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Analisi Dei Dati Per Le Applicazioni Aziendali -modulo PRV-
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
- Descrizione Offerta Formativa Percorso AZ
Profilo del corso
È propedeutica una conoscenza di IBM SPSS per Windows o la frequenza al Modulo AZ1. I partecipanti potranno trarre beneficio da una precedente frequenza al modulo AZ2
Opinioni
Programma
RICHIAMI DI STATISTICA
La statistica descrittiva
Descrizione di variabili categoriali
Descrizione di variabili quantitative
La statistica bivariata
Relazione tra due variabili categoriali
Relazione tra una variabile quantitativa ed una categoriale
Relazione tra due variabili quantitative
INTRODUZIONE AI MODELLI DI REGRESSIONE
L’interpolazione lineare
Esempi di applicazioni
Classificazione delle variabili
Scelta dell’analisi
Finalità descrittive e predittive
Esplorare i dati
Gli assunti del modello di regressione
Analisi esplorativa univariata
Misure di tendenza centrale
Indicatori di variabilità
La gaussianità
I valori estremi
Analisi grafica
LA REGRESSIONE LINEARE
Richiami di regressione lineare semplice
La regressione lineare multipla
La verifica d’ipotesi sui parametri
La selezione automatica delle variabili
Analisi dei residui
La multicollinearità
Utilizzo del modello per la previsione e la simulazione
Introduzione al modello lineare generalizzato
L’analisi della varianza
I modelli ad effetti misti
L’analisi della varianza multivariata e le misure ripetute
Cenni ai modelli non lineari
La regressione polinomiale
La stima di curve
INTRODUZIONE ALL’ANALISI DELLE SERIE STORICHE
AZ
Analisi dei dati per le applicazioni aziendali
Definizione di serie storica
Cos’è una "buona" previsione
Schema concettuale di un "sistema di previsione”
Scelta di un modello
Applicazioni di forecasting analysis
Le operazioni utili e caratteristiche di spss
I modelli di regressione e loro applicazioni
Simulazione
Regressione ponderata
Simulazione ed errori autocorrelati
L’intervention analysis (parte i): elementi specifici per la regressione
Uso delle variabili dummy
Tecniche di selezione delle variabili
Previsione
I MODELLI ECONOMETRICI: ECONOMETRIA E REGRESSIONE
L’APPROCCIO DECOMPOSITIVO
Modello moltiplicativo e additivo nel trattamento delle componenti stagionali
Studio e previsione
I LIVELLAMENTI ESPONENZIALI
Previsione con i livellamenti
Caratteristiche computazionali
I PROCESSI STOCASTICI
I modelli ARIMA
Costruzione di un modello arima stagionale
L’intervention analysis: elementi relativi ai modelli ARIMA
Previsione e simulazione con i modelli arima utilizzando variabili dummy
Trattazione di break strutturali con i modelli ARIMA
I modelli ARMAX: uso delle covariate
Modelli multivariati: modelli VAR standard
PERFORMANCE DEI MODELLI DI PREVISIONE
CENNI SULLA SIMULAZIONE E PREVISIONE AUTOMATICA
Tool per la previsione automatica e la creazione di scenari
Pregi e limiti delle previsioni automatiche
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