000072379 001__ 72379 000072379 005__ 20180822112704.0 000072379 037__ $$aGDOC-2017-27621 000072379 041__ $$aspa 000072379 041__ $$aeng 000072379 100__ $$0(orcid)0000-0003-0247-2119$$1387208$$aMARÍA PILAR OLAVE, RUBIO 000072379 24500 $$927621$$aAnálisis de datos y técnicas multivariantes 000072379 24200 $$927621$$aData Analysis and Multivariate Techniques 000072379 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2017-2018 000072379 520__ $$aLa materia a impartir tiene un marcado carácter práctico y cuantitativo, proporcionando las herramientas estadísticas necesarias para analizar una base de datos multivariantes, utilizando técnicas tanto de carácter exploratorio como confirmatorio, haciendo especial hincapié en las técnicas estadísticas de reducción y clasificación de datos muy utilizadas en Marketing e Investigación de Mercados. Su contenido está dividido en 6 bloques diferentes: introducción, análisis exploratorio de datos multivariantes, análisis de regresión múltiple, técnicas de reducción de datos, análisis de datos categóricos y técnicas de clasificación. En el bloque introductorio se presenta la materia a impartir situándola del plan de estudios conectándola con lo estudiado en los cursos previos y se describe la programación docente de la misma así como los criterios de evaluación. Para ello se presentan las bases de datos a tratar en la asignatura y se plantean múltiples preguntas de acuerdo con su organigrama. El segundo bloque describe las técnicas estadísticas más utilizadas para realizar un análisis exploratorio de datos prestando especial atención al problema de detección de datos atípicos así como al tratamiento de datos ausentes. El Análisis Multivariante propiamente dicho comienza partir del tercer bloque y contiene un bloque dedicado al análisis de regresión múltiple, un cuarto bloque a las técnicas de reducción de datos (Análisis de Componentes Principales y Análisis Factorial), otro bloque dedicado al análisis de datos categóricos y un último bloque dedicado a las técnicas de clasificación, tanto no supervisadas (Análisis Cluster) como supervisadas (Análisis Discriminante). Todos los temas se enfocarán desde un punto de vista práctico, utilizando bases de datos seleccionadas para ilustrar las técnicas explicadas e incidiendo más en las ideas que subyacen detrás de las mismas que en el aparataje matemático que utilizan. Para ello se utilizará el paquete estadístico SPSS 22.0 para el que la Universidad de Zaragoza tiene licencia de uso así como diversas bases de datos de diversas que ayuden al alumno una mejor comprensión y nivel de uso de las técnicas explicadas en clase. En este curso académico también se utilizará el software libre R en casi todos los temas de la asignatura. 000072379 521__ $$9137$$aGraduado en Marketing e Investigación de Mercados$$bDegree in Marketing and Market Research 000072379 540__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ 000072379 700__ $$0(orcid)0000-0001-8900-2069$$1308355$$aELENA OLIVAN, BELLIDO 000072379 830__ $$9450 000072379 8564_ $$s10113$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/72379/files/guia-27621-en.pdf$$yGuide (english) 000072379 8564_ $$s22374$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/72379/files/guia-27621-es.pdf$$yGuía (idioma español) 000072379 970__ $$aGDOC-2017-27621 000072379 980__ $$aGDOC$$bCiencias Sociales y Jurídicas$$bSocial Sciences and Law$$c109