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 Anna Pozzebon venerdì e Laboratorio Grande Davide Giannuzzi

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

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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 Utilizzo del software ‘R’ per l’esecuzione della parte applicativa / Solo per Frequentanti

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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 ‘R’

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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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Frequentanti - Modalità d’esame L'esame si svolge attraverso la combinazione di due distinte modalità. La prima è costituita da un lavoro di gruppo inerente alla esecuzione di un Business Case basato su dati reali. La seconda è costituita da una prova individuale scritta mediante l’esecuzione di un Test a risposte multiple.

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Lavoro di Gruppo Prova di natura applicativa consistente nello svolgimento di un Business Case mediante l’applicazione di analisi di tipo quantitativo eseguite utilizzando il software R. 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 La composizione del gruppo dovrà essere comunicata tramite posta elettronica, entro il 08/10/2018, a e Inviare una con le seguenti informazioni: 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 La prova consiste nell’elaborazione ed esecuzione di analisi quantitative su un set di dati raccolti mediante una Survey opportunamente predisposta dal gruppo di lavoro oppure su un set di dati provenienti da database aziendali. Ciascun progetto dovrà essere frutto di un lavoro collettivo e dovrà prevedere l’applicazione delle tecniche di analisi statistica presentate nel corso.

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Lavoro di Gruppo Le analisi quantitative dovranno essere svolte mediante l’utilizzo le tecniche statistiche relative a: Analisi Descrittiva Univariata e Bivariata, Test di Ipotesi, Analisi Multivariata: ogni gruppo dovrà scegliere almeno 3 delle 4 tecniche che verranno svolte a lezione (Analisi Fattoriale, Regressione Lineare, Regressione Logistica, Analisi delle Serie Storiche).

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Lavoro di Gruppo Per l’elaborazione dei dati mediante l’utilizzo di R, si potrà accedere alle postazioni opportunamente predisposte dall’ateneo. Il lavoro dovrà essere consegnato alla Sig.ra 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. La data di consegna verrà fissata entro il mese di ottobre (indicativamente una settimana prima della data del primo appello invernale)

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Lavoro di Gruppo 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 Le date per la consegna del lavoro di gruppo sono inderogabilmente fissate. Il lavoro di gruppo, previa consegna nelle date stabilite, avrà validità di un anno accademico.

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Prova individuale scritta 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 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”. In caso di ritiro prima della consegna, l’esame non viene conteggiato ai fini dei tentativi disponibili nella modalità ‘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 conseguita nel Test a risposte multiple.

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Non Frequentanti - Modalità d’esame L’esame per i non frequentanti è suddiviso in due parti: Test a risposta multipla: viene svolto con le stesse modalità esplicitate per i frequentanti. Test a risposta aperta: si tratta di un compito in forma scritta della durata variabile tra 45’ e 60’ con domande che verteranno su tutto il programma del corso. Il punteggio massimo è di 21 punti. Condizione necessaria per poter superare la prova di esame è conseguire un punteggio minimo di 5/10 nel Test a risposta multipla. In caso di punteggio inferiore a 5 l’esame si considera non superato, il Test a risposta aperta non verrà corretto e l’esame deve essere ripetuto.

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Frequentanti e Non Frequentanti - Modalità d’esame E’ possibile rifiutare il voto finale per un massimo di due volte. Al terzo tentativo, nel caso di esito positivo, non sarà più possibile rifiutare il voto e, pertanto, verrà verbalizzato il voto conseguito. E’ sempre possibile ritirarsi: in questi casi i tentativi non verranno considerati nel computo del numero massimo di prove disponibili.

33 Titoli per Lavoro di Gruppo - esempi
Fonti di energia rinnovabili Fashion & Made in Italy Quale futuro per i magazine su carta vs on-line Paid Information vs Free Information Acquisti on line Il futuro delle PAY TV La crisi economica quali gli impatti   Il mercato del lavoro per i laureati Il pendolarismo Internet come fonte di informazione contrapposta ai canali tradizionali Consumo dei prodotti Hi-tech Wellness Centre e SPA