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METODI STATISTICI PER IL MARKETING

A.A. CFU
2014/2015 8
Docente Email Ricevimento studenti
Nicola Maria Rinaldo Loperfido

Assegnato al Corso di Studio

Giorno Orario Aula

Obiettivi Formativi

Il corso insegna i principali metodi di analisi statistica multivariata e di data mining, il cui utilizzo nel marketing si è notevolmente diffuso negli ultimi anni. In particolare verranno studiate la segmentazione del mercato, le mappe percettive, la ricerca delle eccellenze e delle criticità, la soddisfazione del consumatore.

Programma

1. Richiami di statistica e matematica di base. Statistica univariata e bivariata, matrici e vettori.
2. Organizzazione dei dati. Matrice dei dati, matrici a blocchi, tabelle di contingenza, matrici a più vie
3. Elaborazioni preliminari. Matrice delle distanze, vettore media, matrice varianza, matrice correlazione.
4. Statistica multivariata. Regressione multivariata, componenti principali, analisi delle corrispondenze, correlazioni canoniche, analisi dei gruppi, graduazione multidimensionale, analisi della varianza, analisi dei fattori e della struttura latente.
5. Applicazioni al marketing: segmentazione del mercato, mappe percettuali, conjoint analysis, previsione della domanda, customer satisfaction.
6. Il questionario: tipologia di domande (aperte, chiuse, a risposta multipla), tipi di scale (nominali, ordinali, di rapporto e ad intervallo), somministrazione (personale, telefonica, postale, digitale), problematiche (lunghezza, interpretazione, errori campionari e non).

Risultati di Apprendimento (Descrittori di Dublino)

1. Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding): lo studente conoscerà i principali metodi di statistica multivariata ed il loro utilizzo nel marketing.
2. Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding): lo studente potrà esplorare quantitativamente dati complessi, per individuarne le strutture latenti.
3. Autonomia di giudizio (making judgements): lo studente potrà scegliere la metodologia più adatta all'esplorazione dei dati e valutare la qualità dei risultati ottenuti.
4. Abilità comunicative (communication skills): lo studente imparerà a comunicare i risultati delle analisi esplorative tramite grafici, tabelle, presentazioni e relazioni.
5. Capacità di apprendere (learning skills): lo studente riuscirà ad integrare quanto appreso con le metodologie
apprese in altri corsi oppure tramite studio personale.

Attività di Supporto

Discussione di casi reali


Modalità Didattiche, Obblighi, Testi di Studio e Modalità di Accertamento

Modalità didattiche

Didattica frontale ed esercitazioni al computer

Obblighi

Conoscenza delle modalità d'esame

Testi di studio

Appunti messi a disposizione del docente, il libro di Mary Fraire e Alfredo Rizzi: Analisi dei dati per il Data Mining, Carocci Editore (solo i primi sei capitoli), il libro di Annamaria Manganelli Rattazzi: Il questionario; aspetti teorici e pratici, edito dalla CLEUP.

Modalità di
accertamento

L'esame consiste in esercizi simili a quelli presentati nel materiale didattico, per i quali sono disponibili anche i metodi di risoluzione.

Informazioni Aggiuntive per Studenti Non Frequentanti

Modalità didattiche

Studio individuale.

Obblighi

Conoscenza delle modalità d'esame

Testi di studio

Appunti messi a disposizione del docente, il libro di Mary Fraire e Alfredo Rizzi: Analisi dei dati per il Data Mining, Carocci Editore (solo i primi sei capitoli), il libro di Annamaria Manganelli Rattazzi: Il questionario; aspetti teorici e pratici, edito dalla CLEUP.

Modalità di
accertamento

L'esame consiste in esercizi simili a quelli presentati nel materiale didattico, per i quali sono disponibili anche i metodi di risoluzione.

Note

Sia l'esame che i testi sono identici per gli studenti frequentanti e per quelli non frequentanti.

The student can request to sit the final exam in English with an alternative bibliography.

« torna indietro Ultimo aggiornamento: 02/10/2014


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