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Analisi Dei Dati Per Le Applicazioni Aziendali -modulo MKT-
Corso
A Milano ()
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Descrizione
-
Tipologia
Corso
-
Durata
3 Giorni
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.
Informazioni importanti
Documenti
- Presentazione Offerta Formativa Percorso AZ
Profilo del corso
È propedeutica la frequenza al Modulo AZ1 o averne acquisito i contenuti. I partecipanti potranno trarre beneficio da una precedente frequenza al modulo AZ2.
Opinioni
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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