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STEFANO GHINOI

Professore Associato
Dipartimento di Comunicazione ed Economia

Insegnamento: Analisi dei dati per il marketing digitale I

Digital Marketing (Offerta formativa 2024)

Obiettivi formativi

L’obiettivo del corso è quello di introdurre allo studente concetti e nozioni fondamentali alla base ragionamento statistico, sia descrittivo che inferenziale. Al termine dell’insegnamento lo studente sarà in grado di utilizzare gli strumenti di analisi dei dati utili a esplorare, organizzare, rappresentare e riassumere i dati e gli strumenti dell'inferenza per illustrare come da osservazioni particolari si possano indurre caratteristiche generali di un fenomeno.
Per un maggiore dettaglio sugli obiettivi formativi del corso si rimanda alla sezione relativa ai Risultati di apprendimento attesi.

Prerequisiti

Non previsti.

Programma del corso

Statistica descrittiva (3 CFU)
- Introduzione alla statistica e campi di applicazione.
- Concetti di base: unità e popolazioni, indagini censuarie e campionarie, fonti di dati, caratteri statistici.
- La rappresentazione dei dati: distribuzioni unitarie e di frequenze, rappresentazioni grafiche.
- Sintesi della distribuzione di una variabile: indici di centralità e indici di variabilità.
- Le distribuzioni statistiche multiple.
Probabilità (0.5 CFU)
- Variabili aleatorie discrete e continue ed esempi notevoli.
Inferenza statistica (2.5 CFU)
- Nozioni di base: popolazione, campione, stime e variabilità campionaria.
- Accenni alla stima intervallare.
- Verifica d'ipotesi: concetti di base e test di verifica di ipotesi per la media e proporzione.
- Il modello di regressione lineare e l’analisi della varianza.

Metodi didattici

Lezioni frontali ed esercitazioni in aula.
La frequenza non è obbligatoria, ma vivamente consigliata.
Le lezioni in aula verranno registrate e rese disponibili agli studenti sulla piattaforma ONELab del Dipartimento di Comunicazione ed Economia. L’insegnamento si svolge in lingua italiana.

Testi di riferimento

Obbligatori:

Borra S., Di Ciaccio, A., Statistica: metodologie per le scienze economiche e sociali, McGraw-Hill, 2015.

Slide delle lezioni a cura del docente.

Altri testi consigliati:

Piccolo, D. (2010). Statistica per le decisioni: la conoscenza umana sostenuta dall'evidenza empirica, ilMulino.
Cicchitelli G., D’Urso P., Minozzo M. “Statistica: principi e metodi”, Edizioni Pearson, 2017.
Agresti A., Finlay B. Statistica per le scienze sociali. Pearson Italia.
Diamond I., Jefferies J. “Introduzione alla statistica per le scienze sociali”, McGraw-Hill.
Levine J., Szabat K. A., Stephan D.F. “Statistica” (7 Ed.) Pearson Italia.

Verifica dell'apprendimento

L’esame consisterà in una prova scritta.
Sarà possibile svolgere una prova (scritta) intermedia corrispondente a circa il 50% del programma. In caso di superamento della prova intermedia, nella successiva sessione d’esame sarà possibile svolgere solo una prova parziale relativa all’ultima parte del corso (50%).
Le prove scritte prevedono domande vero/falso, a risposta multipla, e brevi esercizi per un totale di circa 25-30 domande.
Il punteggio assegnato ad ogni domanda/esercizio dipende dalla difficoltà dello stesso. Le risposte errate alle domande vero/falso avranno punteggio negativo.
Durante la prova scritta sarà possibile consultare formulari e tavole fornite dal docente durante le lezioni. Per le prove dove sono previsti esercizi di calcolo è possibile utilizzare la calcolatrice.

Risultati attesi

Conoscenza e capacità di comprensione: Lo studente sarà in grado di comprendere la metodologia statistica di base per la raccolta, l’organizzazione, la sintesi e l’analisi quantitativa di dati relativi a fenomeni collettivi.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate: Lo studente sarà in grado di adottare strumenti statistici volti a trarre conclusioni a partire dai dati, formulare e risolvere semplici problemi di probabilità e inferenza statistica.

Autonomia di giudizio: Lo studente sarà in grado di effettuare in maniera autonoma analisi statistiche in vari contesti.
Abilità comunicative: Lo studente sarà in grado di interpretare ed esporre correttamente i risultati ottenuti; inoltre, saprà commentare e spiegare i principali indici statistici e le applicazioni del metodo inferenziale

Capacità di apprendere: Lo studente sarà in grado di apprendere nuovi concetti, indici e strumenti statistici.