Analisi Dei Dati Per Le Applicazioni Aziendali -modulo MKT-

SPSS Italia
A Milano e Roma

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Informazione importanti

Descrizione

Obiettivo del corso: L'obiettivo del percorso è quello di formare figure autonome nella gestione del dato per la costruzione di interrogazioni, sintesi, reportistica e analisi grafica e di dotare i professionisti di nozioni teoriche e applicative sulle tecniche statistiche di interpretazione e previsione di fenomeni.
Rivolto a: Il Percorso Formativo AZ, grazie ai suoi moduli specialistici, è rivolto sia a figure aziendali coinvolte in ambito marketing e ricerche di mercato che a sales analyst, esperti di controllo di gestione, amministrazione e finanza, logistica e acquisti che desiderino acquisire il necessario skill per un utilizzo professionale dei prodotti IBM SPSS.

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Via Aurelia Km 8,400 , 00165, Roma, Italia
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Domande più frequenti

· Requisiti

È propedeutica la frequenza al Modulo AZ1 o averne acquisito i contenuti. I partecipanti potranno trarre beneficio da una precedente frequenza al modulo AZ2.

Programma

MODELLI PREDITTIVI ED INTERPRETATIVI

Previsione di un fenomeno quantitativo

MODELLI DI SEGMENTAZIONE

L’interdipendenza tra le variabili

MODELLI DI CLASSIFICAZIONE

L’analisi discriminante

Gli alberi decisionali

I MODELLI DI PERCEPTUAL MAPPING E DI SCALING

L’analisi delle preferenze

APPENDICE: CENNI SULLE EQUAZIONI STRUTTURALI

RIFERIMENTI BIBLIOGRAFICI

Metodo Chaid e metodo C&RT

Regole di arresto

Stima del rischio

Validazione del modello

Profitti, costi di errata classificazione, probabilità a priori

Supervised neural network (cenni)

La conjoint analysis

L’analisi fattoriale

Passi nell’esecuzione dell’Analisi dei fattori

Esempio di applicazione dell’Analisi delle componenti principali

Lo scaling multidimensionale

L’analisi di affidabilità

Il MDS

Le distanze

La cluster analysis

Metodi gerarchici, delle k medie e two-step

Le reti neurali (cenni)

Self Organizing Map (Kohonen)

La regressione lineare semplice

Gli assunti del modello di regressione

La regressione lineare multipla

Analisi Diagnostica

Introduzione al modello lineare generalizzato

Cenni ai modelli non lineari

Previsione di un fenomeno qualitativo

La regressione logistica

Cenno ai modelli loglineari


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