La qualità in azienda: metodi statistici per la valutazione della capacità di processo e per il controllo on line. Carte di controllo per variabili e attributi. Misure di performance aziendale: produttività, produttività totale, ed efficienza. Misure derivate da dati di bilancio. Previsione dell'insolvenza aziendale da dati di bilancio.
Indagini via web e questionari
Data mining (regole associative, analisi dei dati da Twitter, clustering, analisi dei logfile)
Il materiale didattico sarà messo a disposizione sulla piattaforma Moodle.
Testi:
Biggeri L., Bini M., Coli A., Grassini L., Maltagliati M. (2012) Statistica per le decisioni aziendali. Ed. Pearson, Milano.
Il testo contiene informazioni per il link ad aree riservate contenenti materiale ulteriore.
Montgomery D. C. (2006) Controllo statistico della qualità, McGraw Hill Italia
Obiettivi Formativi
CONOSCENZE: Misure e indicatori significativi per l'attività aziendale: per il controllo di qualità di processo, per il benchmarking, la valutazione delle insolvenze nell’ambito dell’accordo di Basilea 2. Analisi multivariata per l'azienda e il data mining. Questionari on line.
COMPETENZE: Essere in grado di valutare le prestazioni in vari contesti aziendali: qualità del processo produttivo, efficienza, produttività, redditività. Saper impostare uno studio per l'analisi di insolvenza. Saper condurre analisi multivariate. Saper interpretare gli output di packages statistici relativamente ai temi affrontati. Essere in grado di predisporre un questonario via web e gestire la raccolta dei dati e la loro predisposizione per l'analisi statistica.
Prerequisiti
INSEGNAMENTO PROPEDEUTICO: STATISTICA I
Metodi Didattici
Lezioni frontali, esercitazioni al computer, progetto.
Modalità di verifica apprendimento
Studenti frequentanti
1) Verifica scritta sulla prima parte del corso (max 10 p.ti) - Esercizi al computer e 10 domande a risposta chiusa.
2) Lavoro individuale (da consegnare prima o contestualmente all'orale) del progetto svolto su:
- data mining su un argomento concordato
- questionario online (Limesurvey).
(max 10 p.ti)
3) Prova orale sulla seconda parte del corso (max 15 punti)
Studenti non frequentanti
1) Prova scritta (max 10 p.ti) - Esercizi al computer e 10 domande a risposta chiusa.
2) Lavoro individuale (da consegnare prima o contestualmente all'orale) del progetto svolto su:
- data mining su un argomento concordato
- questionario online (Limesurvey).
(max 10 p.ti)
3) Prova orale anche con discussione della prova scritta (max 15 punti)
Programma del corso
Il corso si propone di preparare lo studente a raccogliere ed elaborare informazioni per la costruzione di misure e indicatori significativi per l'attività aziendale e per la predisposizione di data base aziendali per la gestione di processi.
Argomenti del corso.
Il processo produttivo: concetto di qualità, misure di capacità di processo e tecniche di monitoraggio on line (control chart per variabili: x-bar chart, S-chart, S2-chart, Rchart, MR-chart e attributi). Non normalità e control chart.
p-chart,c-chart,uchart.
Performance produttiva. Produttività ed efficienza. Produttività parziale e totale.
La misura dell'efficienza con la stima di una funzione frontiera parametrica.
Performance economico-finanziaria. Indici di bilancio e analisi statistica dei bilanci aziendali. Modelli di previsione dell'insolvenza aziendale.
Data mining: regole associative, analisi di dati derivati da Twitter, analisi dei logfiles. In questa parte del corso, verrà usata lo strumento offerto da
R-data mining (http://www.rdatamining.com/)
Laboratorio su: predisposizione di un questionario per le indagini via web.