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LUCA GAGLIARDELLI
Ricercatore t.d. art. 24 c. 3 lett. A
Dipartimento di Ingegneria "Enzo Ferrari"
Didattica integrativa
Dipartimento di Economia "Marco Biagi"
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Insegnamento: Business intelligence
International Management (Offerta formativa 2023)
Obiettivi formativi
Lo scopo del corso di Business Intelligence è di: (i) acquisire la conoscenza teorica dei metodi utilizzati per estrarre informazioni strategiche atte a supportare le decisioni aziendali partendo da dati grezzi; (ii) apprendere l'utilizzo pratico dei software che implementano tali metodi.
Prerequisiti
Conoscenze di base di informatica: utilizzo di un calcolatore, gestire l'installazione di software.
Conoscenza minima di Microsoft Excel, eventualmente guardare la guida ufficiale https://support.microsoft.com/it-it/excel
Programma del corso
Per ciascuna attività del programma è prevista l’acquisizione di CFU (Crediti Formativi Universitari) di didattica frontale e relative ore di lezione.
1. Concetti introduttivi (1 CFU)
1.1 Struttura di una base di dati: modello relazionale
1.2 Data warehouse: modello multidimensionale a stella
1.3 Cubo OLAP
1.4 Tabelle pivot con Excel e Power Pivot
1.5 Key Performance Indicator
2. ETL (1 CFU)
2.1 Pulizia dei dati
2.2 Uso di Tableau Prep
2.3 Uso di Excel (Power Query)
3. Data Visualization (2 CFU)
3.1 Concetti base: regole per creare visualizzazioni efficaci
3.2 Uso di Tableau Desktop per creare grafici e dashboard interattive
3.3 Creare grafici con Excel
4. Data Mining (2 CFU)
4.1 Basi teoriche su modelli di machine learning per eseguire predizioni
4.2 Clustering
4.3 Regressione
4.4 Classificazione
4.5 Market Basket Analysis
Metodi didattici
Il metodo didattico si basa su: (i) lezioni frontali, in cui si presentano i concetti teorici e si sviluppa la capacità pratica di analizzare i dati; (ii) laboratori didattici al computer con l'utilizzo di vari software (Tableau Prep, Tableau Desktop, Excel) per analizzare i dati.
È richiesta la partecipazione attiva degli studenti. Sono previste esercitazioni da parte di un tutor. La frequenza è caldamente consigliata.
Il corso è erogato in lingua inglese. Tutte le informazioni tecniche e organizzative sull'insegnamento, nonché il materiale didattico, e le registrazioni delle lezioni saranno caricati su piattaforma MS Teams del corso.
Le lezioni verrano registrate e messe a disposizione su piattaforma MS Teams alla fine del corso.
Testi di riferimento
Tableau official documentation: https://www.tableau.com
Microsoft Excel official documentation: https://support.microsoft.com/en-us/excel
Microsoft Power Bi official documentation: https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/
Verifica dell'apprendimento
Al termine del corso verrà effettuato un quiz a domande chiuse composto da 33 domande, ogni risposta corretta comporta 1 punto, una risposta errata -0.25 punti, una risposta non data 0 punti.
Il voto ottenuto, sarà la base di partenza del voto finale.
Durante il corso verranno assegnati degli esercizi da svolgere a casa con scadenze programmate, gli esercizi riguarderanno la creazione di report utilizzando Excel, Tableau Prep e Tableau Desktop.
Questi esercizi, se svolti correttamente, potranno apportare fino a +3 punti bonus sul voto finale.
Una volta superata la prova scritta (voto >= 18), ogni studente dovrà realizzare un progetto di analisi dati utilizzando un dataset significativo che dovrà reperire in autonomia (si consiglia di utilizzare la piattaforma Kaggle https://www.kaggle.com/datasets).
Il progetto dovrà essere realizzato con Tableau Desktop e dovrà avere come fine la realizzazione di una presentazione della durata di 10/15 minuti. L'obiettivo del progetto è valutare le capacità di utilizzare Tableau Desktop, saper gestire, interpretare e presentare dati raccolti dal web al fine di creare un report in grado di raccontare una storia riguardo ad uno specifico argomento.
Il progetto presentato avrà un impatto nel range [-3, +3] punti sul voto finale.
La presentazione del progetto potrà essere concordata con il docente.
Risultati attesi
Conoscenza e capacità di comprensione
Lo studente apprende a conoscere e comprendere:
- lo stack tecnologico della Business Intelligence
- i concetti fondamentali di sorgenti delle possibili sorgenti dati (concetto di relazione, associazione)
- i concetti teorici per la visuallizazione dei dati
- i metodi per eseguire analisi predittive
Conoscenza a e capacità di comprensione applicate
Tramite esercizi individuali e in classe lo studente permettono allo studente di applicare i concetti appresi per:
- Eseguire analisi dati in autonomia partendo da dati grezzi
- Eseguire analisi dati con Excel
- Presentare dati utilizzando Tableau Desktop
- Elaborare dati grezzi utilizzando Tableau Prep o Power Query
Autonomia di giudizio
Le attività svolte nel corso consentono allo studente di sviluppare un’autonoma capacità di valutazione e giudizio critico sull'analisi di dati e la loro visualizzazione.
Abilità comunicative
- Comunicare in modo chiaro dati tramite visualizzazioni grafiche efficaci
- Capacità di presentare ad un pubblico specifico dati provenienti da sorgenti differenti
Capacità di apprendere
- Applicare le conoscenze e le capacità di comprensione apprese ad altri temi relativi alla gestione dati
- Capacità di imparare in autonomia l'utlizzo di altri tool similari a quelli utilizzati durante il corso