DATA ANALYSIS

Obiettivi formativi

RISULTATI DI APPRENDIMENTO Il corso è progettato per fornire agli studenti conoscenze e competenze, di base e avanzate, finalizzate all’analisi statistica dei dati. Attraverso l’utilizzo di software specificamente dedicati, l’applicazione di strategie di didattica innovativa (learning by doing¸ problem solving, cooperative learning, etc.) e la valorizzazione di esperienze e testimonianze di professionisti del settore (variamente connessi con istituzioni, associazioni, imprese), l’obiettivo è quello di trasmettere un sapere pratico e una consapevolezza critica in sede di: selezione e interrogazione di fonti statistiche accreditate; preparazione e controllo dei dati; analisi e sintesi dei dati ai diversi livelli e in chiave comparativa; interpretazione e comunicazione dei risultati; reporting. 1. Conoscenza e comprensione Il corso si propone di fornire le competenze necessarie per poter usare consapevolmente tecniche differenziate di analisi quantitativa dei dati. Gli studenti saranno guidati in un accorto percorso di statistica descrittiva che consentirà loro di utilizzare dati provenienti da fonti esterne (analisi secondaria dei dati); di costruire una matrice dei dati; di controllare/valutare e analizzare i dati; di interpretare i risultati; di usare consapevolmente le tecniche rappresentazione grafico-tabellare più appropriate. 2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione Al termine del corso, lo studente saprà orientarsi nell’uso delle procedure di base ed avanzate dell’analisi dei dati; saprà scegliere opportunamente le forme di rappresentazione più pertinenti; saprà fare uso di dati secondari e di metadati; saprà interpretare i risultati di tali analisi. 3. Capacità critiche e di giudizio Lo studente acquisirà la capacità di mettere a punto un piano di analisi e di stabilire l’adeguatezza dei dati e delle tecniche statistiche applicate in relazione agli obiettivi di analisi. 4. Capacità di comunicare quanto appreso Attraverso esercitazioni costanti in aula e la realizzazione di project work di gruppo, lo studente sarà in grado di descrivere, anche nell’ambito di occasioni di presentazione/discussione pubblica, la logica delle analisi effettuate e di comunicarne i risultati in modo sintetico ed efficace, utilizzando un linguaggio appropriato e rigoroso. 5. Capacità di proseguire lo studio in modo autonomo Lo studente saprà applicare, in modo originale, tecniche statistiche descrittive a qualsiasi dominio tematico di interesse. Inoltre, sarà in grado di aggiornarsi e ampliare autonomamente le proprie conoscenze, selezionando opportunamente basi di dati, report ufficiali e fonti. Saprà, infine, interpretare in maniera autonoma i risultati di ricerche già svolte in ambiti differenziati, sviluppando una capacità di lettura critica e di taglio comparativo. Le competenze che acquisirà saranno pienamente spendibili in ambito aziendale e nel campo della ricerca di marketing (strategie di posizionamento aziendale e di brand; customer satisfaction; analisi della reputazione di aziende, brand, prodotti/servizi, etc.) 6. Risultati attesi: Lo studente apprenderà, dal punto di vista teorico e applicativo, le principali tecniche di statistica descrittiva per effettuare autonomamente e consapevolmente l’analisi dei dati e per comunicare opportunamente ed efficacemente i risultati di tali analisi.

Canale 1
MARIA PAOLA FAGGIANO Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
Il corso (6 cfu) intende formare gli studenti sul fronte dell’analisi statistica dei dati e trasferire competenze tecnico-pratiche in termini di: ricerca, selezione a analisi di fonti statistiche; lettura comparata di report accreditati su specifici topics; linguaggio delle variabili; progettazione, controllo e ispezione di un dataset; predisposizione di un piano di analisi; analisi monovariata e bivariata di dati primari e secondari (compresi i dati acquisibili dalla Rete e i fenomeni osservabili sulle piattaforme social); costruzione di indici empirici; cenni alle principali tecniche di analisi multivariata; strategie di reporting. L’intento è quello di costruire, in modo partecipato e operativo una cassetta degli attrezzi, utile per l’osservazione e l’interpretazione di una vasta gamma di fenomeni sociali, economici e culturali, nonché per una comunicazione strategica dei risultati di ricerca. Le lezioni frontali si alterneranno con incontri laboratoriali finalizzati alla realizzazione di project work di gruppo, volti all’apprendimento delle funzionalità di specifici strumenti per l’analisi statistica dei dati e l’interpretazione e diffusione dei risultati.
Prerequisiti
Competenze metodologiche di base
Testi di riferimento
• Fasanella, A., Mauceri, S., Nobile, S. (a cura di), (2024). Metodologia della Ricerca Sociale. Milano, Franco Angeli (capp. 10, 11 sui Controlli di Qualità dei Dati - 12, 13, 14, 15, 18 per approfondimenti sulle Competenze Base di Analisi dei Dati – 16, 17, 23, 25, 26 per approfondimenti sulle Competenze Avanzate di Analisi dei Dati) • Cairo, A. (2020). Come i grafici mentono. Capire meglio le informazioni visive. Milano, Raffaello Cortina • Istat, Rapporti Bes 2023. Rapporto Bes 2023: Il Benessere equo e sostenibile in Italia (report scaricabile al link https://www.istat.it/it/archivio/295254) – 3 Capp. a scelta Letture consigliate: • Cosenza, V. (2014). Social Media ROI, Adria (RO), Apogeo Editore • Jones, B. (2020). Data analysis & visualization. Sette insidie da evitare per analizzare e rappresentare dati. Adria (RO), Apogeo Editore
Frequenza
La frequenza non è obbligatoria; tuttavia, è fortemente consigliato seguire continuativamente le lezioni ai fini dell'apprendimento.
Modalità di esame
Per gli studenti frequentanti: - Valutazione in itinere delle competenze acquisite, sulla base di esercitazioni individuali e di gruppo e dei compiti assegnati. - Project Work su specifici temi di ricerca, entro cui rivestano un ruolo centrale gli aspetti progettuali e le capacità argomentative, le operazioni di analisi e sintesi effettuate, la presentazione e interpretazione dei risultati ottenuti, le modalità di comunicazione dei risultati/di discussione pubblica del lavoro svolto. Per gli studenti non frequentanti: - Esame orale sui testi d’esame
Modalità di erogazione
Lezioni frontali alternate ad esercitazioni individuali e di gruppo di taglio laboratoriale
MARIA PAOLA FAGGIANO Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
Il corso (6 cfu) intende formare gli studenti sul fronte dell’analisi statistica dei dati e trasferire competenze tecnico-pratiche in termini di: ricerca, selezione a analisi di fonti statistiche; lettura comparata di report accreditati su specifici topics; linguaggio delle variabili; progettazione, controllo e ispezione di un dataset; predisposizione di un piano di analisi; analisi monovariata e bivariata di dati primari e secondari (compresi i dati acquisibili dalla Rete e i fenomeni osservabili sulle piattaforme social); costruzione di indici empirici; cenni alle principali tecniche di analisi multivariata; strategie di reporting. L’intento è quello di costruire, in modo partecipato e operativo una cassetta degli attrezzi, utile per l’osservazione e l’interpretazione di una vasta gamma di fenomeni sociali, economici e culturali, nonché per una comunicazione strategica dei risultati di ricerca. Le lezioni frontali si alterneranno con incontri laboratoriali finalizzati alla realizzazione di project work di gruppo, volti all’apprendimento delle funzionalità di specifici strumenti per l’analisi statistica dei dati e l’interpretazione e diffusione dei risultati.
Prerequisiti
Competenze metodologiche di base
Testi di riferimento
• Fasanella, A., Mauceri, S., Nobile, S. (a cura di), (2024). Metodologia della Ricerca Sociale. Milano, Franco Angeli (capp. 10, 11 sui Controlli di Qualità dei Dati - 12, 13, 14, 15, 18 per approfondimenti sulle Competenze Base di Analisi dei Dati – 16, 17, 23, 25, 26 per approfondimenti sulle Competenze Avanzate di Analisi dei Dati) • Cairo, A. (2020). Come i grafici mentono. Capire meglio le informazioni visive. Milano, Raffaello Cortina • Istat, Rapporti Bes 2023. Rapporto Bes 2023: Il Benessere equo e sostenibile in Italia (report scaricabile al link https://www.istat.it/it/archivio/295254) – 3 Capp. a scelta Letture consigliate: • Cosenza, V. (2014). Social Media ROI, Adria (RO), Apogeo Editore • Jones, B. (2020). Data analysis & visualization. Sette insidie da evitare per analizzare e rappresentare dati. Adria (RO), Apogeo Editore
Frequenza
La frequenza non è obbligatoria; tuttavia, è fortemente consigliato seguire continuativamente le lezioni ai fini dell'apprendimento.
Modalità di esame
Per gli studenti frequentanti: - Valutazione in itinere delle competenze acquisite, sulla base di esercitazioni individuali e di gruppo e dei compiti assegnati. - Project Work su specifici temi di ricerca, entro cui rivestano un ruolo centrale gli aspetti progettuali e le capacità argomentative, le operazioni di analisi e sintesi effettuate, la presentazione e interpretazione dei risultati ottenuti, le modalità di comunicazione dei risultati/di discussione pubblica del lavoro svolto. Per gli studenti non frequentanti: - Esame orale sui testi d’esame
Modalità di erogazione
Lezioni frontali alternate ad esercitazioni individuali e di gruppo di taglio laboratoriale
  • Codice insegnamento10612042
  • Anno accademico2025/2026
  • CorsoOrganizzazione e marketing per la comunicazione d'impresa
  • CurriculumComunicazione integrata e data analysis
  • Anno2º anno
  • Semestre1º semestre
  • SSDSPS/07
  • CFU6
  • Ambito disciplinareAttività formative affini o integrative