Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°2.

Presentazione sul tema: "Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°2."— Transcript della presentazione:

1 Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°2

2 SIGI SAVA CDV Fonti esterne Repository Temporaneo Data Warehouse Fonti interne Lorganizzazione dei dati

3 Data Warehouse Il Data Warehouse è un insieme di dati a supporto dei DSS con le seguenti caratteristiche: Integrato à Fonti diverse (interne – esterne) à Dati omogenei à Meta-informazione Non volatile à Profondità temporale 3-5 anni à Aggiornamenti per accodamento à Data inizio validità in chiave

4 Lorganizzazione dei dati Data Warehouse DMA Multi Level Summary OLAP Analisi Statistica

5 R.O.I. Proposta commerciale: selezione target e product mix. Dati Interni Dati Esterni DMA Gestore anagrafiche Data Mart Analisi Prodotto Data Mart Analisi Cliente Data Mart Analisi Mercato Segmentazione socio-demo Potenziali di zona Associazioni Segmentazione comportamentale Modelli di Scoring Gestore campagne Lorganizzazione dei dati

6 R.O.I. Proposta commerciale: selezione target e product mix. Dati Interni Dati Esterni DMA Gestore anagrafiche Data Mart Analisi Prodotto Data Mart Analisi Cliente Data Mart Analisi Mercato Segmentazione socio-demo Potenziali di zona Associazioni Segmentazione comportamentale Modelli di Scoring Gestore campagne Lorganizzazione dei dati

7 Lunità logica di buiness (unità statistica) NDGF1 moglie NDGC1 NDGF2 marito NDGF3 padre NDGC2 c\c C1 c\c F2 c\c C2 titoli C2 cliente marito= c\c C1c\c F2c\c C2 titoli C2 +++cliente padre= c\c C2 titoli C2 +cliente moglie= c\c C1

8 Un giusto equilibrio (la matrice dei dati) Customer Table Per ciascun cliente o prospect si vuole misurare il numero di auto acquistate per: A) tipologia di auto=> 10 segmenti di mkt B) evoluzione storica=> 0-2, 2-5 oltre 5 anni C) fedeltà=> Fiat, Alfa, Lancia, Giapponesi, Euro1, Euro2, USA per poter incrociare le tre dimensioni A) x B) x C) => 10 x 3 x 7=210 variabili !

9 R.O.I. Proposta commerciale: selezione target e product mix. Dati Interni Dati Esterni DMA Gestore anagrafiche Data Mart Analisi Prodotto Data Mart Analisi Cliente Data Mart Analisi Mercato Segmentazione socio-demo Potenziali di zona Associazioni Segmentazione comportamentale Modelli di Scoring Gestore campagne Lorganizzazione dei dati

10 Ricerche Qualitative L obiettivo è approfondire la conoscenza di un fenomeno di mercato, mediante la raccolta e lanalisi di dati qualitativi destrutturati. Ricerche Quantitative L obiettivo è fornire unaccurata misurazione del fenomeno oggetto di ricerca, mediante la raccolta e lanalisi di dati quantitativi e/o dati qualitativi strutturati. Le ricerche di mercato

11 Lesecuzione di una ricerca di mercato può essere schematizzata in quattro fasi: a)-fieldwork: la raccolta dei dati elementari; b)-trattamento elementare dei dati raccolti; c)-analisi dai dati; d)-presentazione dei risultati. Le ricerche di mercato

12 Sondaggio È assimilabile ad unintervista individuale, veicolata su un sottoinsieme (campione) di una popolazione di riferimento. Lintervista presenta delle peculiarità: Ha forma strutturata Limitato numero di domande aperte/ molte domande a risposta chiusa Modalità di contatto usate: - telefonica - personali - postali - web- based Le ricerche di mercato fieldwork

13 Questionario E il format con cui vengono raccolti dati qualitativi strutturati e/o dati quantitativi La costruzione del questionario avviene attraverso: Disegno del suo schema concettuale Redazione Verifica Modalità omogenee di rilevazione dei dati: le domande devono essere uguali per tutti gli intervistati e non devono lasciare spazio ad interpretazione soggettiva Le ricerche di mercato fieldwork

14 10 regole empiriche per la costruzione di un questionario Definire chiaramente gli obiettivi informativi Collegare ogni domanda a uno degli obiettivi informativi Controllare lordine delle domande in modo che le risposte alle precedenti non influenzino quelle delle successive Controllare che non vi siano palesi ripetizioni, sovrapposizioni e incoerenze Attribuire ad ogni domanda un valore in termini di informazione ottenibile. Le ricerche di mercato fieldwork

15 10 regole empiriche per la costruzione di un questionario Prevedere il campo delle risposte possibili Misurare il tempo necessario per la lettura e le risposte Definire una griglia di interpretazione delle risposte Effettuare un test di prima approssimazione sulla comprensibilità delle domande, la durata della compilazione e la capacità di risposta dellintervistato Definire chiaramente le istruzioni per lintervistatore o per il compilatore e testare la comprensibilità delle istruzioni. Le ricerche di mercato fieldwork

16 Cati Capi/face-to-face Cawi Postali/fax/auto compilazioni Focus group Interviste in profondità Indagini quantitative Indagini qualitative Metodi basati su questionario Le ricerche di mercato fieldwork

17 Obiettivo danalisi Universo statistico di riferimento Costruzione liste di riferimento Scelta del campione Fieldwork Controllo dati raccolti Analisi dei dati Presentazione Caratteri oggetto della rilevazione Scelta della precisone attesa Tecniche di raccolta dei dati Questionario Data Mart Pre-test questionario Le analisi quantitative protocollo di impostazione

18 Il campionamento Elementi introduttivi Metodi di campionamento La dimensione del campione

19 La ricerca quantitativa si basa: sulla rilevazione censuaria delle unità della popolazione target; su un sottoinsieme delle unità (campione) della popolazione target. Il fine principale di unindagine campionaria è generalizzare i risultati ottenuti sul campione allintera popolazione di riferimento. Il problema di tale approccio consiste nellapprossimazione con cui è possibile descrivere la popolazione attraverso il campione. Il campionamento Elementi introduttivi

20 Oggetto di studio di una indagine campionaria è una popolazione finita Ω={1,2,...,N}, le cui unità presentano tutte un medesimo carattere U y, y,...,y indicheranno i valori che la caratteristica U assume rispettivamente nelle unità 1,2,...,N della popolazione. Si definisce campione di dimensione n della popolazione Ω un suo qualsiasi sottoinsieme c = {i,i,...,i }, contenente n unità Per ottenere il campione da analizzare, si possono estrarre dalla popolazione n unità secondo due modalità principali: -Estrazione con ripetizione ogni volta viene reintrodotta lunità già estratta dalla popolazione -Estrazione senza ripetizione tutte le unità già selezionate non possono più essere estratte Il campionamento Elementi introduttivi

21 I metodi di campionamento si dividono in : Probabilistici ogni unità della popolazione ha una probabilità nota e diversa da zero di essere selezionata, e quindi di entrare nel campione. Richiedono un insieme di regole note a priori, utilizzabili matematicamente, per formare il campione (piano di campionamento) Non probabilistici la selezione delle unità avviene in base a criteri soggettivi ( presenza di particolari esigenze conoscitive), e la probabilità di selezione dei singoli elementi non è nota a priori. Il campionamento Metodi di campionamento

22 Campionamento casuale semplice Stratificato A grappoli A due o più stadi Sistematico A ogni estrazione ogni elemento della popolazione ha la stessa probabilità di essere selezionato, attraverso un meccanismo che garantisce la casualità delle estrazioni. La probab. di estrazione di un elemento è: Camp. senza ripetizione: P=1 / N*(N-1)*(N-2)*...*(N-i+1) Camp. Con ripetizione: P= 1/ N Se si hanno informazioni suppletive sulla popolazione di riferimento, è possibile dividerla in strati, al cui interno le unità sono omogenee secondo un determinato criterio. Da ogni strato viene estratto, in modo indipendente, un campione casuale. Le unità elementari della popolazione sono raggruppate in sottoinsiemi di unità contigue di osservazione, detti grappoli. Data una popolazione, viene estratto un certo numero di grappoli e tutti gli elem. appartenenti ai gruppi selezionati entrano a far parte del campione.Di solito sono utilizzati come grappoli dei gruppi naturali o amministrativi già esistenti, per contenere i costi. Data una popolazione le cui unità elemen. sono riunite in gruppi, dapprima si selez. un campione casuale di gruppi, e poi si estrae un certo numero di unità elementari dai gruppi selezionati. Vi sono allora due livelli di campionamento: al primo vengono scelti i gruppi o le unità di rpimo stadio, al secondo vengono scelte le unità elementari, chiamate unità secondarie È necessario che le unità siano ordinate secondo un criterio qualsiasi; solo la prima unità verrà estratta in modo casuale dalla popolazione, le altre verranno selezionate in modo automatico secondo un criterio prefissato (es. una ogni 3). Il campionamento Metodi di campionamento - Probabilistici

23 Per quote A scelta ragionata Per convenienza La popolazione viene suddivisa in gruppi omogenei in base ad alcune variabili strutturali (sesso, età, residenza…). Si individua il numero di osservazioni da raccogliere in ogni gruppo (quote): gli intervistatori scelgono il campione allo interno delle classi, in modo da rispettare le proporzioni prescelte. Lintervistatore ha totale arbitrarietà nella scelta delle unità da intervistare nelle quote assegnate. Le unità campionarie sono selezionate solo in determinate aree di analisi, sulla base di informazioni preliminari circa la popolaz. indagata. È quindi un campionamento basato sulla conoscenza del carattere oggetto di studio, particolarmente adatto per campioni di piccole dimensioni. La selezione degli elementi è basata su criteri di convenienza temporale, economica o di altro genere. Il campionamento Metodi di campionamento – Non Probabilistici

24 Le considerazioni che portano alla scelta della dimensione del campione toccano molteplici aspetti. Tra questi quelli di maggior rilievo sono: Costo di rilevazione Tempo di rilevazione Livello di precisione delle stime ottenute: –Variabilità del carattere indagato nella popolazione di riferimento –Disegno campionario –Scelta dello stimatore Il campionamento La dimensione del campione

25 Indicazioni pratiche: Campioni estratti da Customer Database per analisi di profilazione: 50.000-200.000 unità campionarie (consumer) Campioni estratti da Customer Database per attività di mailing (Test): 20.000-30.000 unità campionarie (consumer) Campioni rilevati per survey ad hoc: 1.000-3.000 unità campionarie (consumer) Campioni rilevati per survey continuative (Panel): 4.000-9.000 unità campionarie (consumer) Il campionamento La dimensione del campione

26 Lanalisi statistica dei dati Statistica descrittiva insieme dei metodi che riguardano la rappresentazione e sintesi di un insieme di dati al fine di evidenziarne le caratteristiche principali Statistica inferenziale insieme dei metodi che permettono la stima di una caratteristica di una popolazione basandosi sullanalisi di un campione Totalità degli elementi presi in esame dalla indagine La parte di popolazione selezionata per lanalisi Misura riassuntiva, calcolata sui dati campionari, utile per descrivere una caratteristica non nota della popolazione

27 Tipologie di dati Qualitativi dati espressi in forma verbale, solitamente classificati in categorie Quantitativi dati espressi in forma numerica. si distinguono in: –discreti dati caratterizzati da una quantità finita o infinita numerabile di classi di misura –continui risposta numerica derivamte da un processo di misurazione che fornisce indicazioni puntuali allinterno di un continuum Territoriali Date

28 Nominale usato per dati qualitativi, che vengono così classificati in categorie distinte senza alcun ordine implicito (es. professione del cliente) Ordinale le categorie presentano un ordine implicito; consente di stabilire una relazione dordine tra le diverse categorie, ma nessuna asserzione numerica, ovvero si può dire che un determinato valore è più grande di un altro, ma non di quanto Tipologie di dati qualitativi

29 Scala di rapporti con questa tipologia si può dire di quanto una categoria è maggiore di unaltra; è fissato un valore 0 della scala. es. Le variabili spesa media e tempo impiegato sono misurate a livello di rapporto,ovvero rientrano in una scala di valutazione comparativa Scala di intervalli presenta le stesse caratteristiche della precedente, ma non possiede un valore 0 fissato. es. In una indagine sui clienti di un supermercato, il loro livello di soddisfazione può essere adeguatamente rappresentato mediante una scala di valutazione compresa tra 1 e 9, ciò che posso asserire è che la differenza tra 2 e 3 è la medesima di quella tra 8 e 9, ma non che 8 sia il doppio di 4. Tipologie di dati quantitativi