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DATA MINING PER IL MARKETING

DATA MINING PER IL MARKETING. Andrea Cerioli andrea.cerioli@unipr.it 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

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Presentation Transcript

  1. DATA MINING PER IL MARKETING Andrea Cerioli andrea.cerioli@unipr.it 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

  2. 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

  3. 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

  4. 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).

  5. 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!

  6. 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

  7. 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

  8. Laboratorio di Analisi Avanzata dei DatiMateriale didattico Indicazioni durante il laboratorio Testi didattici + approfondimenti (anche in inglese) Obiettivo: simulare (in parte) una ricerca individuale

  9. Laboratorio di Analisi Avanzata dei DatiModalità di esame Esame orale e discussione di casi reali • 17 giugno ore 9

  10. 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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