Statistica per le decisioni aziendali

Il corso di Statistica per le decisioni aziendali si propone di fornire la conoscenza delle principali tecniche di Data Mining funzionali all'analisi dei dati di interesse per l'azienda. La crescente disponibilità di dati ha infatti fatto emergere la necessità, ormai imprescindibile, di poter disporre di metodologie e di strumenti adeguati per i processi decisionali di tipo quantitativo nell'ambito delle applicazioni di Business, Management e Marketing. I dati possono essere di fonte interna all'azienda, come ad esempio quelli riguardanti la clientela o gli utenti, oppure possono derivare da apposite ricerche di mercato. La presenza di dati di natura differente (qualitativi e quantitativi) prevede che lo studente acquisisca capacità adeguate che gli consentano di giustificare la logica sottostante l'adozione di una specifica tecnica di analisi e di formulare, in modo critico e rigoroso, ragionamenti sui principali aspetti economici ed aziendali ricavando informazioni sintetiche a supporto delle decisioni e della gestione delle situazioni di rischio aziendale. Le abilità acquisite nel corso di Statistica per le decisioni aziendali saranno funzionali ai corsi in cui emergano tematiche relative al marketing, alle ricerche di mercato e ai processi decisionali aziendali.

Al termine dell'insegnamento lo studente avrà acquisito le competenze necessarie per la formalizzazione teorica ed applicativa delle tecniche di Data Mining affrontate durante il corso. In particolare, sarà in grado di: riconoscere le differenze tra metodi supervisionati, metodi non supervisionati, modelli descrittivi e modelli previsivi; dimostrare un'adeguata capacità nella scelta del modello più adatto in funzione delle caratteristiche dei dati a disposizione e della finalità dell'analisi che si intende condurre; selezionare, fra più modelli, il modello caratterizzato da una maggiore accuratezza previsiva; studiare modelli di alberi decisionali e di serie storiche. Inoltre, lo studente sarà in grado di implementare i modelli mediante il linguaggio di programmazione del software statistico R; interpretare correttamente gli output ottenuti dalle analisi ricavando informazioni che possano essere funzionali ai processi decisionali aziendali.