“Presentación de la Asignatura” 1480-Técnicas Estadísticas en Investigación de...
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Sesión004.“PresentacióndelaAsignatura”1480-TécnicasEstadísticasenInvestigacióndeMercadosGradoenEstadísticaempresariaCurso2014-15– SegundosemestreProfesor:XavierBarberiVallésDepartamento:Estadística,MatemáticaseInformática
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TécnicasEstadísticasenAnálisisdeMercados
Lo que no se mide, lo que de alguna manera no se capta, NO EXISTE.
Teodoro Luque Martinez
XaviBarber2013/2014
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Presentación
• XavierBarber:[email protected](enasuntoSIEMPRE“TEIM”)
• Tutorías:previacitapormail(porrazonesdeagenda).Lunesyjuevesalfinalizarlasclases.
• ClasesTeóricasyPrácticas:
– ¿TenéisPortátiles?
– AULADEINFORMATICA0.1A
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Temario– Revisandoconceptos:
• Repaso Estadística Descriptiva
• Repaso Modelos Lineales (RegresiónLineal,ANOVAyANCOVA)
• Repaso alaMineríadeDatos
• Regresión Logística
– AnálisisDiscriminante
– Árboles deDecisión yRandomForest
– IntroducciónalconceptodeRedesNeuronales
– Introducción alBigDataforConsumerPreference
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Prácticas• Rstudio
Elalumnodeberáaprenderaserautónomofrentealosproblemasqueseleplateen.
Algunaslibreríasquepuedenservirdeguíaalolargodelcursoson:
BCAyRcmdrPlugin.BCA:www.customeranalyticsbook.com
MVA:“AnIntroductiontoAppliedMultivariateAnalysiswithR”.
DMwR-package:Functionsanddataforthebook"DataMiningwithR“.
FactoMineR:“MultivariateExploratoryDataAnalysisandDataMiningwithR”.
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Creacióndeunblog– GoUmh:http://gouhm.es
• Blog,Documentos,Presentaciones,Formulariosycarpetascompartidas.
Losalumnosengruposde3realizaránunBlogcuyocontenidoserá:
– 10entradas“comentadas”relacionadasconlamateria.
– ResolucióndetresproblemasrealesplanteadosporelprofesormediantelacreacióndeunTest(FormulariodeGoogle).
– Creacióndeunalistade20enlacesrelacionadosconlaasignatura.
– Creacióndetrespresentacionesmostrandolasconclusionesalproblemaplanteadoanteriormente.
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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).
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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.
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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
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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%)
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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…
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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
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TÉCNICASESTADÍSTICAS
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TÉCNICASESTADÍSTICAS
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NOSCOMUNICAMOSPOR:
BLOGDELAASIGNATURA:http://umh1480.edu.umh.es/Twitter:@umh1480
TABLÓNDEANUNCIOSDELAASIGNATURA ocorreoelectrónicoparaanuncios“importantes”.
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Horario
• Lunes12:00– 14:00
• Jueves12:00– 14:00– LaGalia- AulaDeInformática0.1A(serecomiendatraer“vuestro”ordenador)