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DATA MINING PER IL MARKETING Andrea Cerioli Sito web del corso Equipollenza con i corsi nei precedenti.

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Presentazione sul tema: "DATA MINING PER IL MARKETING Andrea Cerioli Sito web del corso Equipollenza con i corsi nei precedenti."— Transcript della presentazione:

1 DATA MINING PER IL MARKETING Andrea Cerioli Sito web del corso Equipollenza con i corsi nei precedenti ordinamenti di TRADE (SDM, ASV, ISDA)

2 ORARIO LEZIONI I PERIODO Giovedì11 – 13 (aula A) Giovedì11 – 13 (aula A) Giovedì14 – 16 (aula A) Giovedì14 – 16 (aula A) Venerdì9 – 11 (aula A) Venerdì9 – 11 (aula A) II PERIODO (dal 9/4) Giovedì11 – 13 (aula A) Giovedì11 – 13 (aula A) Giovedì14 – 16 (aula A) Giovedì14 – 16 (aula A) Venerdì11 – 13 (aula A) Venerdì11 – 13 (aula A) Sospensioni: Dal 2 all’8 aprile (compresi): Vacanze Pasquali 1° maggio (venerdì) 7 maggio (giovedì): Placement Day Termine (indicativo) delle lezioni: non oltre venerdì 15/5

3 Argomenti principali del corso Regressione lineare multipla Regressione lineare multipla –Richiami su regr. semplice e inferenza statistica (v. corsi precedenti) –Estensione al caso di più variabili esplicative (applicazioni reali) –Stima e test sui coefficienti di regressione –Scelta del modello e previsioni Regressione logistica Regressione logistica –Estensione del modello più utilizzata nelle applicazioni di marketing e di data mining: previsione del comportamento del consumatore Alberi di classificazione Alberi di classificazione –Previsione del comportamento del consumatore –Conoscenza dei differenti algoritmi disponibili e stima tasso di errore –Segmentazione della clientela Cluster analysis Cluster analysis –Segmentazione (non supervisionata) della clientela Non solo formule: Non solo formule: –Funzioni Excel e comandi SPSS per l’analisi statistica: non può essere fatta a mano! –Interpretazione dell’output –Testimonianze

4 Libri di testo (v. pagina web del corso): Per la parte sulla regressione: Per la parte sulla regressione: M. Riani, F. Laurini e G. Morelli: Strumenti statistici e informatici per applicazioni aziendali, Pitagora Editrice, Bologna, 2013  Capitoli 4 – 5 + Esercizi e Appendici. Per la parte sulla regressione logistica: Per la parte sulla regressione logistica: A. Cerioli e F. Laurini: Il modello di regressione logistica, Uni.Nova, Parma, 2013  Tutto (tranne Appendice). Per la parte sugli alberi di classificazione Per la parte sugli alberi di classificazione S. Zani e A. Cerioli: Analisi dei dati e data mining per le decisioni aziendali, Giuffrè, Milano, Capitolo XI. Per la parte sulla cluster analysis: Per la parte sulla cluster analysis: S. Zani e A. Cerioli: Analisi dei dati e data mining per le decisioni aziendali, Giuffrè, Milano, Capitolo IX (paragrafi 1 – 2 – 11 – 12).

5 Modalità di esame Libri di testo sì – NO FOTOCOPIE Libri di testo sì – NO FOTOCOPIE Appunti NO Appunti NO Parlare con altri NO Parlare con altri NO Calcolatrice sì Calcolatrice sì Durata 1 ora Durata 1 ora Esercizi con domande di: Esercizi con domande di: –interpretazione dei risultati –teoria –calcoli (semplificati) –tipicamente 1 Esercizio consta di più domande (v. descrittori nel Syllabus) Sufficienza: raggiungere 18/30 sommando le diverse risposte! Sufficienza: raggiungere 18/30 sommando le diverse risposte! Prova scritta (NO orale) su tutto il programma

6 Date Esami (da verificare) Solo nel primo appello (data la vicinanza con il termine delle lezioni): Solo nel primo appello (data la vicinanza con il termine delle lezioni): –Focus sugli argomenti maggiormente approfonditi a lezione –Domanda supplementare (3 punti) il cui punteggio si aggiunge a quello degli Esercizi standard 26 maggio ore giugno ore 11 1 luglio ore settembre ore 14

7 Laboratorio di Analisi Avanzata dei Dati (4 cfu) Argomenti principali del corso Approfondimenti sulle metodologie di analisi dei dati per le decisioni aziendali: Approfondimenti sulle metodologie di analisi dei dati per le decisioni aziendali: –Misure di associazione tra coppie di prodotti e la Basket Analysis –Metodologie per la segmentazione dei consumatori (v. corso Data Mining per il Marketing) –Modelli per lo studio del comportamento di acquisto e di consumo (v. corso Data Mining per il Marketing) –Testimonianze Orario: Venerdì (in settimane da concordare) Orario: Venerdì (in settimane da concordare) Modalità interattiva: assignment da elaborare in proprio Modalità interattiva: assignment da elaborare in proprio Può essere l’occasione per iniziare una tesi di laurea … Può essere l’occasione per iniziare una tesi di laurea … Inizio: venerdì 28/2/2015 Inizio: venerdì 28/2/2015 Iscrizioni (in aula): entro 19/2/2015 Iscrizioni (in aula): entro 19/2/2015

8 Laboratorio di Analisi Avanzata dei Dati Materiale didattico Indicazioni durante il laboratorio e sul sito del corso Indicazioni durante il laboratorio e sul sito del corso Testi didattici + approfondimenti (anche in inglese) Testi didattici + approfondimenti (anche in inglese) Obiettivo: simulare (in parte) una ricerca individuale Obiettivo: simulare (in parte) una ricerca individuale

9 Laboratorio di Analisi Avanzata dei Dati Modalità di esame Esame orale e discussione di casi reali 18 giugno ore 9

10 Per tutti gli studenti (Corso + Laboratorio) Possibilità di accedere all’aula didattica del CERD per esercitazioni individuali con Excel e SPSS Modalità di accesso programmate: in base ad una prenotazione individuale: ciascuno studente deve identificarsi presso la Reception del Centro in qualità di studente iscritto a Trade Marketing e frequentante il Corso o il Laboratorio per piccoli gruppi Occorre preventivamente consultare l’agenda delle prenotazioni dell’aula didattica su easyroom


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