RICERCA, ORGANIZZAZIONE E ANALISI QUANTITATIVA DEI DATI. II Edizione

Come rendere l'informazione un vantaggio competitivo

Calendario

  • I modulo: dal  20 al 23 novembre 2017
  • II modulo: dal 22 al 25 gennaio 2018

Percorso Formativo

Il programma rientra nel Percorso Formativo: Business Data Analytics


Perchè partecipare

Il programma Ricerca Organizzazione e Analisi Quantitativa dei Dati è stato progettato al fine di fornire le indicazioni operative utili per un'efficace strutturazione della ricerca dati in azienda (modalità di effettuazione, strumenti per la raccolta,...) nonché presentare le tecniche statistiche e le procedure di analisi quantitativa necessarie per un impiego corretto ed efficiente dei dati e delle informazioni qualitative e quantitative disponibili (sintesi, elaborazione, interpretazione e rappresentazione dei risultati).


A chi è diretto

Si rivolge a coloro che nelle singole funzioni aziendali sono coinvolti nella raccolta, nell'analisi, nell'elaborazione e nella valutazione di informazioni qualitative e quantitative relative a dati aziendali interni e/o esterni all'azienda (Business Data Analyst, Data Scientist).


"Questa esperienza ha pienamente soddisfatto le mie aspettative. La competenza e le capacità dei docenti rappresentano un punto di forza insostituibile. Consiglio questo corso a chiunque necessiti di strumenti di controllo del business."

Giorgia Dell'Uva, Business Analyst, Chiesi Farmaceutici

 


I temi trattati

I MODULO

Come scegliere i dati, quando rilevarli e dove trovarli

  • Fare Business Analytics
  • Fabbisogno informativo e definizione del progetto di analisi
  • Definizione del piano di ricerca: fasi ed elementi fondamentali
  • Individuazione delle fonti
  • Definizione del campione

Come descrivere, sintetizzare e interpretare i dati

  • Dati qualitativi e quantitativi
  • Big Data e Small Data
  • Definizione e costruzione del data-base per l’analisi statistica
  • Tecniche e procedure di standardizzazione dei dati
  • Costruzione e interpretazione di misure di sintesi (misure di tendenza centrale, misure di variabilità, indici)
  • Impiego del foglio elettronico per l’analisi statistica descrittiva dei dati

Come studiare i “trend”

  • Analisi di serie storiche
  • Modelli previsionali standard

Come esaminare il legame fra variabili

  • Tecniche di analisi delle differenze e delle associazioni
  • Crosstabulation analysis
  • Analisi di connessione e correlazione
  • La tecnica ANOVA
  • Analisi di regressione con dati cross (sezionali)

Come rappresentare i risultati

  • Il reporting: modalità e correttezza
  • Il reporting grafico dei dati
  • Modalità di rappresentazione dei risultati

II MODULO

Come interpretare la dipendenza fra più variabili

  • Studio, analisi ed interpretazione delle relazioni esistenti fra più variabili
  • Le tecniche di statistica multivariata
  • Come stimare modelli multivariati
  • I modelli di regressione multipla
  • Analisi discriminante
  • Applicazioni all'analisi previsionale

Come costruirire sintesi di database quali-quantitativi

  • Analisi dei fattori
  • Cluster analysis
  • Modalità di segmentazione dei dati
  • Applicazioni e casi aziendali

Entrambi i moduli per le tematiche di pertinenza prenderanno in esame i rispettivi supporti operativi:

  • Il reporting: modalità e correttezza
  • Data Visualization
  • Efficace utilizzo di strumenti già presenti in azienda per l'analisi dei dati (foglio elettronico)
  • Caratteristiche generali dei pacchetti applicativi utili per l’analisi statistica dei dati e il reporting
  • Potenzialità e limiti del software in relazione alle tecniche presentate

Prezzo:

€ 4000.00 + IVA


Programma che fa parte del percorso:

PERCORSO BUSINESS DATA ANALYTICS

Il percorso è disegnato per avere una visione completa dei metodi e degli strumenti indispensabili in azienda per la gestione e l’analisi dei dati. Business Data Analyst forma figure che sappiano interfacciarsi con le diverse funzioni aziendali e abbiano uno sguardo trasversale alle attività, senza perdere di vista la lettura corretta del dato a supporto delle decisioni.