A22666 Metodi quantitativi per il marketing

Scuola di Economia e Management
Laboratorio Esperienziale
Anno Accademico 2014/15 Secondo Semestre

Con il contributo di:

foto
Docente TitolareMichele Gnecchi
E-mailmgnecchi@liuc.it
UfficioEdificio Torre Ottavo Piano
Telefono

Modalitą di accesso

L'accesso al laboratorio è consentito ai soli studenti che abbiano superato l'esame di Informatica, di Statistica e di Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management. E' richiesta la conoscenza base del sw SAS

Obiettivi di Apprendimento

In collaborazione con il SAS Institute è previsto per gli studenti la possibilità di acquisire la certificazione SAS “Predictive Modeler using SAS Enterprise Miner”, una certificazione che attesta le competenze nell’uso di modelli statistici predittivi tramite l’Enterprise Miner del SAS.

Potranno partecipare all’esame di certificazione gli studenti che oltre ad aver seguito il laboratorio esperienziale conseguiranno una valutazione finale all’esame non inferiore a 27/30

La possibilità di accedere all’esame di certificazione è vincolata a precisi requisiti:

-         Conoscenza dell’inglese scritto: il test è condotto in inglese su computer collegati alla sede SAS di Cary (USA)

-         Conoscenza pregressa, non superficiale, di Enterprise Miner di SAS (acquisibile attraverso la partecipazione alle lezioni del laboratorio esperienziale)

-         Conoscenza dei modelli statistici utilizzati nel Data Mining (oggetto del corso di Metodi Quantitativi per il Marketing)

Sono previsti, per gli studenti idonei, due incontri propedeutici all’esame tenuti da docenti SAS presso la sede della società a Milano

Conoscenze propedeutiche: si richiede la conoscenza base di SAS che gli studenti potranno acquisire partecipando ai laboratori esperienziale di Informatica, di Statistica e di Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management. In alternativa potranno accedere ai corsi in E-learning.

Per acquisire  una maggiore conoscenza dell’utilizzo della soluzione SAS Enterprise Miner, necessaria  per affrontare il test di Certificazione è indispensabile  :

a) effettuare le esercitazioni e rivedere l’elaborazioni svolte in Università tramite   SAS® OnDemand for Academics: Enterprise Miner , utilizzabile a casa da ogni studente attraverso il proprio PC tramite un collegamento  internet.

b) ripassare gli argomenti trattati in Università attraverso lo studio del manuale di riferimento Applied Analytics Using SAS Enterprise Miner e/o lo studio del  corrispondente e-learning..

Contenuti e metodologia didattica del laboratorio

Durante il corso verranno illustrate le principali caratteristiche del software SAS Enterprise Miner con particolare riferimento a:

Introduzione alla struttura del sw

Strutturazione e preparazione dei dati

Modelli predittivi utilizzando Alberi Decisionali, Regressione, Reti Neurali

Valutazione dei Modelli

Implementazione del modello

Letture obbligatorie

Verrà fornito in foprmato pdf il manuale Applied Analystics Using SAS Enterprise MIner, gli studenti avranno la possibilità di accedere anche al corso in modalità e-learning (in lingua inglese).

Modalitą di valutazione

Durante tutti gli incontri agli studenti verranno assegnati delle analisi connesse a casi pratici di volta in volta descritti. Al termine del laboratorio i gruppi di studenti presenteranno i lavori svolti su cui verrà basata la valutazione. 

La valutazione contribuirà in misura di +-2 punti rispetto alla valutazione complessiva dell'esame di metodi Quantitativi per il Marketing

Syllabus

Lezione 1
Ore di lezione: 0
Docente: M. Gnecchi

Argomenti

Introduzione a SAS EM

Letture

Lezione 1
Ore di lezione: 0
Docente: M. Gnecchi

Argomenti

Introduzione a SAS EM

Letture

Lezione 2
Ore di lezione: 0
Docente: M. Gnecchi

Argomenti

Gli Alberi Decisionali

Letture

Lezione 2
Ore di lezione: 0
Docente: M. Gnecchi

Argomenti

Gli Alberi Decisionali

Letture

Lezione 3
Ore di lezione: 3
Docente: M. Gnecchi

Argomenti

La Regressione con SAS EM

Letture

Lezione 3
Ore di lezione: 3
Docente: M. Gnecchi

Argomenti

La Regressione con SAS EM

Letture

Lezione 4
Ore di lezione: 3
Docente: M. Gnecchi

Argomenti

Le reti neurali con SAS EM

Letture

Lezione 4
Ore di lezione: 3
Docente: M. Gnecchi

Argomenti

Le reti neurali con SAS EM

Letture

Lezione 5
Ore di lezione: 2
Docente: M. Gnecchi

Argomenti

La scelta del Modello

Letture

Lezione 5
Ore di lezione: 2
Docente: M. Gnecchi

Argomenti

La scelta del Modello

Letture

Lezione 6
Ore di lezione: 2
Docente: M. Gnecchi

Argomenti

La generalizzazione del modello

Letture

Lezione 6
Ore di lezione: 2
Docente: M. Gnecchi

Argomenti

La generalizzazione del modello

Letture


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