Corso Vittorio Emanuele II, 39 - Roma 0669207671

Business management and digital technologies (Academic Year 2023/2024) - Digital marketing for business

Marketing statistics and metrics



Slides

Lesson n. 1: Matrici di dati e sintesi statistiche
   Legame tra algebra matriciale e statistica multi variata

   Definizioni chiave

   Algebra matriciale

   Proprietà e caratteristiche delle matrici
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Lesson n. 2: Analisi descrittiva di dati multidimensionali
   Indici statistici di sintesi

   Misure di posizione o di tendenza centrale

   Variabilità delle distribuzioni

   Forma delle distribuzioni

   I cinque numeri di sintesi e il box-plot
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Lesson n. 3: Probabilità e inferenza
   Probabilità e Inferenza: concetti per l'Analisi di Regressione

   Distribuzioni di Probabilità Discrete

   Distribuzioni di Probabilità Continue

   Passaggi essenziali per una buona ricerca
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Lesson n. 4: Regressione lineare semplice
   Concetti base della regressione lineare semplice

   Applicazione

   Assunzioni del modello di regressione lineare semplice

   Inferenza
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Lesson n. 5: Regressione lineare multipla
   Modello di regressione lineare multipla

   La forma matriciale

   Le Ipotesi di modello di regressione lineare multipla

   Dal modello all'equazione: la stima dei coefficienti

   Test nell'analisi di regressione lineare multipla
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Lesson n. 6: Metodi di riduzione dimensionale: l’analisi fattoriale
   Generalità

   Usi dell'Analisi Fattoriale (A.F.)

   Fasi di sviluppo dell'A.F.

   Il modello fattoriale
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Lesson n. 7: Applicazione dell’analisi fattoriale
   Metodologia dell'A.F.

   La rotazione dei fattori

   Applicazione pratica
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Lesson n. 8: Metodi di riduzione dimensionale: l’analisi per componenti principali
   Generalità

   Le componenti

   Rappresentazione grafica

   Individuazione delle componenti
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Lesson n. 9: La Cluster Analysis gerarchica: definizione della lontananza
   Generalità

   Definizione dei gruppi

   Il concetto di lontananza

   Metodi gerarchici

   Scelta dell'indice:la distanza

   Scelta dell'indice:la similarità
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Lesson n. 10: La Cluster Analysis gerarchica: regole di definizione dei gruppi
   I metodi per definire i gruppi

   I metodi non gerarchici agglomerativi

   Valutazione e scelta della soluzione finale
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Lesson n. 11: La Cluster Analysis non gerarchica
   Generalità

   Procedimento dei metodi non gerarchici

   Principali metodi non gerarchici di classificazione: k-means

   La scelta del numero di cluster
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Lesson n. 12: La segmentazione di mercato
   Generalità

   Classificazione dei consumatori e fasi di segmentazione

   Il metodo Belson di segmentazione del mercato

   Procedura di segmentazione a priori

   Recenti sviluppi applicativi
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Lesson n. 13: La Discriminant Analysis
   Generalità

   Procedimento dell'analisi discriminante

   Aspetti di stima dei parametri

   La discriminant analysis basata su variabili psicografiche
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Lesson n. 14: Modelli di attribuzione e approccio probabilistico
   Generalità

   Classificazione dei modelli di attribuzione

   Modelli di detribuzione più diffusi nel marketing

   Distribuzioni di probabilità di variabili causali discrete
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Lesson n. 15: La Conjoint Analysis
   Generalità

   Applicazioni e storia della Conjoint Analysis (CA)

   La Conjoint Analysis di tipo metrico
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