STATISTICA AZIENDALE AVANZATA | Università degli studi di Bergamo

STATISTICA AZIENDALE AVANZATA

Attività formativa monodisciplinare
Codice dell'attività formativa: 
91019

Scheda dell'insegnamento

Per studenti immatricolati al 1° anno a.a.: 
2020/2021
Insegnamento (nome in italiano): 
STATISTICA AZIENDALE AVANZATA
Insegnamento (nome in inglese): 
BUSINESS STATISTICS (ADVANCED)
Tipo di attività formativa: 
Attività formativa Caratterizzante
Tipo di insegnamento: 
Opzionale
Settore disciplinare: 
STATISTICA ECONOMICA (SECS-S/03)
Anno di corso: 
1
Anno accademico di offerta: 
2020/2021
Crediti: 
9
Responsabile della didattica: 
Mutuazioni

Altre informazioni sull'insegnamento

Modalità di erogazione: 
Didattica Convenzionale
Lingua: 
Italiano
Ciclo: 
Secondo Semestre
Obbligo di frequenza: 
No
Ore di attività frontale: 
72
Ore di studio individuale: 
153
Ambito: 
Statistico-matematico
Prerequisiti

Nessuno

Obiettivi formativi

Al termine del corso, lo studente avrà acquisito conoscenze e competenze metodologiche e operative per la raccolta e l’analisi dei dati di base che supportano le decisioni nelle principali aree funzionali aziendali. Inoltre sarà in grado di predisporre e presentare le informazioni quantitative necessarie a risolvere le principali problematiche che le aziende affrontano comunemente, sia nel mercato nazionale che internazionale. In particolare, sarà capace di individuare e trattare basi di dati a supporto delle decisioni e della valutazione del rischio, padroneggiando sia dati interni che di origine esterna all’azienda. Saprà analizzare le associazioni tra fenomeni e il posizionamento aziendale tramite strumenti di classificazione, di creazione di gruppi omogenei e di segmentazione del mercato di riferimento. Acquisirà, inoltre, competenze atte ad analizzare e monitorare la qualità dei processi, ad apprezzare il valore dai dati e a valutare la “qualità” di prodotti e processi come elemento di valore, nonché a rappresentare graficamente e visualizzare in modo adeguato i dati al fine di comprendere i problemi e di comunicare risultati e situazioni.

Contenuti dell'insegnamento

Il corso affronta le seguenti tematiche:
o La Statistica per l’Azienda
o L’impresa e il suo ambiente: i flussi di informazione ed il sistema informativo aziendale
o Dati interni ed esterni, dati primari e secondari
o Informazione e previsione. Metodi di raccolta dati e raccolta dati previsionali: metodo Delphi, , analisi di scenario
 Matrice dei dati e analisi preliminari
o Matrice dei dati
o Analisi sui dati
 Tecniche di segmentazione
o Segmentazione a posteriori (cluster analysis)
 Metodi gerarchici agglomerativi
 Metodi gerarchici divisivi
 Metodi non gerarchici
o Segmentazione a priori
 Algoritmo di segmentazione binaria AID
 Algoritmo di segmentazione multipla CHAID
 Introduzione in laboratorio al software statistico SAS
 La qualità in azienda
 Analisi grafiche
o Grafici per rappresentare le caratteristiche di un fenomeno
o Grafici per rappresentare i processi
o Tecniche di visualizzazione
 Chi-quadrato
o Test d’indipendenza
o Test di adattamento ad una distribuzione
o Test per il confronto tra proporzioni
o Verifica di ipotesi per la varianza
o Stima per intervallo della varianza
 Carte di controllo
o Carte per variabili
o Carte per attributi
o Lettura ed interpretazione delle carte (test dei run e delle zone)
o Altri tipi di carte di controllo (CUSUM)
 Capacità di processo (capability)
o Concetti, interpretazione e indici vari di capacità

Metodi didattici

La didattica si svolgerà tramite lezioni frontali e laboratori. E' prevista l’introduzione – svolta in laboratorio - all’uso di un’interfaccia user-friendly del software statistico SAS con la presenza di esperti del SAS Institute (i partecipanti riceveranno un attestato).
All'interno del corso saranno organizzati tutorati e laboratori che consentiranno allo studente di acquisire competenze nell’elaborare i dati anche tramite l’uso del package SAS dei metodi appresi durante il corso. SAS è un software largamente diffuso in ambito aziendale sia in Italia che nel contesto internazionale.
Tutorato in aula e laboratorio (24 ore su due gruppi). Testi degli esercizi e dati a disposizione prima dei tutorati sulla bacheca online.

Modalità verifica profitto e valutazione

COMPITO
Per ogni appello si svolgerà un UNICO COMPITO scritto relativo alla valutazione di tutti i contenuti del corso. Il compito sarà organizzato in domande a test, domande aperte e brevi applicazioni.
Il compito si compone di:
20 test a risposta multipla + da 5 fino a un max di 10 domande di tipo pratico/applicativo (piccoli
esercizi).
Il tempo disponibile per il compito di 60 minuti.
PUNTEGGI

Ogni risposta al test errata comporterà una piccola penalizzazione.
Il voto complessivo sarà ottenuto aggiungendo al punteggio base relativo ad un compito almeno sufficiente un punteggio assegnato per le attività SAS.. I punteggi integrativi riguardanti le attività
collegate a SAS Studio (fino ad un massimo di 4 punti in base alla partecipazione alle diverse
lezioni/tutorati; 1 punto per ogni attività; 4 attività). I punti sono aggiunti solo se si è raggiunta la sufficienza (18) nel punteggio base).

Altre informazioni

Si considera che lezioni ed esami siano erogati in presenza. Qualora l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza potranno essere introdotte modifiche rispetto a quanto dichiarato nel syllabus per rendere il corso e gli esami fruibili anche secondo queste modalità.

Prerequisites

None

Educational goals

The course provides quantitative approaches for the business system and interfunctional activities. The student learns how to analyze data for decision making. Special attention is due to risk of quality and of the markets; understand risks relate to big data. Furthermore, he/she will be able to prepare the data matrix according statistical criteria, present data, to process data, to evaluate risk using both internal and external information. He/she will be able to analyze associations, to create groups, to segment markets. He/she will learn the quality of the processes, and data value as a business value.

Course content

The course is about the following topics:
Process quality and business statistics concepts
Business information flow, business information system
Internal and external data, primary and secondary data
Information and forecast. Methods to collect data and forecast, DELPHI and scenarios
Matrices, data and analyses
Segmentation, a priori (AID, CHAID) and a posteriori (cluster analysis)
Big data and market analysis.
SAS software use for statistical analyses

Quality
Graphics types: how to use them
Chi-square
Control charts, types and tests
Capability

Teaching methods

LLectures and lab sessions for the use of the SAS package, a worldwide package, user-friendly, widely used in the companies and institutions.
Lab activity is presented by SAS experts; the activity provides an introduction to the package for application of cluster analysis.
Tuotorships are organized. Some tutorship sessions are devoted to the use of the SAS package, some others to the data processing based on the topics presented in the course.
Tutorship covers 24 hours and is organized in two groups. Text of the exercises are available on the bacheca on line just before the tutorship activity.

Assessment and Evaluation

EXAM
The proof is written; it is about the whole content of the course. The text of the examination is organized in test, eventually open questions and short applications.
The text is organized in two parts:
20 test questions (multiple choice) + from 5 to 10 applicative questions (small exercises).
The time for the proof is 60 minutes.
EVALUATION CRITERIA
Wrong asnwers in the test are slightly penalized.
The final grade is obtained starting from the grade of the proof ( provided that it is at least sufficient) and . adding points for the SAS activities. Maximum point is 4 for these activities. Four lab activities are planned about SAS package. Participation at each activity is valued 1 point.

Further information

Important note: if the course will take place (partially or fully) online, some changes can be introduced in the course syllabus. This in order to adapt both the course and the exam to an online attendance.