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Percorso della pagina
  1. Economics
  2. Master Degree
  3. Scienze Statistiche ed Economiche [F8206B - F8204B]
  4. Courses
  5. A.A. 2023-2024
  6. 1st year
  1. Business Statistics M
  2. Summary
Insegnamento Course full name
Business Statistics M
Course ID number
2324-1-F8204B027
Course summary SYLLABUS

Course Syllabus

  • Italiano ‎(it)‎
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Export

Obiettivi formativi

L’analisi delle attività d’azienda richiede strumenti di misura appropriati che rendano possibile evidenziare i punti critici e le opportunità di sviluppo. La valutazione quantitativa delle performance aziendali consente di affrontare in maniera più consapevole i diversi problemi di gestione interna e di interazione con il mercato, mentre lo studio del comportamento del consumatore rappresenta il punto di partenza per la definizione delle strategie di marketing delle imprese e per l’impostazione ottimale del marketing mix. Effettuare questo tipo di valutazioni implica il ricorso a diversi strumenti propri della statistica ed in particolare della statistica economica: dalla teoria dei campioni al trattamento preliminare dei dati grezzi, dai modelli di regressione ai modelli ad equazioni strutturali, dall’utilizzo consapevole delle fonti informative alle tecniche multivariate di segmentazione della domanda e posizionamento dell’offerta. Il corso ha l’obiettivo di guidare lo studente nella scelta e nell’utilizzo di questi strumenti, da un lato mettendo a frutto alcune delle tecniche statistiche apprese durante il suo corso di studi e dall’altro ampliando il ventaglio degli strumenti a disposizione con alcune tra le tecniche quantitative e qualitative maggiormente usate nelle analisi di mercato. Attraverso giochi di ruolo e testimonianze si mostrerà come i metodi statistici consentano di affrontare e risolvere alcuni dei più critici problemi aziendali.

Contenuti sintetici

Trattamento preliminare dei dati - Avanzato
Strumenti per l’analisi multivariata avanzata
Big Data
Data Mining

Programma esteso

Introduzione al corso
Managing and interpreting Big Data
Data Mining in azienda
SIX SIGMA
Privacy
Previsioni
Campioni
Delphi
Cybersecurity
Gioco di ruolo

Prerequisiti

Nessuno, tuttavia è consigliata la conoscenza degli argomenti trattati nei corsi di analisi statistica multivariata, di teoria dei campioni e di statistica economica.

Metodi didattici

Lezioni frontali, applicazioni e gioco di ruolo.

Modalità di verifica dell'apprendimento

L’esame si compone di una prova scritta alla quale segue una prova orale. Il voto finale è dato dalla media aritmetica delle due prove.

Per la prova scritta

Tempo: 30 minuti

Si compone di domande chiuse , domande aperte ed esercizi per il controllo estensivo della preparazione sul programma d’esame.

Per i quesiti con domande chiuse con voto riportato in parentesi (1/30) tali voti sono utilizzati positivamente in caso di risposta esatta e negativamente in caso di risposta errata, la non risposta comporta il valore 0. La somma dei voti in parentesi è pari a 32.

La prova si intende superata solo se si èraggiunta la valutazionie di 18/32.

Deve essere consegnato solo il testo dell’esame completo delle risposte, non devono essere consegnati altri fogli utilizzati.

Per la prova orale

Il colloquio parte dalla visione della prova scritta e mira ad accertare la preparazione del candidato in ambito disciplinare attraverso domande ed esercizi.

Testi di riferimento

M.J.A. Berry, G.S. Linoff (2001), Data Mining, Apogeo.
P. Mariani (2002), La statistica in azienda. Contesti ed applicazioni, FrancoAngeli.
Ulteriori indicazioni sono disponibili sulla pagina e-learning del docente

Periodo di erogazione dell'insegnamento

Anno di corso 2 - Periodo I

Lingua di insegnamento

Italiano

Sustainable Development Goals

IMPRESE, INNOVAZIONE E INFRASTRUTTURE
Export

Learning objectives

The analysis of business activities requires appropriate measurement tools that make it possible to highlight critical points and opportunities for development. The quantitative assessment of company performance makes it possible to deal more consciously with the various problems of internal management and interaction with the market, while the study of consumer behaviour is the starting point for the definition of companies' marketing strategies and for the optimal design of the marketing mix. Carrying out this type of evaluation implies the use of various tools belonging to statistics and in particular to economic statistics: from sample theory to the preliminary treatment of raw data, from regression models to structural equation models, from the conscious use of information sources to multivariate techniques of demand segmentation and supply positioning. The course aims to guide students in the choice and use of these tools, on the one hand by putting to use some of the statistical techniques learnt during their course of study and on the other hand by broadening the range of tools available with some of the most commonly used quantitative and qualitative techniques in market analysis. Through role-plays and testimonials, it will be shown how statistical methods enable some of the most critical business problems to be tackled and solved.

Contents

Preliminary Data Processing - Advanced
Tools for advanced multivariate analysis
Big Data
Data Mining

Detailed program

Introduction to the course
Managing and interpreting Big Data
Data Mining
SIX SIGMA
Privacy
Predictions
Samples
Delphi
Cybersecurity
Role-playing

Prerequisites

None. Knowledge of topics covered in courses on multivariate statistical analysis, sample theory and economic statistics is recommended.

Teaching methods

Lectures, applications and role play.

Assessment methods

The examination consists of a written test which is followed by an oral test. The final grade is given by the arithmetic mean of the two tests.

For the written test

Time: 30 minutes

It consists of closed questions , open questions and exercises for extensive checking of preparation on the examination program.

For questions with closed questions with marks given in parentheses (1/30) these marks are used positively in case of a correct answer and negatively in case of an incorrect answer, non-answer carries the value 0. The sum of the marks in parentheses is 32.

The test is considered passed only if a grade of 18/32 is achieved.

Only the examination paper complete with answers must be handed in, no other papers used must be handed in.

For the oral test

The examination starts from viewing the written test and aims to ascertain the candidate's preparation in the subject area through questions and exercises.

Textbooks and Reading Materials

M.J.A. Berry, G.S. Linoff (2001), Data Mining, Apogeo.
P. Mariani (2002), La statistica in azienda. Contesti ed applicazioni, FrancoAngeli.
Further guidance is available on the lecturer's e-learning page

Semester

Year of course 2 - Period I

Teaching language

Italian

Sustainable Development Goals

INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
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Key information

Field of research
SECS-S/03
ECTS
6
Term
First semester
Activity type
Mandatory to be chosen
Course Length (Hours)
42
Degree Course Type
2-year Master Degreee
Language
Italian

Staff

    Teacher

  • PM
    Paolo Mariani

Students' opinion

View previous A.Y. opinion

Bibliography

Find the books for this course in the Library

Enrolment methods

Manual enrolments
Self enrolment (Student)

Sustainable Development Goals

INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE - Build resilient infrastructure, promote inclusive and sustainable industrialization and foster innovation
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE

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