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Comercio

Grado y Doble Grado. Curso 2023/2024.

ANÁLISIS Y TRATAMIENTO ESTADÍSTICO DE DATOS CUALITATIVOS DE CLIENTES - 801962

Curso Académico 2023-24

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
* CG4 - Comprender y aplicar los mecanismos y técnicas de planificación, análisis de información, negociación, simulación, decisión y control en la relación comercial teniendo como base la estrategia comercial de la empresa

* CG5 - Desarrollar las capacidades conceptuales y operativas de futuros gestores y directivos comerciales



Transversales
* Alcanzar habilidades de comunicación, cooperación interpersonal y trabajo en equipo con el objetivo de desenvolverse convenientemente con todos los agentes que operan en la función comercial
Específicas
* Conocer las distintas herramientas informáticas que se utilizan en la actualidad dentro de la actividad comercial con el fin de poder elegir y manejar en cualquier momento la mejor herramienta disponible en una situación concreta.

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 utilizará los métodos de Clase Magistral y Clase Dialogada para exponer lo conceptos, contenidos y procedimientos relacionados con la materia.
• 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
No procede
Clases prácticas
* Realización de trabajos aplicados que permitan el seguimiento del aprendizaje de los alumnos y la evaluación del grado de asimilación de la teoría y la práctica en el análisis de datos cualitativos, además de la adquisición de competencias en el campo de la lógica y la estadística cualitativa aplicada.
* 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
No procede
Prácticas clínicas
No procede
Laboratorios
No procede
Exposiciones
En la exposición de trabajos
* 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
• Estudio reflexivo de los conceptos y definiciones desarrollados en clase
• 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 Web’s 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
• Asistencia a Seminarios, Conferencias, coloquios, relacionados con la asignatura, organizados por la Sección Departamental o el Departamento de Estadística e Investigación Operativa II (Métodos de Decisión) y la Facultad de Comercio y Turismo

• Colaboración en las actividades desarrolladas por la Sección Departamental de Estadística e Investigación Operativa (encuestas, picado de datos, entre otros).

Presenciales

6

Semestre

2

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

Si bien no hay pre-requisitos establecidos, se recomienda tener aprobadas las asignaturas relacionadas con la Estadística e inferencia y análisis multivariante.

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

 Tema 1   Datos y Bases de Datos de Clientes

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

Evaluación Continua. Este sistema implica un proceso de verificación permanente del aprendizaje de conocimientos, del desarrollo de capacidades y de las mejoras en la destreza operativa, de los alumnos.

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 AND FINLAY, BARBARA (2018). Statistical Methods for the Social Sciences, 5th Edition. Pearson.
- 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

*

Otra información relevante

Más información:
• 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

MódulosMaterias
FORMACIÓN COMPLEMENTARIACOMPLEMENTO INSTRUMENTAL

Grupos

Clases teóricas y/o prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo M01/02/2024 - 10/05/2024MARTES 11:00 - 13:0034ADOLFO HERNANDEZ ESTRADA
RAQUEL GONZALEZ DEL POZO
VIERNES 11:00 - 13:00AULA DE INFORMÁTICA 5ADOLFO HERNANDEZ ESTRADA
RAQUEL GONZALEZ DEL POZO