Tipo Insegnamento:
Opzionale
Durata (ore):
60
CFU:
9
SSD:
STATISTICA
Sede:
BRESCIA
Url:
BANCA E FINANZA/Piano generale Anno: 3
Anno:
2024
Course Catalogue:
Dati Generali
Periodo di attività
Secondo Quadrimestre (27/02/2025 - 09/06/2025)
Syllabus
Obiettivi Formativi
Gli obiettivi formativi dell’insegnamento sono coerenti con quelli previsti dal regolamento didattico del CdL in Economia e Azienda Digitale nel quale è inserito. Il corso si propone di introdurre lo studente alla comprensione e all'utilizzo di strumenti statistici per raccogliere, strutturare e analizzare i dati, al fine di poterne trarre un valido supporto per le decisioni strategiche. L’ambito applicativo è socio-economico-aziendale, con attenzione alle tematiche di economia e azienda digitale, con la finalità di imparare a reagire alle sfide poste dall'economia “data driven” e dai “big data”. Mediante il ricorso ad applicazioni e casi reali, il corso intende fornire indicazioni operative di analisi dei dati, utili per coloro che, nelle singole funzioni aziendali o in centri studi e di ricerca, sono coinvolti nella raccolta, nell'analisi, nell'elaborazione e nella valutazione di informazioni qualitative e quantitative relative a dati socio-economici o dati aziendali interni ed esterni all'azienda.
Le conoscenze e competenze acquisite al termine del corso risultano utili per affrontare con maggiore efficacia sia lo studio dei programmi dei corsi avanzati di statistica sia l'analisi empirica a completamento della relazione finale di laurea.
Nello specifico, il corso si propone di fornire le capacità di utilizzo delle tecniche quantitative per l’analisi e l’interpretazione dei fenomeni economici, sociali, aziendali, finanziari e di sviluppare le competenze e gli atteggiamenti personali di analisi al fine di porre le basi per acquisire: (i) padronanza delle metodologie quantitative ma anche delle opportunità pratiche offerte dalle tecnologie digitali dell'informazione e della comunicazione, necessarie per raggiungere pienamente gli obiettivi formativi del corso di laurea, (ii) capacità consulenziali nel campo dell’economia e dell’azienda digitale, utili per gestire gli effetti della rivoluzione digitale sulla struttura dei mercati, delle aziende e della società e supportare le imprese nei processi di innovazione e di riposizionamento competitivo.
In particolare, saranno fornite le seguenti competenze:
1) Conoscenza e capacità di comprensione: per mezzo di un processo di apprendimento graduale, che collega i contenuti dell’insegnamento agli obiettivi formativi del CdL in Economia e Azienda Digitale, gli studenti acquisiranno le conoscenze metodologiche riferite ai concetti fondamentali di analisi dei dati e sapranno applicarle per mezzo di adeguati software.
2) Conoscenza e capacità di comprensione applicate: gli studenti saranno in grado di impiegare alcuni dei principali metodi esplorativi di analisi dei dati al fine di analizzare fenomeni reali in ambito socio-economico, aziendale e finanziario, con focus sull’ambito digitale, e comprenderne gli aspetti fondamentali.
3) Autonomia di giudizio: gli studenti che completano con successo il corso saranno in grado di raccogliere, elaborare ed interpretare dati statistici, di natura quantitativa e qualitativa, e di organizzare sistematicamente i risultati al fine di poter prendere decisioni in condizioni di incertezza.
4) Abilità comunicative: gli studenti che completano con successo questo corso saranno in grado di trasmettere, a esperti e non, informazioni e valutazioni relative a dati osservati in realtà socio-economiche, aziendali e finanziarie, anche con l’ausilio di output provenienti da software specifici e di strumenti di data visualization.
5) Capacità di apprendere: il programma del corso è orientato a fornire concetti fondamentali indispensabili per affrontare gli studi successivi, in particolare gli aspetti quantitativi degli insegnamenti di economia e i corsi più avanzati di area matematico-statistica e di area delle tecnologie digitali.
Le conoscenze e competenze acquisite al termine del corso risultano utili per affrontare con maggiore efficacia sia lo studio dei programmi dei corsi avanzati di statistica sia l'analisi empirica a completamento della relazione finale di laurea.
Nello specifico, il corso si propone di fornire le capacità di utilizzo delle tecniche quantitative per l’analisi e l’interpretazione dei fenomeni economici, sociali, aziendali, finanziari e di sviluppare le competenze e gli atteggiamenti personali di analisi al fine di porre le basi per acquisire: (i) padronanza delle metodologie quantitative ma anche delle opportunità pratiche offerte dalle tecnologie digitali dell'informazione e della comunicazione, necessarie per raggiungere pienamente gli obiettivi formativi del corso di laurea, (ii) capacità consulenziali nel campo dell’economia e dell’azienda digitale, utili per gestire gli effetti della rivoluzione digitale sulla struttura dei mercati, delle aziende e della società e supportare le imprese nei processi di innovazione e di riposizionamento competitivo.
In particolare, saranno fornite le seguenti competenze:
1) Conoscenza e capacità di comprensione: per mezzo di un processo di apprendimento graduale, che collega i contenuti dell’insegnamento agli obiettivi formativi del CdL in Economia e Azienda Digitale, gli studenti acquisiranno le conoscenze metodologiche riferite ai concetti fondamentali di analisi dei dati e sapranno applicarle per mezzo di adeguati software.
2) Conoscenza e capacità di comprensione applicate: gli studenti saranno in grado di impiegare alcuni dei principali metodi esplorativi di analisi dei dati al fine di analizzare fenomeni reali in ambito socio-economico, aziendale e finanziario, con focus sull’ambito digitale, e comprenderne gli aspetti fondamentali.
3) Autonomia di giudizio: gli studenti che completano con successo il corso saranno in grado di raccogliere, elaborare ed interpretare dati statistici, di natura quantitativa e qualitativa, e di organizzare sistematicamente i risultati al fine di poter prendere decisioni in condizioni di incertezza.
4) Abilità comunicative: gli studenti che completano con successo questo corso saranno in grado di trasmettere, a esperti e non, informazioni e valutazioni relative a dati osservati in realtà socio-economiche, aziendali e finanziarie, anche con l’ausilio di output provenienti da software specifici e di strumenti di data visualization.
5) Capacità di apprendere: il programma del corso è orientato a fornire concetti fondamentali indispensabili per affrontare gli studi successivi, in particolare gli aspetti quantitativi degli insegnamenti di economia e i corsi più avanzati di area matematico-statistica e di area delle tecnologie digitali.
Prerequisiti
Si danno per acquisiti i contenuti del corso di base di Statistica e di Inferenza Statistica
Metodi didattici
Il corso prevede lezioni e applicazioni svolte con l’ausilio del calcolatore
Verifica Apprendimento
L’esame è composto da una prova computazionale, seguita da una prova orale.
Il punteggio complessivo della prova computazionale è pari a 30 e lo studente deve conseguire un punteggio pari almeno a 18 per poter accedere alla prova orale. In caso di punteggio inferiore a 18 nella prova computazionale, l’esame è considerato insufficiente.
La prova computazionale è unica per tutti gli studenti (frequentanti e non frequentanti), e richiede l’analisi di uno o più data set mediante l’utilizzo di applicativi informatici, tra cui Excel, R e dashboard di analytics, presentati durante il corso. La prova computazionale è “open book”, ossia può essere svolta con l’ausilio del materiale del corso.
La prova mira a verificare l'abilità 1 (Conoscenza e comprensione) attraverso la richiesta di rappresentazione di tabelle e grafici e il calcolo di indicatori statistici. La prova orale e gli esercizi che richiedono di costruire, interpretare e commentare i grafici e i risultati ottenuti, anche al fine della costruzione di un report, permettono di verificare le abilità 2, 3 e 4 (applicare conoscenza e comprensione, esprimere giudizi, abilità comunicative). L'abilità relativa allo studio autonomo (5, Capacità di apprendimento) è verificata indirettamente, attraverso l'esecuzione autonoma di esercizi suggeriti dall'insegnante.
Il punteggio complessivo della prova computazionale è pari a 30 e lo studente deve conseguire un punteggio pari almeno a 18 per poter accedere alla prova orale. In caso di punteggio inferiore a 18 nella prova computazionale, l’esame è considerato insufficiente.
La prova computazionale è unica per tutti gli studenti (frequentanti e non frequentanti), e richiede l’analisi di uno o più data set mediante l’utilizzo di applicativi informatici, tra cui Excel, R e dashboard di analytics, presentati durante il corso. La prova computazionale è “open book”, ossia può essere svolta con l’ausilio del materiale del corso.
La prova mira a verificare l'abilità 1 (Conoscenza e comprensione) attraverso la richiesta di rappresentazione di tabelle e grafici e il calcolo di indicatori statistici. La prova orale e gli esercizi che richiedono di costruire, interpretare e commentare i grafici e i risultati ottenuti, anche al fine della costruzione di un report, permettono di verificare le abilità 2, 3 e 4 (applicare conoscenza e comprensione, esprimere giudizi, abilità comunicative). L'abilità relativa allo studio autonomo (5, Capacità di apprendimento) è verificata indirettamente, attraverso l'esecuzione autonoma di esercizi suggeriti dall'insegnante.
Testi
Materiale a cura del docente disponibile sulla piattaforma di e-learning.
Libri consigliati:
Piccolo D.; Statistica per le decisioni; Il Mulino; 2020; ISBN 9788815272201
Giuliani, Diego, Dickson, Maria Michela; Analisi statistica con Excel; Apogeo Education; 2015; ISBN 9788838789908
Poli, Paolo; Excel 2019: formule e analisi dei dati; Hoepli; 2019; ISBN 9788820390914
Salvaggio, Alessandra; Analisi dei dati con Excel, Seconda ed.; Edizioni Lswr; 2017; ISBN 9788868954628
Libri consigliati:
Piccolo D.; Statistica per le decisioni; Il Mulino; 2020; ISBN 9788815272201
Giuliani, Diego, Dickson, Maria Michela; Analisi statistica con Excel; Apogeo Education; 2015; ISBN 9788838789908
Poli, Paolo; Excel 2019: formule e analisi dei dati; Hoepli; 2019; ISBN 9788820390914
Salvaggio, Alessandra; Analisi dei dati con Excel, Seconda ed.; Edizioni Lswr; 2017; ISBN 9788868954628
Contenuti
Il corso affronta i principali metodi della statistica descrittiva univariata e bivariata con software applicativi, tra cui Excel, R ed altre dashboard di analytics per l’analisi dei dati e la data visualization utili per il reporting aziendale e finanziario. Le applicazioni saranno in ambito di economia e azienda digitale.
Programma dettagliato
1 - Introduzione all'Analisi statistica dei dati e al Reporting aziendale e finanziario
Caratteristiche generali dei pacchetti applicativi utilizzati durante il corso, tra cui Excel, R e dashboard di analytics selezionate
2 - Descrizione, sintesi e interpretazione dei dati
Impiego di Excel and R per:
- costruzione di dataset; microdati, macrodati e metadati; creazione di variabili; gestione dei formati e conversioni tra formati diversi; importazione di dati esterni; standardizzazione dei dati; data integration
- costruzione e interpretazione di tabelle, prospetti, grafici
- calcolo e interpretazione di rapporti statistici (compresi i numeri indici) e di indici di sintesi (posizione, variabilità, forma)
3 - Studio e interpretazione delle relazioni tra due (o più) variabili
Impiego di Excel e R per:
- costruzione e analisi di tabelle a due e più vie, tabelle e grafici pivot
- analisi di connessione e test di indipendenza stocastica
- analisi di dipendenza in media e procedura ANOVA
- correlazione e regressione (richiamo al modello di regressione lineare semplice)
- il modello di regressione lineare multiplo
4 – Analisi di dati testuali (cenno)
Introduzione all'analisi statistica di dati testuali. Processamento di dati testuali mediante rappresentazione vettoriale di documenti di testo, analisi di similarità tra documenti, con relative librerie R.
5 - Rappresentazione e comunicazione dei risultati - Data visualization (esempi di infografiche, dashboard di Excel, Google Analytics, Google Trends…)
Programma dettagliato
1 - Introduzione all'Analisi statistica dei dati e al Reporting aziendale e finanziario
Caratteristiche generali dei pacchetti applicativi utilizzati durante il corso, tra cui Excel, R e dashboard di analytics selezionate
2 - Descrizione, sintesi e interpretazione dei dati
Impiego di Excel and R per:
- costruzione di dataset; microdati, macrodati e metadati; creazione di variabili; gestione dei formati e conversioni tra formati diversi; importazione di dati esterni; standardizzazione dei dati; data integration
- costruzione e interpretazione di tabelle, prospetti, grafici
- calcolo e interpretazione di rapporti statistici (compresi i numeri indici) e di indici di sintesi (posizione, variabilità, forma)
3 - Studio e interpretazione delle relazioni tra due (o più) variabili
Impiego di Excel e R per:
- costruzione e analisi di tabelle a due e più vie, tabelle e grafici pivot
- analisi di connessione e test di indipendenza stocastica
- analisi di dipendenza in media e procedura ANOVA
- correlazione e regressione (richiamo al modello di regressione lineare semplice)
- il modello di regressione lineare multiplo
4 – Analisi di dati testuali (cenno)
Introduzione all'analisi statistica di dati testuali. Processamento di dati testuali mediante rappresentazione vettoriale di documenti di testo, analisi di similarità tra documenti, con relative librerie R.
5 - Rappresentazione e comunicazione dei risultati - Data visualization (esempi di infografiche, dashboard di Excel, Google Analytics, Google Trends…)
Lingua Insegnamento
Italiano
Altre informazioni
Qualora le lezioni non potessero effettuarsi in laboratorio di informatica, gli studenti dovranno munirsi di pc portatile
Corsi
Corsi
BANCA E FINANZA
Laurea
3 anni
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