Il corso ha come obiettivo quello di introdurre le principali tecniche statistiche multidimensionali. Ci si attende che lo studente conosca gli aspetti teorici delle tecniche trattate e sappia utilizzare nel conteso della valutazione della qualità dei servizi.
Prerequisiti
Saper rilevare, organizzare e analizzare i dati. Conoscere e saper applicare gli strumenti di statistica descrittiva e di analisi bivariata.
Metodi didattici
Il corso prevede 48 ore di lezioni frontali e 152 di lavoro individuale o di gruppo. Le lezioni frontali prevedono le seguenti attività: lezioni teoriche, organizzazione progetti di gruppo, esercitazioni con R. L’attività individuale o di gruppo prevede lo studio delle dispense e/o libri di testo, la realizzazione di un elaborato.
Verifica Apprendimento
Lo studente deve predisporre un report sull’analisi dei dati economici o su dati aziendali. La prova orale verte sugli aspetti teorici trattati e sulla presentazione del report.
Testi
1. Dispense fornite dal docente 2. M. Gherghi, C.N. Lauro (2008), Appunti di analisi dei dati multidimensionali: metodologie ed esempi, RCE, Napoli.
Contenuti
Autonomia di giudizio: In funzione dell’informazione ricercata e dei dati disponibili, lo studente deve scegliere e applicare le tecniche multidimensionali più idonee. Abilità comunicative: Ha sviluppato un linguaggio tecnico sufficientemente ricco per poter comunicare le caratteristiche delle tecniche multidimensionali. Sa leggere i risultati delle analisi economiche e aziendali. Capacità di apprendimento: Gestisce dati organizzati in data warehouse e utilizza pacchetti avanzati del software R.
Lingua Insegnamento
ITALIANO
Altre informazioni
Autonomia di giudizio: In funzione dell’informazione ricercata e dei dati disponibili, lo studente deve scegliere e applicare le tecniche multidimensionali più idonee. Abilità comunicative: Ha sviluppato un linguaggio tecnico sufficientemente ricco per poter comunicare le caratteristiche delle tecniche multidimensionali. Sa leggere i risultati delle analisi economiche e aziendali. Gestisce dati organizzati in data warehouse e utilizza pacchetti avanzati del software R.
