1.       Introdurre gli studenti all’utilizzo di metodi quantitativi di analisi e gestione delle informazioni provenienti dalle basi di dati aziendali;

2.       Fornire strumenti statistici avanzati di supporto al processo di decisione aziendale.

Nelle diverse aree aziendali quali quella della produzione, commerciale e operativa si  dispone di una elevate mole di dati la cui selezione, descrizione ed esplorazione fornisce un valido stumento di supporto alle decisioni aziendali in condizioni di incertezza.

In tale modulo vengono presentati gli strumenti di analisi statistica multivariata comunemente usati nel trattamento delle informazioni in ambito aziendale.

 

L’obiettivo principale è quello di mettere gli studenti nelle condizioni di:

-         Esplorare  ed esplicitare delle relazioni esistenti tra  insiemi di dati provenienti dalle principali aree di attività aziendale;

-         Adattare convenienti modelli statistici per una rappresentazione semplificata della realtà osservata;

-         Identificare modelli di valutazione delle possibili conseguenze di specifiche strategie aziendali.

 

Verrà posta particolare attenzione ai metodi statistici di data mining per:

 

-         la modellazione delle opinioni e dei comportamenti e la previsione delle scelte dei consumatori (Customer Relationship Management, CRM, Marketing Engineering)

-         l’identificazione delle caratteristiche determinanti della qualità (modelli di risposta) e valutazione degli effetti di specifiche politiche di vendita;

 

Il corso presenta un ampio taglio applicativo basato sull’analisi e sulla discussione di casi aziendali. A tale scopo buona parte delle lezioni e delle esercitazioni verrà svolta nell’aula informatica attrezzata per l’uso individuale del software.

L’esame consiste in una prova pratica da svolgere in aula informatica ed una prova scritta in cui dimostrare la conoscenza degli argomenti trattati nelle lezioni.

Berry M.J.A. e Linoff G.S., Data Mining, l’azienda intelligente e la gestione strategica delle informazioni, Apogeo, 2000.

Brasini F., Tassinari F., Tassinari G., Marketing e pubblicità. Metodi di analisi statistica, seconda edizione, Il Mulino, Bologna, 1999.

Buchta, Dolnicar and Reutterer, A Nonparametric Approach to Perceptions-Based Market Segmentation: Applications, Springer New York, 2001.

Giudici P., Data Mining, metodi statistici per le applicazioni aziendali, McGraw-Hill, 2001.

Hanke J.E., Wichern D.W. e Reitcsch A.G., Business Forecasting, Upper Saddle River, Prentice-Hall, 2001.