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Master di 2° livello in
Big Data Engineering
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Business Analytics
CFU: 4

L'insegnamento mira a fornire all'allievo conoscenze pratiche per l'applicazione di metodologie di analisi dei dati nei tre livelli di business analytics (descrittivo, predittivo, prescrittivo), integrando conoscenze di probabilità, statistica e ottimizzazione, con riferimento a domini applicativi specifici (supply chain/retail management, finanza, marketing, etc.). Verrà fatto ampio uso di R e verranno discussi business case prevalentemente tratti dalla libreria Harvard Business School.        

Programma

  • Esempi di applicazione di modelli descrittivi in problemi business: basket analysis; clustering e segmentazione di mercato; data reduction e mappe di percezione nel marketing; misure di prestazione in web marketing 
  • Apprendimento e uso di modelli predittivi: modelli di pricing e applicazioni a retail management; customer churn; profitability analysis; effetto di missing data; applicazione di modelli di classificazione
  • Decisioni in condizioni di incertezza: alberi di decisione, decisioni di investimento e opzioni reali; ottimizzazione stocastica e robusta; misura e gestione del rischio; apprendimento statistico di regole decisionali. Applicazioni in supply chain management, retail management (scelta dell’assortimento), e finanza
  • Discussione di business case, tra i quali: 
  1. Colonial Broadcasting Company (regressione lineare e scelta di contratti pubblicitari) 
  2. Paper and more (previsione di domanda e gestione delle scorte in condizioni di incertezza)
  3. Pilgrim Bank (analisi di profittabilità e ritenzione di clienti mediante regressione lineare e logistica)
  4. Air France web marketing