Lo que no se mide, lo que de alguna manera no se capta, NO EXISTE. Teodoro Luque Martinez

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1 Técnicas Estadísticas en Análisis de Mercados Lo que no se mide, lo que de alguna manera no se capta, NO EXISTE. Teodoro Luque Martinez

2 Xavier Barber: (en asunto SIEMPRE 3º Grado Estadística ) Tutorías: previa cita por mail (por razones de agenda) Lunes y Martes al finalizar las clases Clases Teóricas y Prácticas Tenéis Portátiles? Aula Teoría y Aula Prácticas 2/13

3 Temario Teoría: 1. ANALISIS MULTIVARIABLE EN LA INVESTIGACIÓN DE MARKETING. i. APLICACIONES DEL ANÁLISIS MULTIVARIANTE: REPASO. ii. APLICACIÓN DEL ANALISIS FACTORIAL EN MARKETING. iii. LA CLASIFICACIÓN EN INVESTIGACIÓN COMERCIAL: ANALISIS CLUSTER. iv. ANALISIS DE CORRESPONDENCIAS. v. ANALISIS DE DATOS DE EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL: ANALISIS DE LA VARIANZA. vi. APLICACIONES COMERCIALES DEL ANALISIS DISCRIMINANTE. 2. SEGMENTACIÓN EN INVESTIGACIÓN DE MARKETING. i. CONCEPTO Y CLASIFICACIÓN. ii. ETAPA DE ANÁLISIS. iii. ETAPA DE PERFIL. 3. OTRAS TECNICAS DE ANALISIS. i. ANÁLISIS DE DATOS ESPECÍFICOS: ANÁLISIS DE DATOS DE PANEL. ii. INTRODUCCIÓN A LOS MODELOS ESTRUCTURALES. 3/13

4 Temario Práctica: R, R-Commander y RcmdrPlugin.BCA: MVA: An Introduction to Applied Multivariate Analysis with R. DMwR-package: Functions and data for the book "Data Mining with R. FactoMineR: Multivariate Exploratory Data Analysis and Data Mining with R. 4/13

5 BIBLIOGRAFÍA: Técnicas de análisis de datos en investigación de mercados Aut: AutSec: Luque Martínez, Teodoro / Barrio Gómez de Agèuero, Jorge Edit: Madrid Pirámide D.L Statistics for marketing and consumer research Aut: Mazzocchi, Mario AutSec: Edit: Los Angeles [etc.] SAGE 2008 Customer and business analytics applied data mining for business decision making using R Aut: Putler, Daniel S. AutSec: Krider, Robert E. Edit: Boca Raton, FL CRC Press c /13

6 Una prueba Escrita-Práctica realizada en el aula de informática como Examen final. La puntuación será del 60% de la nota final. Un 35% las prácticas que se entreguen a lo largo del curso. Un 5% el seguimiento de tutorías, etc. 6/13

7 Enfoque de la Asignatura: Recuperar el tiempo Perdido Pregunta de Investigación Planteamiento del Problema Recolección de la Información Descripción de los Datos Modelización Redacción de Informe para la Toma de Decisiones Desgraciadamente no nos da tiempo a todo, pero 7/13

8 Enfoque de la Asignatura: Recuperar Técnicas ya vistas con enfoque más Teóricos, aplicándolas a la Investigación Comercial, utilizando siempre como entorno el R: GLMs, Factorial, etc Ver algunas técnicas nuevas para completar el cuadro clásico de Modelos Multivariantes 8/13

9 Métodos de Interdependencia (descriptivos) Escala métrica Escala NO métrica Análisis factorial Análisis cluster Análisis de escalas multidimensionales métrico Análisis de escalas multidimensionales no métrico Análisis de grupos no métricos Análisis de Correspondencia Múltiple Similitudes Preferencias 9/13

10 Métodos de Dependencia (Analíticos) UNA variable Dependiente VARIAS variables Dependientes Análisis de correlaciones Canónicas Ecuaciones Estructurales MANOVA Modelos Log- Lineales Y Escala Métrica Y Escala No Métrica Regresión Lineal Múltiple GLM ANOVA y ANCOVA Análisis Discriminante GLM (logit y probit) Análisis conjunto 10/13

11 EVALUACIÓN: Una prueba Escrita-Práctica (60%): Examen tipo Test en Aula de Informática sobre un caso práctico a desarrollar. Las preguntas versarán sobre partes de la resolución del caso. Las prácticas (35%): Un trabajo de Modelización, Análisis y Redacción de Informe sobre Estudios de Caso. El seguimiento (5%): Tutorías, Participación Activa en los Estudios de Caso, etc. 11/13

12 Nos comunicamos por: Site/Blog de la Asignatura Foro de la Asignatura (GoUmh) Correo electrónico Twitter, tendremos una cuenta para la asignatura. 12/13

13 Horarios: Torreblanca - Aula 0.1 Lunes clase de Teoría de 12:00 14:00 Si tenéis portátil, os lo traéis a clase y será menos aburrida La Galia - Aula De Informatica 0.1 A Martes clases de prácticas de 12:00-14:00 13/13

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