Comercio
Grado y Doble Grado. Curso 2023/2024.
ANÁLISIS Y TRATAMIENTO ESTADÍSTICO DE DATOS CUALITATIVOS DE CLIENTES - 801962
Curso Académico 2023-24
Datos Generales
- Plan de estudios: 0831 - GRADO EN COMERCIO (2009-10)
- Carácter: Optativa
- ECTS: 6.0
SINOPSIS
COMPETENCIAS
Generales
* CG5 - Desarrollar las capacidades conceptuales y operativas de futuros gestores y directivos comerciales
Transversales
Específicas
CE16 - Conocer el método y los concepto estadísticos necesarios para el análisis de mercado y las actividades comerciales: modelos que permiten predecir distintos escenarios futuros, obtener muestras validas o aplicar análisis multivariable para la obtención de segmentación de mercados, mapas de posicionamiento, análisis factoriales, etc.
ACTIVIDADES DOCENTES
Clases teóricas
El/la profesor/a presentará material audio, visual o mixto en el desarrollo de las clases.
Se utilizará el Método del Caso que permitirá el estudio de casos reales, relevantes y actuales de la actividad productiva relacionada con el comercio.
Seminarios
Clases prácticas
* Las prácticas se desarrollaran en un aula de informática haciendo uso de los programas SPSS y R
* Tutorías individuales o grupales y sesiones de consulta personalizadas para tratar los casos de especial dificultad de comprensión y/o aprendizaje de las capacidades objetivo.
Trabajos de campo
Prácticas clínicas
Laboratorios
Exposiciones
* La claridad y soltura en la exposición.
* La exposición deberá ser comprensible para todos los oyentes (alumnos y profesor)
* La exposición deberá incluir ilustraciones y ejemplos del tema en cuestión.
Presentaciones
Estudios y reflexión sobre los modelos cualitativos y sus aplicación práctica
Búsqueda de información relevante en el mundo del comercio y la economía en general en Internet y Webs especializadas.
Elaboración y ejecución de los casos propuestos por el/la profesor/a para su posterior exposición en clase o entrega a través del Campus Virtual
Otras actividades
Colaboración en las actividades desarrolladas por la Sección Departamental de Estadística e Investigación Operativa (encuestas, picado de datos, entre otros).
Presenciales
Semestre
Breve descriptor:
La asignatura tiene un doble objetivo: Por un lado, que los alumnos se familiaricen con la terminología utilizada en el mundo de las bases de datos y por otro, que aprendan los métodos y conceptos estadísticos necesarios para el análisis, la interpretación y el manejo de la información cualitativa en el ámbito del Comercio. También pretende introducir a los alumnos en espacio del manejo del programa R.
Requisitos
Objetivos
- Adquirir habilidades y destrezas en la gestión, manipulación de datos de clientes con fines publicitarios y/o prospección comercial.
- Aprender los métodos y conceptos estadísticos necesarios para el análisis, la interpretación y el manejo de la información cualitativa en el ámbito del comercio.
- Aprender a explotar, identificar, procesar y describir datos cualitativos y a comunicar los resultados extraídos de las distintas dimensiones de la actividad comercial.
- Conocer los fundamentos de los modelos basados en bases de datos cualitativos
Contenido
1.1 Introducción- Conceptos básicos
1.2 Bases de datos estructuradas
12.1. Bases de datos Relacionales
12.2. Bases de datos orientadas a Objetos
1.3 Bases de datos No estructuradas Big Data
Tema 2 Introducción Datos Cualitativos en la Gestión Comercial
2.1. Datos de respuesta categórica
2.2. Escala nominal-ordinal y binaria
2.3. Distribuciones para datos categóricos
2.4. Inferencia estadística para datos categóricos
Tema 3 Tablas de Clasificación Cruzadas (TC) Bidimensionales y Multidimensionales
3.1. Aspectos generales
3.2. Estructura probabilística para TC
3.3. Independencia en TC (2x2) y (RxS)
3.4. Contraste de independencia global
3.5. Contrastes de independencia parcial
3.6. Contrastes de Independencia condicionada
3.7. Aplicaciones en el Sector Comercio
Tema 4 Modelos de Datos Cualitativos en el Sector Comercio
4.1 Modelos lineales para datos binarios
4.2 Modelo discriminante de 2 grupos
4.3 Extensiones para variables politómicas (modelos de tasas y frecuencias)
4.4 Aplicaciones en el Sector Comercio
Tema 5 Modelos de Regresión Logística
5.1. Introducción
5.2. Interpretación de los parámetros
5.3. Regresión logística e inferencia
5.4. Regresión logística con predictores categóricos
5.5. Poder predictivo del modelo
5.6. Aplicaciones en el Sector Comercio
Tema 6 Modelos Log-Lineales para Tablas de Clasificación Cruzada
6.1 Introducción
6.2 Modelos log-lineales e inferencia
6.3 Modelos log-lineales para TC (2x2)
6.4 Bondad de ajustes de modelo log-lineal
6.5. Aplicaciones en el Sector Comercio
Tema 7 Modelos de Regresión de Poisson
7.1 Introducción
7.2 Metodología en regresiones de Poisson
7.3 Ejemplo simple de las cuentas (conteo) de Poisson
7.4 Tratamiento de la sobredispersión
7.5 Aplicaciones en el Sector Comercio
Evaluación
Criterios de Evaluación:
1. Pruebas orales y/o escritas: 50%
2. Resolución de problemas, casos, ejercicios y trabajos: 40%
3. Participación y actitud del/la alumno/a en clase a lo largo del semestre: 10%
Fórmula de cálculo de la nota final:
NOTA (Final) = 0,5 x (promedio exámenes) + 0,4 x (promedio Prácticas, trabajos, presentaciones, etc.) + 0,1 x (Promedio participación en clase y otros)
Bibliografía
- AGRESTI, ALAN (2013). An Introduction to Categorical Data Analysis. Third Edition. John Wiley & Sons. New Jersey.
- CONNOLLY, THOMAS y BEGG, CAROLYN (2007). Sistemas de Bases de Datos. Un Enfoque Práctico para Diseño, Implementación y Gestión. Pearson. Addison Wesley. Reimpresión España.
- DEY, IAN (2005). Qualitative data Analysis. A User-Friendly Guide for Social Scientists. Edition published by Routledge - Taylor & Francis Group. London and New York.
- LEONARD, THOMAS (2000). A Course in Categorical Data Analysis. Chapman & HALL/CRC. London.
- POWERS, DANIEL A. AND XIE, YU (1999). Statistical Methods for Categorical Data Analysis. Academic Press, Inc.
- RUIZ-MAYA PERÉZ, LUIS (coordinador) et. al. (2000). Metodología Estadística para el Análisis de Datos Cualitativos. Centro de Investigaciones Sociológicas (CIS). Madrid.
- VON EYE, ALEXANDER AND MUN, EUN-YOUNG (2013). Log-Linear Modeling. Concepts, Interpretation, and application. John Wiley & Sons, Inc. New Jersey and Canada
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Otra información relevante
La asignatura se impartirá en un aula de informática utilizando los programas SPSS, R, RStudio o jamovi
Las prácticas se realizarán en ordenador (siempre que el desarrollo del programa lo permita)
Las prácticas fuera de clase ser realizarán siempre que el desarrollo del programa lo permita.
La evaluación continua permite
* La aprobación de la asignatura por curso
* La nota final será la suma ponderada de los 3 criterios de evaluación considerados
* Los exámenes orales o escritos tendrán una ponderación del 50%
Estructura
Módulos | Materias |
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FORMACIÓN COMPLEMENTARIA | COMPLEMENTO INSTRUMENTAL |
Grupos
Clases teóricas y/o prácticas | ||||
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Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
Grupo M | 01/02/2024 - 10/05/2024 | MARTES 11:00 - 13:00 | 34 | ADOLFO HERNANDEZ ESTRADA RAQUEL GONZALEZ DEL POZO |
VIERNES 11:00 - 13:00 | AULA DE INFORMÁTICA 5 | ADOLFO HERNANDEZ ESTRADA RAQUEL GONZALEZ DEL POZO |