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1 - Introduzione all’Analisi dei dati e al Reporting aziendale e finanziario
Esempi e casi aziendali; l’analisi dei dati aziendali e finanziari nel controllo di gestione; importanza dell’analisi dei dati; terminologia, tipologia e organizzazione dei dati. L’analisi dei dati nell’indagine statistica: preparazione (definizione del problema, individuazione della popolazione, selezione delle variabili); rilevazione e sistemazione dei dati (fonti dei dati, controllo qualità dei dati); analisi dei dati; presentazione dei risultati. Ruolo dei metadati

Caratteristiche generali dei pacchetti applicativi utilizzati durante il corso: foglio di Excel e ambiente R
2 - Descrizione, sintesi e interpretazione dei dati
Impiego di Excel e R per:
- costruzione del database; microdati, macrodati e metadati; creazione di variabili e di data frame; gestione dei formati e conversioni tra formati diversi; importazione di dati esterni; standardizzazione dei dati (in Excel: operazioni comuni su cartelle e documenti, su fogli di lavoro, formattazione, diagramma di Gantt, uso delle formule, riferimenti assoluti e relativi, operazioni matriciali, funzioni, funzione “Dati-Convalida”, formattazione condizionale, funzione “Dati-Consolida”, Stampa dei prospetti. In R: importazione dei dati, il data frame, funzioni su data frame)
- costruzione e interpretazione di tabelle, prospetti, grafici
- calcolo e interpretazione di rapporti statistici (di composizione, di derivazione, di coesistenza, di densità, numeri indici base fissa, mobile, variazioni congiunturali e tendenziali) e di indici di sintesi di posizione (moda, mediana, percentili, media), variabilità (assoluti e relativi), forma (asimmetria e curtosi)
- analisi statistica descrittiva (analisi di matrici di dati soggetti x variabili, filtraggio ed estrazione di dati, creazione di nuove variabili, distribuzioni di frequenze e rappresentazioni grafiche per variabili qualitative, nominali e ordinali, e quantitative, discrete, discrete per classi e continue, box-plot)
Applicazioni e casi aziendali
3 - Studio e interpretazione delle relazioni tra due o più variabili e delle serie storiche di dati
Impiego di Excel e R per:
- costruzione e analisi di tabelle a due e più vie (distribuzioni congiunte, marginali, condizionate, tabelle pivot per la costruzione di prospetti riassuntivi diversi e per il filtraggio di particolari selezioni di microdati)
- analisi di connessione (distribuzioni di frequenze congiunte e condizionate, osservate e teoriche, indipendenza in distribuzione, contingenze assolute, relative, indice, calcolo del grado di connessione tra due caratteri, indici X2 e indice normalizzato C)
- analisi della dipendenza in media (medie parziali, scomposizione della varianza, calcolo del rapporto di correlazione)
- studio dell’interdipendenza tra variabili quantitative (covarianza, correlazione lineare, matrici di varianza e covarianza e di correlazione)
- analisi di regressione (introduzione al modello di regressione, metodo dei minimi quadrati, retta di regressione e determinazione dei parametri, introduzione di linea di tendenza lineare, polinomiale, logaritmica, valutazione della bontà di adattamento del modello ai dati, analisi grafica e numerica dei residui, indice di determinazione e sua relazione con il coefficiente di correlazione lineare, modello lineare multiplo, interpretazione dei parametri e valutazione della bontà del modello)
- serie storiche (definizione, modello stocastico generale per l'analisi di serie storiche, approccio classico all'analisi delle serie storiche, componenti di una serie storica: trend, ciclo, stagionalità, modelli additivo, moltiplicativo, misto. Fasi preliminari all'analisi delle serie storiche, analisi grafica, stima della componente di (ciclo)trend di una serie storica: (1) mediante funzioni matematiche; (2) empiricamente mediante perequazione con medie mobili. Medie mobili di ordine dispari, di ordine pari, centratura. Cenno alla stima della componente stagionale e della componente erratica; analisi dei residui.
Applicazioni e casi aziendali
4 - Rappresentazione e comunicazione dei risultati (cenni)
Impiego di Excel, R e Word per la costruzione di un report statistico e grafico