.
Tipologia di 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 2025/2026Oltre che in insegnamenti previsti nei piani didattici di altri corsi di studio e in certificazioni linguistiche o informatiche secondo quanto specificato nei regolamenti di ciascun corso, tali attività possono consistere anche in iniziative extracurriculari di contenuto vario, quali ad esempio la partecipazione a un seminario o a un ciclo di seminari, la frequenza di laboratori didattici, lo svolgimento di project work, stage aggiuntivo, eccetera.
Come per ogni altra attività a scelta, è necessario che anche queste non costituiscano un duplicato di conoscenze e competenze già acquisite dallo studente.
Quelle elencate in questa pagina sono le iniziative extracurriculari che sono state approvate dal Consiglio della Scuola di Economia e Management e quindi consentono a chi vi partecipa l'acquisizione dei CFU specificati, alle condizioni riportate nelle pagine di dettaglio di ciascuna iniziativa.
Si ricorda in proposito che:
- tutte queste iniziative richiedono, per l'acquisizione dei relativi CFU, il superamento di una prova di verifica delle competenze acquisite, secondo le indicazioni contenute nella sezione "Modalità d'esame" della singola attività;
- lo studente è tenuto a inserire nel proprio piano degli studi l'attività prescelta e a iscriversi all'appello appositamente creato per la verbalizzazione, la cui data viene stabilita dal docente di riferimento e pubblicata nella sezione "Modalità d'esame" della singola attività.
COMPETENZE TRASVERSALI
Scopri i percorsi formativi promossi dal Teaching and learning centre dell'Ateneo, destinati agli studenti iscritti ai corsi di laurea, volti alla promozione delle competenze trasversali: https://talc.univr.it/it/competenze-trasversali
ATTENZIONE: Per essere ammessi a sostenere una qualsiasi attività didattica, inlcuse quelle a scelta, è necessario essere iscritti all'anno di corso in cui essa viene offerta. Si raccomanda, pertanto, ai laureandi delle sessioni di dicembre e aprile di NON svolgere attività extracurriculari del nuovo anno accademico, cui loro non risultano iscritti, essendo tali sessioni di laurea con validità riferita all'anno accademico precedente. Quindi, per attività svolte in un anno accademico cui non si è iscritti, non si potrà dar luogo a riconoscimento di CFU.
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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1° 2° | Lab.: The fashion lab (1 cfu) | D |
Caterina Fratea
(Coordinatore)
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1° 2° | Lab.: The fashion lab (2 cfu) | D |
Caterina Fratea
(Coordinatore)
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1° 2° | Lab.: The fashion lab (3 cfu) | D |
Caterina Fratea
(Coordinatore)
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anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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1° 2° | Job Club - Teoria e tecniche della ricerca attiva del lavoro - 2021/2022 | D |
Paola Signori
(Coordinatore)
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1° 2° | Laboratorio per la sostenibilità nel settore turistico - 2021/2022 | D |
Paola Signori
(Coordinatore)
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1° 2° | Piano di Marketing - 2021/2022 | D |
Virginia Vannucci
(Coordinatore)
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1° 2° | Soft skills Coaching Days (Esu 4 job) - 2021/2022 | D |
Paola Signori
(Coordinatore)
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anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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1° 2° | Laboratorio di Analisi dei Dati con R (Vicenza) – 2021/2022 | D |
Marco Minozzo
(Coordinatore)
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1° 2° | Laboratorio di Data Visualization – 2021/2022 | D |
Marco Minozzo
(Coordinatore)
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1° 2° | Laboratorio di Python – 2021/2022 | D |
Marco Minozzo
(Coordinatore)
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1° 2° | Laboratorio di SAP per il Data Science – 2021/2022 | D |
Marco Minozzo
(Coordinatore)
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1° 2° | Laboratorio Excel Avanzato (Vicenza) – 2021/2022 | D |
Marco Minozzo
(Coordinatore)
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1° 2° | Laboratorio Excel (Vicenza) – 2021/2022 | D |
Marco Minozzo
(Coordinatore)
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1° 2° | Programmazione in Matlab – 2021/2022 | D |
Marco Minozzo
(Coordinatore)
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1° 2° | Programmazione in SAS – 2021/2022 | D |
Marco Minozzo
(Coordinatore)
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1° 2° | Samsung Innovation Camp - 2021/2022 | D |
Marco Minozzo
(Coordinatore)
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anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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1° 2° | Business & Predictive Analytics for International Firms (with Excel Applications) - 2021/2022 | D |
Angelo Zago
(Coordinatore)
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1° 2° | Ciclo di conferenze: “Quali paradigmi oltre la pandemia? Individuo vs. società. Privato vs. pubblico” - 2021/2022 | D |
Federico Brunetti
(Coordinatore)
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1° 2° | Integrated Financial Planning - 2021/2022 | D |
Riccardo Stacchezzini
(Coordinatore)
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anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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1° 2° | Lab.: The fashion lab (1 cfu) | D |
Caterina Fratea
(Coordinatore)
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1° 2° | Lab.: The fashion lab (2 cfu) | D |
Caterina Fratea
(Coordinatore)
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1° 2° | Lab.: The fashion lab (3 cfu) | D |
Caterina Fratea
(Coordinatore)
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anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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1° 2° | Enterprise Risk Management and Financial Performance in SMEs - Application of Structural Equation Modelling in Practice - 2021/2022 | D |
Cristina Florio
(Coordinatore)
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1° 2° | Laboratorio sulle metodologie di ricerca aziendale | D |
Cristina Florio
(Coordinatore)
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anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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1° 2° | How to enter in a foreign market. Theory and applications - 2021/2022 | D |
Angelo Zago
(Coordinatore)
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1° 2° | Internazionalizzazione e sostenibilità. Amici o nemici? 2021/2022 (1 cfu) | D |
Angelo Zago
(Coordinatore)
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1° 2° | Internazionalizzazione e sostenibilità. Amici o nemici? 2021/2022 (2 cfu) | D |
Angelo Zago
(Coordinatore)
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1° 2° | Internazionalizzazione e sostenibilità. Amici o nemici? 2021/2022 (3 cfu) | D |
Angelo Zago
(Coordinatore)
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1° 2° | Laboratorio di tecnica di redazione dei contratti – Modulo Diritto del lavoro - 2021/2022 | D |
Andrea Pilati
(Coordinatore)
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Statistica per il business (2021/2022)
Codice insegnamento
4S008094
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
SECS-S/03 - STATISTICA ECONOMICA
Periodo
primo semestre (lauree magistrali) dal 4 ott 2021 al 17 dic 2021.
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.
Per un eventuale approfondimento si consiglia il testo:
Biggeri L., Bini M., Coli A., Grassini L., Maltagliati M., Statistica per le decisioni aziendali, Pearson Italia, seconda edizione 2017.
Bibliografia
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.
Tuttavia la modalità di erogazione delle prove d’esame potrebbe subire variazioni in caso di perdurare dell’emergenza pandemica, a seguito di eventuali provvedimenti del Ministero dell’Università e dell’Ateneo.