MULTI Online
Corso dedicato all'Analisi Multivariata
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).
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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 TEST Online (o ad una precedente sessione del corso a calendario TSC) o avere conoscenza degli argomenti in esso contenuti.
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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.
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Frequenza:
I nostri corsi sono svolti in modalità live per favorire la massima interazione tra docente e partecipanti, pertanto la presenza a tutte le lezioni è fondamentale. In caso di assenza, invieremo i contenuti e gli esercizi svolti. Tuttavia, se si dovesse perdere più di una lezione, potrebbe non essere rilasciato l'attestato di partecipazione.
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Attestato di partecipazione:
Alla fine del corso sarà rilasciato l'attestato di partecipazione.
Per maggiori informazioni
Argomenti che verranno affrontati per ciascuna sessione:
Prima Sessione (3 ore)
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Modelli di segmentazione (parte 1)
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Introduzione ai fenomeni qualitative e quantitativi
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L'interdipendenza tra le variabili
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Le distanze
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Esercizi di segmentazione
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Seconda sessione (3 ore)
Modelli di segmentazione (parte 2)
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la cluster analysis
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Metodi gerarchici
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Il metodo delle k medie
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Esempio di applicazione della Cluster Analysis
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Esercizi di segmentazione
Terza sessione (3 ore)
Tecniche di riduzione
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L'analisi fattoriale
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Passi nell'esecuzione dell'analisi dei fattori
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Esempio di applicazione dell'Analisi delle componenti principali
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L'analisi delle corrispondenze
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Le dimensioni e la mappa percettiva
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Esercizi sulle tecniche di riduzione
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Quarta sessione (3 ore)
I modelli di perceptual mapping e di scaling
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Lo scaling ottimale
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L'analisi di omogeneità
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Lo scaling multidimensionale
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Il MDS
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Esercizi sui modelli di perceptual mapping e di scaling
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Quinta sessione (3 ore)
Tecniche di apprendimento non supervisionato
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Introduzione agli alberi decisionali
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Algoritmo CHAID
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Algoritmo C&RT
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Esercizi sugli alberi decisionali