Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°1 Introduzione al corso: obiettivi e modalità di esame Business Intelligence, le fonti.

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1 Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°1 Introduzione al corso: obiettivi e modalità di esame Business Intelligence, le fonti dati, le ricerche di mercato

2 Orario di ricevimento Alberto Saccardi alberto.saccardi@nunatac.it
lunedì Aula lezione Gabriela Magistrelli venerdì 11-12 Laboratorio Grande Giulia Deppieri

3 Big Data ..\Course Contents\MGI_big_data_full_report.pdf
                  Big Data ..\Course Contents\MGI_big_data_full_report.pdf

4 Big Data Big Data ..\Course Contents\MGI_big_data_full_report.pdf
                  Big Data Data have become a torrent flowing into every area of the global economy. Companies churn out a burgeoning volume of transactional data, capturing trillions of bytes of information about their customers, suppliers, and operations. millions of networked sensors are being embedded in the physical world in devices such as mobile phones, smart energy meters, automobiles, and industrial machines that sense, create, and communicate data in the age of the Internet of Things.2 Indeed, as companies and organizations go about their business and interact with individuals, they are generating a tremendous amount of digital “exhaust data,” i.e., data that are created as a by-product of other activities. Social media sites, smartphones, and other consumer devices including PCs and laptops have allowed billions of individuals around the world to contribute to the amount of big data available. Big Data ..\Course Contents\MGI_big_data_full_report.pdf

5 Big Data Big Data ..\Course Contents\MGI_big_data_full_report.pdf
                  Big Data Many citizens around the world regard this collection of information with deep suspicion, seeing the data flood as nothing more than an intrusion of their privacy. But there is strong evidence that big data can play a significant economic role to the benefit not only of private commerce but also of national economies and their citizens. Our research finds that data can create significant value for the world economy, enhancing the productivity and competitiveness of companies …… For instance, if US health care could use big data creatively and effectively to drive efficiency and quality, we estimate that the potential value from data in the sector could be more than $300 billion in value every year, that a retailer using big data to the full has the potential to increase its operating margin by more than 60 percent…. Big Data ..\Course Contents\MGI_big_data_full_report.pdf

6 Big Data Big Data ..\Course Contents\MGI_big_data_full_report.pdf
                  Big Data There are many ways that big data can be used to create value across sectors of the global economy. Indeed, our research suggests that we are on the cusp of a tremendous wave of innovation, productivity, and growth, as well as new modes of competition and value capture—all driven by big data as consumers, companies, and economic sectors exploit its potential. …… However, companies and other organizations and policy makers need to address considerable challenges if they are to capture the full potential of big data. A shortage of the analytical and managerial talent necessary to make the most of big data is a significant and pressing challenge and one that companies and policy makers can begin to address in the near term. The United States alone faces a shortage of 140,000 to 190,000 people with deep analytical skills as well as 1.5 million managers and analysts to analyze big data and make decisions based on their findings. Big Data ..\Course Contents\MGI_big_data_full_report.pdf

7 Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management
Obiettivo del Corso: fornire una panoramica dell’impiego dei metodi quantitativi a supporto dei processi decisionali in ambito economico-aziendale. In particolare si farà riferimento all’analisi dei dati: esterni all’impresa (Fonti Ufficiali, Ricerche di Mercato) interni all’impresa (Database aziendali) relativamente a reali problematiche di business.

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Programma del corso: - Analisi univariata: le distribuzioni di frequenza e le misure di sintesi univariate - Analisi bivariata: analisi di connessione, correlazione e di dipendenza in media - Test statistici: il test Chi-Quadro, il test F e il test t. - Analisi Fattoriale - Regressione Lineare multipla - Regressione Logistica - Analisi delle Serie Storiche

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Propedeuticità: Per gli studenti provenienti dal corso di Laurea Triennale LIUC è sufficiente la conoscenza dei contenuti affrontati nel corso di Informatica. Per gli studenti provenienti dalle altre università si richiede di svolgere in autonomia il corso autodidattico. Ulteriori dettaglio (nome del corso, metodo di accesso) verranno pubblicati sulla pagina di insegnamento nella sezione 'Materiale Didattico'  Tale percorso di autoformazione è fortemente consigliato anche per gli studenti provenienti dal corso di Laurea Triennale LIUC.

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Modalità didattiche: Focus sugli aspetti applicativi dell’analisi dei dati Problematiche di business Metodologia di base Interpretazione dei risultati Esercitazioni e parte applicativa svolte con il software SAS

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Riferimenti bibliografici Si suggerisce di completare la preparazione consultando i libri di testo consigliati: Luigi Fabbris, Statistica multivariata: analisi esplorativa dei dati, Milano, McGraw-Hill Analisi univariata  Cap. 1 Analisi bivariata  Cap Analisi fattoriale  Cap. 5 Regressione lineare  Cap. 3 J.D. Jobson, Applied Multivariate Data Analysis, New York, Springer Analisi univariata  Cap Analisi bivariata  Cap Test statistici  Cap. 1 Analisi fattoriale  Cap. 9 Regressione lineare  Cap L. Molteni, G. Trolio, Ricerche di marketing, Milano, Mc Graw Hill

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- Paul Newbold, William L. Carlson, Betty Thorne, “Statistics for Business and Economics”, Pearson, ed. 2010 Capitoli 1,2, Analisi Univariata Capitolo 6, par. 6.1, Capitolo 17, Campionamento Capitolo 15, par. 15.1, 15.2, Analisi della Varianza Capitoli 11, 12, 13 Modello di Regressione - Naresh K. Malhotra, “Marketing Research – An Applied Orientation”, Pearson – Prentice Hall, ed. 2010 Capitolo 15, Analisi Bivariata & Test d’Ipotesi Capitolo 19, Analisi Fattoriale

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Modalità d’esame Sono previste due modalità d’esame, distinte per: studenti frequentanti studenti non frequentanti. Si intendono frequentanti coloro che raggiungono almeno il 70% delle firme (raccolte durante le lezioni e le esercitazioni).

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Modalità d’esame - Frequentanti L'esame si svolge attraverso la combinazione di due distinte modalità. La prima è costituita da un lavoro applicativo di gruppo. La seconda è costituita da una prova individuale scritta con risposte multiple.

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Lavoro di Gruppo – Modalità Prova di natura applicativa consistente nello svolgimento in un’analisi di tipo quantitativa mediante l’utilizzo del software SAS. Il gruppo di lavoro può essere costituito al massimo da quattro studenti. Non sono ammessi gruppi di lavoro più numerosi.

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Lavoro di Gruppo – Modalità La composizione del gruppo dovrà essere comunicata tramite posta elettronica, entro il 15/10/2014, a e Compilare e inviare il file excel allegato con: nome, cognome e numero di matricola dei partecipanti (massino 4 componenti per gruppo) nome del gruppo titolo/argomento del lavoro di gruppo che si intende presentare

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Lavoro di Gruppo – Modalità La prova consiste nell’elaborazione e analisi quantitativa di un set di dati, ciascun progetto dovrà essere frutto di un lavoro collettivo e dovrà prevedere l’applicazione delle tecniche di analisi statistica presentate nel corso. La prova consiste nell’elaborazione e analisi quantitativa di un set di dati raccolti mediante una survey opportunamente predisposta dal gruppo di lavoro oppure da dati provenienti da un database aziendale ed eventualmente dati di serie storiche disponibili on line.

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Lavoro di Gruppo – Modalità Gli argomenti da trattare riguardano l’analisi univariata e bivariata, test statistici, per quanto riguarda la parte di analisi multivariata ogni gruppo dovrà scegliere 3 delle 4 tecniche svolte a lezione (analisi fattoriale, regressione lineare, regressione logistica, serie storiche).

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Lavoro di Gruppo – Modalità Per l’elaborazione dei dati mediante l’utilizzo di SAS, si potrà accedere alle postazioni opportunamente predisposte dall’ateneo. Il lavoro dovrà essere consegnato a Sig.ra Cavazzana - Luezza, segreteria IMQ. Dovrà essere completo di: Report cartaceo, in formato ppt. USB key contenente: report, file di dati e output con le elaborazioni. Questionario di rilevazione utilizzato in fase di raccolta dei dati o Database aziendale.

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Lavoro di Gruppo – Modalità La valutazione del lavoro di gruppo avverrà tenendo conto dei seguenti criteri, ciascuno secondo il peso specificato: 30%: completezza analisi 30%: qualità e correttezza dell’analisi 30%: implicazioni economico-manageriali 10%: editing Il lavoro di gruppo peserà sul voto finale per un massimo di 21/30. Sarà possibile accedere alla prova scritta individuale solo con una valutazione di almeno 13/30; per valutazioni inferiori, gli studenti dovranno sostenere l’esame previsto per i non frequentanti.

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Lavoro di Gruppo – Modalità Le date per la consegna del lavoro di gruppo sono inderogabilmente fissate: Venerdì precedente al primo appello invernale Venerdì precedente al secondo appello invernale Il lavoro di gruppo, previa consegna nelle date stabilite, avrà validità di un anno accademico.

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Prova individuale scritta - Modalità La prova consiste in un test a risposta multipla costituito da 10 domande,ciascuna con cinque alternative di risposta, di durata complessiva pari a 15 minuti. Per ciascuna risposta corretta verrà attribuito un punto. Per le risposte errate non è prevista penalizzazione. La prova si considera superata con un punteggio superiore uguale a 5/10. Potranno accedere alla prova individuale solo i componenti dei gruppi che hanno conseguito nella prova collettiva una votazione superiore a 13/30.

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Prova individuale scritta - Modalità Nel caso in cui il punteggio ottenuto fosse inferiore a 5/10, lo studente dovrà sostenere nuovamente lo scritto integrativo nell’appello successivo. Ciò fino ad un massimo di due tentativi, dopo di ché si passerà alla modalità “non frequentanti”. A fronte di un esito positivo della prova individuale, il voto finale dell’esame sarà dato dalla somma della valutazione ottenuta nel lavoro di gruppo con quella della prova individuale.

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Non Frequentanti - Modalità d’esame L’esame per i non frequentanti è suddiviso in due parti: Un test a risposta multipla con le stesse modalità esplicitate per i frequentanti. Un compito in forma scritta della durata di un’ora con domande aperte che verteranno su tutto il programma del corso. Condizione necessaria per poter superare la prova di esame è conseguire un punteggio minimo di 5/10 nel test a risposta multipla

26 Titoli per Lavoro di Gruppo - esempi
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