Ricerca, organizzazione e analisi quantitativa dei dati. ii edizione

""I MODULO

Come scegliere i dati, quando rilevarli e dove trovarli

• Fare Business Analytics
• Fabbisogno informativo e definizione del progetto di analisi
• Definizione del piano di ricerca: fasi ed elementi fondamentali
• Individuazione delle fonti
• Definizione del campione

Come descrivere, sintetizzare e interpretare i dati

• Dati qualitativi e quantitativi
• Big Data e Small Data
• Definizione e costruzione del data-base per l’analisi statistica
• Tecniche e procedure di standardizzazione dei dati
• Costruzione e interpretazione di misure di sintesi (misure di tendenza centrale, misure di variabilità, indici)
• Impiego del foglio elettronico per l’analisi statistica descrittiva dei dati

Come studiare i “trend”

• Analisi di serie storiche
• Modelli previsionali standard

Come esaminare il legame fra variabili

• Tecniche di analisi delle differenze e delle associazioni
• Crosstabulation analysis
• Analisi di connessione e correlazione
• La tecnica ANOVA
• Analisi di regressione con dati cross (sezionali)

Come rappresentare i risultati

• Il reporting: modalità e correttezza
• Il reporting grafico dei dati
• Modalità di rappresentazione dei risultati

II MODULO

Come interpretare la dipendenza fra più variabili

• Studio, analisi ed interpretazione delle relazioni esistenti fra più variabili
• Le tecniche di statistica multivariata
• Come stimare modelli multivariati
• I modelli di regressione multipla
• Analisi discriminante
• Applicazioni all'analisi previsionale

Come costruirire sintesi di database quali-quantitativi

• Analisi dei fattori
• Cluster analysis
• Modalità di segmentazione dei dati
• Applicazioni e casi aziendali

Entrambi i moduli per le tematiche di pertinenza prenderanno in esame i rispettivi supporti operativi:

• Il reporting: modalità e correttezza
• Data Visualization
• Efficace utilizzo di strumenti già presenti in azienda per l'analisi dei dati (foglio elettronico)
• Caratteristiche generali dei pacchetti applicativi utili per l’analisi statistica dei dati e il reporting
• Potenzialità e limiti del software in relazione alle tecniche presentate