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MULTI Online

Corso dedicato all'Analisi Multivariata

Per richiedere l’iscrizione o per avere informazioni

Obiettivi:

Conoscere le principali tecniche statistiche per l'analisi di fenomeni multidimensionali, individuare la tecnica ottimale in relazione al tipo di dati ed agli obiettivi dell'analisi, interpretare i risultati in modo appropriato.

 

Tecniche presentate:

Tecniche di analisi statistica multivariata per la segmentazione (cluster analysis), la classificazione (analisi discriminante, alberi decisionali) e per il perceptual mapping (analisi fattoriale, analisi delle corrispondenze, multidimensional scaling).

Costo:

Il costo dell’intero corso MULTI Online (5 sessioni, per un totale di 15 ore) è di 750,00 Euro (IVA esclusa) a partecipante.

 

Esercitazioni:

Sono previste esercitazioni per ciascuno degli argomenti trattati.

 

Prerequisiti:

E' propedeutica la frequenza al corso online TEST (o ad una precedente sessione del corso a calendario TSC) o avere conoscenza degli argomenti in esso contenuti.

Durata:

5 sessioni da 3 ore, per un totale di 15 ore. Si prevede una pausa di circa 15 minuti a metà di ciascuna sessione.

Frequenza:

I nostri corsi online, sono erogati in modalità live per poter garantire la massima interazione e collaborazione tra docente e partecipanti. Per questo motivo si ritiene fondamentale la presenza dei partecipanti a tutte le lezioni.

Nel caso di assenza ad una lezione, il Training Staff invierà al discente i punti e gli esercizi trattati durante la lezione saltata.

Se si dovesse saltare più di una lezione, il Training Staff si riserva di non inviare al discente l’attestato di partecipazione.

Attestato di partecipazione:

Alla fine del corso sarà rilasciato l'attestato di partecipazione.

Argomenti che verranno affrontati per ciascuna sessione:

Prima Sessione (3 ore)

Modelli di segmentazione (parte 1)

  • Introduzione ai fenomeni qualitative e quantitativi

  • L'interdipendenza tra le variabili

    • Le distanze

Esercizi di segmentazione

Seconda sessione (3 ore)

Modelli di segmentazione (parte 2)

  • la cluster analysis

    • Metodi gerarchici

    • Il metodo delle k medie

    • Esempio di applicazione della Cluster Analysis

Esercizi di segmentazione

 

Terza sessione (3 ore)

Tecniche di riduzione

  • L'analisi fattoriale

    • Passi nell'esecuzione dell'analisi dei fattori

    • Esempio di applicazione dell'Analisi delle componenti principali

  • L'analisi delle corrispondenze

    • Le dimensioni e la mappa percettiva

Esercizi sulle tecniche di riduzione

Quarta sessione (3 ore)

I modelli di perceptual mapping e di scaling

  • Lo scaling ottimale

    • L'analisi di omogeneità

  • Lo scaling  multidimensionale

    • Il MDS

Esercizi sui modelli di perceptual mapping e di scaling

Quinta sessione (3 ore)

Tecniche di apprendimento non supervisionato

  • Introduzione agli alberi decisionali

    • Algoritmo CHAID

    • Algoritmo C&RT

Esercizi sugli alberi decisionali