Insegnamento
STATISTICA E BIG DATA
Docente
ELENA GRIMACCIA
Il presente corso è finalizzato a fornire agli studenti gli strumenti statistici di base utili a leggere, sintetizzare, analizzare ed interpretare i fenomeni osservati, con un’ottica di tipo quantitativo. Verranno introdotti i concetti e gli strumenti essenziali della statistica descrittiva.
Le competenze e le abilità pratiche da acquisire sono le seguenti:
Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding):
lo studente dovrà acquisire conoscenze di base in relazione agli elementi fondamentali della statistica descrittiva; agli studenti verranno trasmessi tutti quegli strumenti di statistica di base utili a leggere, sintetizzare, analizzare ed interpretare i fenomeni osservati.
Conoscenze e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding):
lo studente dovrà essere in grado di trasferire in campo applicativo le nozioni teoriche assimilate. Grande attenzione verrà data all’analisi di dati statistici, anche sulla base di casi di studio.
Autonomia di giudizio (making judgements):
lo studente del corso dovrà acquisire capacità di valutazione in relazione ai casi di studio presentati, in modo tale da applicare le più opportune metodologie quantitative, al fine di analizzare in modo corretto i dati proposti
Abilità comunicative (communication skills):
lo studente dovrà essere in grado di presentare in modo chiaro e corretto le analisi condotte in base ai dati disponibili e trasformarli in modo ottimale, utilizzando le più tecniche statistiche (quantitative e grafiche) di analisi dei dati, così da offrire ad un potenziale utente finale una informazione quantitativa corretta e interessante.
Capacità di apprendere (learning skills):
lo studente del corso dovrà acquisire capacità di apprendimento in relazione a metodologie solitamente non insegnate nelle scuole di ordine superiore; lo sforzo maggiore dovrà essere quello di familiarizzare con metodologie statistiche, anche alla luce dell’auspicabile intenso utilizzo di strumenti informatici, che ormai accompagnano quotidianamente il lavoro in molti campi. I Big Data, infine, presentano un’opportunità importantissima per l’analisi di dati utili alle imprese e alle Istituzioni, in ogni campo.
Il programma del corso è costituito da tre unità didattiche relative alla teoria della statistica di base:
UNITA’ DIDATTICA N°1 - Indagine statistica e rappresentazioni tabellare e grafiche
Cos’è la statistica.
Modalità di svolgimento di una rilevazione statistica e fasi dell’indagine statistica.
Caratteri Statistici. Scale di Misura.
Distribuzioni statistiche. Tabelle semplici e a doppia entrata. Frequenze assolute, relative, cumulate e percentuali.
Rappresentazioni Grafiche per Variabili qualitative e quantitative.
Fonti di dati tradizionali e Big Data.
UNITA’ DIDATTICA N°2 – Indici di Sintesi
Indici di tendenza centrale:
Le medie: Media Aritmetica, Media Armonica. Media geometrica.
Medie di Posizione: moda e mediana
La variabilità. Indici di Variabilità Assoluta. Indici di Variabilità Relativa. Indici di Mutabilità per un carattere qualitativo.
Studio di Concentrazione.
Indici di forma. Asimmetria e Curtosi.
UNITA’ DIDATTICA N°3 – Statistica Bivariata
Relazioni statistiche. Connessione e indici di Connessione. Il rapporto di correlazione.
Correlazione e regressione. Grado di Adattamento. Analisi dell’interdipendenza. Chi quadrato.
Cicchitelli, G., D'Urso, P., Minozzo, M. - Statistica: principi e modelli - Pearson Editore (non obbligatorio)
Inoltre, ciascuna video-lezione è corredata da materiale specifico.
Il corso è organizzato in tre Unità Didattiche relative alla Statistica di base e alle fonti di dati con particolare riferimento ai Big Data.
Il corso è costituito da 21 video-lezioni (di circa 40 minuti) erogate in modalità asincrona che lo studente può visionare anche più volte senza vincoli spazio temporali, utilizzando un PC o un dispositivo mobile con connessione Internet. Una parte di tali video-lezioni è prevalentemente a carattere teorico (12) e un’altra a carattere pratico-esercitativo (9). Per ciascuna video-lezione sono disponibili le slide delle lezioni in formato pdf e alcuni documenti di approfondimento. Per la preparazione all’esame sono disponibili sulla bacheca del corso un formulario e un eserciziario.
Oltre alle video-lezioni sono disponibili due tipologie di e-tivity:
1. "Esercizi Statistica e Big Data" (forum D/R con consegna di un elaborato): offre uno strumento fondamentale per essere in grado di svolgere gli esercizi di statistica di base che sono richiesti nel programma del corso; gli esercizi proposti sono molto simili a quelli previsti per il compito scritto di esame.
2. “Statistics in Practice”: ogni edizione di Statistics in Practice prevede lo svolgimento di una analisi dei dati forniti dal docente, la redazione di un breve commento, la consegna dello stesso tramite l'apposito spazio di consegna sulla pagina Moodle del corso e la valutazione. L’e-tivity rappresenta un valido strumento per sviluppare nello studente la capacità di risoluzione di problemi reali in cui è previsto l’utilizzo di metodi statistici, anche con l’uso di Big data.
Inoltre, è disponibile un'unità didattica riguardante un laboratorio di analisi statistica di dati, realizzato per consentire allo studente di applicare le conoscenze teoriche acquisite ed imparare ad utilizzare il software statistico R. Tale laboratorio è opzionale.
Entrambe le tipologie di e-tivity (“Esercizi Statistica e Big Data” e “Statistics in Practice” sono utili strumenti di autovalutazione. Nel corso dell’anno saranno disponibili tre edizioni per ciascuna tipologia di e-tivity.
L’apprendimento delle conoscenze e delle capacità fornite dal corso è valutato mediante un esame di fine corso. L'esame si compone di una prova scritta e, eventualmente, di una prova orale.
La prova scritta consisterà nello svolgimento di esercizi simili a quelli illustrati nelle video-lezioni e presentati nelle e-tivity “Esercizi di Statistica e big data”. È possibile anche prendere visione in piattaforma delle prove di esame già proposte in precedenza.
In sede di esame è ammesso l'utilizzo del formulario ed una calcolatrice.
La prova orale è facoltativa (per coloro che avranno superato lo scritto) e verterà su tutti gli aspetti teorici e pratici spiegati durante il corso. Per consentire un corretto esercizio di valutazione e garantire un realistico accertamento della preparazione, lo studente può essere convocato dal docente per un colloquio orale. Al termine di tale colloquio, il voto conseguito nell'esame scritto può essere confermato oppure abbassato.
La valutazione finale, espressa in trentesimi, risulterà dal voto dello scritto, più eventuali punti conseguiti con l’e-tivity “Statistics in Practice” (massimo 2).
La conoscenza della statistica permette di analizzare i fenomeni in modo più oggettivo e scientifico, una capacità utile sia in azienda che in Istituzioni pubbliche e private. I metodi statistici si utilizzano in ogni campo: per la Medicina e la Psicologia, per Fisica, la Chimica, la Biologia, in Informatica e in Sociologia. In particolare, analizzare e interpretare l’aspetto quantitativo di alcuni aspetti dell’azienda, come guadagni, spese, obiettivi, clienti, è di fondamentale importanza: la statistica permette di analizzare processi produttivi e gestionali, conoscere e valutare il mercato in cui l’azienda agisce, fare previsioni e pianificare le strategie aziendali. L’utilizzo dei Big data, infine, consente di utilizzare dati tempestivi ed economici. Ad esempio, per una analisi di mercato in ambito turistico, è possibile fare web-scraping dei dati dei siti turistici ed analizzare – con tecniche qualitative e quantitative – i giudizi su monumenti, zone turistiche e singoli esercizi.