“presentación de la asignatura” 1480-técnicas estadísticas en investigación de...
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Sesión004.“PresentacióndelaAsignatura”1480-TécnicasEstadísticasenInvestigacióndeMercadosGradoenEstadísticaempresariaCurso2014-15– SegundosemestreProfesor:XavierBarberiVallésDepartamento:Estadística,MatemáticaseInformática
TécnicasEstadísticasenAnálisisdeMercados
Lo que no se mide, lo que de alguna manera no se capta, NO EXISTE.
Teodoro Luque Martinez
XaviBarber2013/2014
Presentación
• XavierBarber:[email protected](enasuntoSIEMPRE“TEIM”)
• Tutorías:previacitapormail(porrazonesdeagenda).Lunesyjuevesalfinalizarlasclases.
• ClasesTeóricasyPrácticas:
– ¿TenéisPortátiles?
– AULADEINFORMATICA0.1A
Temario– Revisandoconceptos:
• Repaso Estadística Descriptiva
• Repaso Modelos Lineales (RegresiónLineal,ANOVAyANCOVA)
• Repaso alaMineríadeDatos
• Regresión Logística
– AnálisisDiscriminante
– Árboles deDecisión yRandomForest
– IntroducciónalconceptodeRedesNeuronales
– Introducción alBigDataforConsumerPreference
Prácticas• Rstudio
Elalumnodeberáaprenderaserautónomofrentealosproblemasqueseleplateen.
Algunaslibreríasquepuedenservirdeguíaalolargodelcursoson:
BCAyRcmdrPlugin.BCA:www.customeranalyticsbook.com
MVA:“AnIntroductiontoAppliedMultivariateAnalysiswithR”.
DMwR-package:Functionsanddataforthebook"DataMiningwithR“.
FactoMineR:“MultivariateExploratoryDataAnalysisandDataMiningwithR”.
Creacióndeunblog– GoUmh:http://gouhm.es
• Blog,Documentos,Presentaciones,Formulariosycarpetascompartidas.
Losalumnosengruposde3realizaránunBlogcuyocontenidoserá:
– 10entradas“comentadas”relacionadasconlamateria.
– ResolucióndetresproblemasrealesplanteadosporelprofesormediantelacreacióndeunTest(FormulariodeGoogle).
– Creacióndeunalistade20enlacesrelacionadosconlaasignatura.
– Creacióndetrespresentacionesmostrandolasconclusionesalproblemaplanteadoanteriormente.
Seminarios• A lo largo del cuatrimestre se realizarán seminarios en diversas
asignaturas.
• Los seminarios serán realizados por otros profesores o por losprofesores de la asignatura pero exponiendo un caso real, ohablando respecto a una temática afín a la asignatura.
• La asistencia y el aprovechamiento cuentan para la nota final de laasignatura.
• Ejemplos de Seminarios anteriores:– El modelo de la Universidades Públicas (Análisis Factorial).– La demanda Eléctrica (RedesNeuronales).
BIBLIOGRAFÍATécnicas de análisis de datos en investigación de mercadosAutSec: Luque Martínez, Teodoro / Barrio Gómez de Agèuero, JorgeEdit: Madrid Pirámide D.L. 2011Statistics for marketing and consumer research Aut: Mazzocchi, MarioAutSec:Edit: Los Angeles [etc.] SAGE 2008Customer and business analytics applied data mining for business decision making using RAut: Putler, Daniel S.AutSec: Krider, Robert E.Edit: Boca Raton, FL CRC Press c2012.
EVALUACIÓN§ Una prueba Escrita-Práctica realizada en el aula de informática como Examen final,
donde el alumno deberá entregar un informe (Portada, índices, Resumen, descriptivos
numéricos+gráficos, modelización según el tipo de datos). La puntuación será del 60%
de la nota final.
§ Un 25% de las 3 prácticas que se entreguen a lo largo del curso. La entrega fuera de
plazo será penalizada proporcionalmente al número de días del retraso.
§ Un 10% con actividades grupales orientadas a la TICS y la estadística.
§ Un 5%del seguimiento de las tutorías y asistencia a los Seminarios
EVALUACIÓN
• Creación de material multimedia por parejas: (25%)
– Presentación tipo Powerpoint, preferiblemente desdeRStudio
– Video presentacióndel trabajo.
– Documento en formato “R” del tema.
• Trabajo Individual: informe sobre un banco de datos. (15%)
• Prueba Escrita-Práctica: tipo test + generación de informe. (55%)
• Seguimiento en tutorías y participación en foros. (5%)
ENFOQUEDELAASIGNATURA
Enfoque de la Asignatura:Recuperar el tiempo Perdido…
Pregunta de InvestigaciónPlanteamiento del ProblemaRecolección de la InformaciónDescripción de los DatosModelizaciónRedacción de Informe para la Toma de Decisiones
Desgraciadamentenonosdatiempoatodo,pero…
ENFOQUEDELAASIGNATURA
Recuperar Técnicas ya vistas, aplicándolas ala Investigación Comercial, utilizandosiempre como entorno el R: GLMs, Factorial,etc…
Ver algunas técnicas nuevas para completarel cuadro “clásico” de ModelosMultivariantes
TÉCNICASESTADÍSTICAS
TÉCNICASESTADÍSTICAS
NOSCOMUNICAMOSPOR:
BLOGDELAASIGNATURA:http://umh1480.edu.umh.es/Twitter:@umh1480
TABLÓNDEANUNCIOSDELAASIGNATURA ocorreoelectrónicoparaanuncios“importantes”.
Horario
• Lunes12:00– 14:00
• Jueves12:00– 14:00– LaGalia- AulaDeInformática0.1A(serecomiendatraer“vuestro”ordenador)