Codice insegnamento

4S008094

Docente

Veronica Cicogna

Coordinatore

Veronica Cicogna

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.

Orario Lezioni Moodle Seminari

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.