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DATA MINING PER IL MARKETING

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DATA MINING PER IL MARKETING. Andrea Cerioli [email protected] Sito web del corso http://economia.unipr.it/DOCENTI/. Corsi nei precedenti ordinamenti di TRADE: Statistica per le decisioni di marketing Analisi delle statistiche di vendita

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data mining per il marketing

DATA MINING PER IL MARKETING

Andrea Cerioli

[email protected]

Sito web del corso

http://economia.unipr.it/DOCENTI/

Corsi nei precedenti ordinamenti di TRADE:

Statistica per le decisioni di marketing

Analisi delle statistiche di vendita

Informatica e statistica per le decisioni aziendali

orario lezioni
ORARIO LEZIONI

I PERIODO

Giovedì 11 – 13 (aula A)

Giovedì 14 – 16 (aula A)

Venerdì 9 – 11 (aula A)

II PERIODO (dal 17/4)

Giovedì 11 – 13 (aula A)

Giovedì 14 – 16 (aula A)

Venerdì 11 – 13 (aula A)

Sospensioni:

Dal 7 aprile al 2 maggio (compresi): interruzione lezioni + Vacanze Pasquali + 1° maggio

Termine (indicativo) delle lezioni: giovedì 14/5 o venerdì 15/5

argomenti principali del corso
Argomenti principali del corso

Regressione lineare multipla

Richiami su regr. semplice e inferenza statistica (v. corsi precedenti)

Estensione al caso di più variabili esplicative (per uso concreto)

Stima e test sui coefficienti di regressione

Scelta del modello e previsioni

Regressione logistica

Estensione del modello più utilizzata nelle applicazioni di marketing e data mining: previsione del comportamento del consumatore

Alberi di classificazione

Previsione del comportamento del consumatore

Approfondimento sui differenti algoritmi disponibili

Segmentazione della clientela

Cluster analysis

Segmentazione della clientela

Non solo formule:

Funzioni Excel e comandi SPSS per l’analisi statistica: non può essere fatta a mano!

Interpretazione dell’output

Testimonianze

libri di testo v pagina web del corso
Libri di testo (v. pagina web del corso):

Per la parte sulla regressione:

M. Riani, F. Laurini e G. Morelli: Strumenti statistici e informatici per applicazioni aziendali, Pitagora Editrice, Bologna, 2013  Capitoli 4 – 5 + Esercizi e Appendici.

Per la parte sulla regressione logistica:

A. Ceriolie F. Laurini: Il modello di regressione logistica, Uni.Nova, Parma, 2013  Tutto (tranne Appendice).

Per la parte sugli alberi di classificazione

S. Zani e A. Cerioli: Analisi dei dati e data mining per le decisioni aziendali, Giuffrè, Milano, Capitolo XI.

Per la parte sulla cluster analysis:

S. Zani e A. Cerioli: Analisi dei dati e data mining per le decisioni aziendali, Giuffrè, Milano, Capitolo IX (paragrafi 1 – 2 – 11 – 12).

modalit di esame
Modalità di esame

Prova scritta (NO orale) su tutto il programma

  • Libri di testo sì – NO FOTOCOPIE
  • Appunti NO
  • Parlare con altri NO
  • Calcolatrice sì
  • Durata 1 ora
  • Esercizi con domande di:
    • interpretazione dei risultati
    • teoria
    • calcoli (semplificati)
    • tipicamente 1 Esercizio consta di più domande (v. descrittori nel Syllabus)
  • Sufficienza: raggiungere 18/30 sommando le diverse risposte!
date esami da verificare
Date Esami(da verificare)

Solo nel primo appello (data la vicinanza con il termine delle lezioni):

Focus sugli argomenti maggiormente approfonditi a lezione

Domanda supplementare (3 punti) il cui punteggio si aggiunge a quello degli Esercizi standard

  • 27 maggio ore 11
  • 17 giugno ore 9
  • 1 luglio ore 9
  • 11 settembre ore 9
laboratorio di analisi avanzata dei dati 4 cfu argomenti principali del corso
Laboratorio di Analisi Avanzata dei Dati (4 cfu) Argomenti principali del corso

Approfondimenti sulle metodologie di analisi dei dati per le decisioni aziendali:

Misure di associazione tra coppie di prodotti e la Basket Analysis

Metodologie per la segmentazione dei consumatori (v. corso Data Mining per il Marketing)

Modelli per lo studio del comportamento di acquisto e di consumo (v. corso Data Mining per il Marketing)

Testimonianze

Orario: Venerdì 14-18 (altri orari da concordare)

Modalità interattiva: assignment da elaborare in proprio

Può essere l’occasione per iniziare una tesi di laurea …

Inizio: 21/2/2014

Iscrizioni: entro 17/2/2014

laboratorio di analisi avanzata dei dati materiale didattico
Laboratorio di Analisi Avanzata dei DatiMateriale didattico

Indicazioni durante il laboratorio

Testi didattici + approfondimenti (anche in inglese)

Obiettivo: simulare (in parte) una ricerca individuale

laboratorio di analisi avanzata dei dati modalit di esame
Laboratorio di Analisi Avanzata dei DatiModalità di esame

Esame orale e discussione di casi reali

  • 17 giugno ore 9
per tutti gli studenti corso laboratorio
Per tutti gli studenti (Corso + Laboratorio)

Possibilità di accedere all’aula didattica del CERD per esercitazioni individuali con Excel e SPSS

  • Modalità di accesso programmate:
  • in base ad una prenotazione individuale: ciascuno studente deve identificarsi presso la Reception del Centro in qualità di studente iscritto a Trade Marketing e frequentante il Corso o il Laboratorio
  • per piccoli gruppi
  • Occorre preventivamente consultare l’agenda delle prenotazioni dell’aula didattica su easyroom
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