Descrizione
Gli indicatori aziendali possono essere variabili di tipo quantitativo o di tipo qualitativo, e, in alcuni casi, anche quando di natura quantitativa, non possono essere analizzati come variabili continue, ma richiedono tools specifici per dati di natura discreta.
La diffusa tendenza ad utilizzare come fonte di informazione prevalentemente dati di natura continua è da attribuirsi alla maggior diffusione e conoscenza dei metodi statistici per dati continui. In realtà in ambito aziendale abbiamo a che fare tutti i giorni con dati di tipo discreto. Spesso questo tipo di dati non viene misurato o, addirittura, viene misurato attraverso metodi non adeguati perché non specifici.
Le variabili categoriali sono variabili discrete la cui scala di misura è costituita da un set di categorie che misurano una caratteristica in termini qualitativi (ad esempio valori del tipo Pass/Fail, o scale costituite da indici di gradimento). Queste variabili non possono essere analizzate utilizzando i metodi statistici per varabili continue, ma richiedono metodi, strumenti e modelli statistici specifici che tengano conto della loro natura discreta.
Il Gruppo Galgano propone un workshop introduttivo che permetta ai partecipanti di apprendere alcuni concetti di base in ambito di analisi di dati di tipo categoriale.
Lo scopo di questo seminario è quello di sensibilizzare le aziende sull’opportunità di accrescere competenze e capacità analitiche e quindi strategiche delle funzioni aziendali responsabili del Data Management, mettendo in evidenza questi aspetti e fornendo una traccia orientativa per un approccio adeguato a questa tipologia di dati.
Il seminario sarà tenuto da un esperto con una specifica conoscenza in ambito di analisi di dati categoriali.
Il corso si propone i seguenti obiettivi:
- Riuscire ad identificare nel proprio contesto lavorativo la natura e le caratteristiche degli indicatori di processo al fine di pianificare ed implementare il corretto approccio analitico
- Tracciare una linea guida per un approccio strutturato all’analisi di dati di tipo categoriale
- Fornire alcuni esempi pratici come spunto di analisi da mettere in pratica in diversi contesti lavorativi
