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Training MKT

Data Analysis for Marketing Intelligence

Obiettivi

segmentare la customer base mediante le principali tecniche statistiche.

Tecniche presentate:

regressione multipla, regressione logistica, analisi statistica multivariata per la classificazione (analisi discriminante, alberi decisionali) e per il perceptual mapping e l’analisi delle preferenze (analisi fattoriale, conjoint analysis, multidimensional scaling).  

Esercitazioni:

Sono previste esercitazioni per ciascuno degli argomenti trattati.

Prerequisiti

è propedeutica la frequenza al corso INTRO o avere una conoscenza intermedia di Statistics for Data Analysis.

 

Argomenti:

Modelli predittivi ed interpretativi

  • Previsione di un fenomeno quantitativo

    • La regressione lineare semplice

    • Gli assunti del modello di regressione

    • La regressione lineare multipla

    • Anali diagnostica

    • Introduzione al modello lineare generalizzato

    • Cenni ai modelli non lineari

  • Previsione di un fenomeno qualitativo

    • La regressione logistica

    • Cenno ai modelli loglineari

 

Modelli di segmentazione

  • L'interdipendenza tra le variabili

    • Le distanze

  • La cluster analysis

    • Metodi gerarchici, delle k medie e two step

  • Le reti neurali (cenni)

    • Self Organizing Map (Kohonen)

 

Modelli di classificazione

  • L'anlisi discriminante

  • Gli alberi decisionali

    • Metodo chaid e metodo C&RT

    • Regole di arresto

    • Stima del rischio

    • Validazione del modello

    • Profitti, costi di errata classificazione, probabilità a priori.

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