2009-2010
Anàlisi de Dades (20825)
Curs acadèmic |
2009-2010 |
Nom de l'assignatura |
Anàlisi de Dades |
Codi |
20825 |
Tipus d'assignatura |
Obligatòria |
Titulació |
Economia i Administració |
|
d'empreses |
Nombre de crèdits |
|
ECTS |
6 |
Hores dedicació estudiant |
107 hores |
Curs |
1r. curs |
Tipus |
trimestre |
Període |
1r. trimestre |
Coordinació |
Walter García-Fontes |
Departament |
Economia i Empresa |
Professorat |
Walter García-Fontes |
|
Luca Di Gennaro |
|
Ana Isabel Guerra |
|
Eva Ventura |
|
Ajudants |
Grups |
Administració d'Empreses (2) |
|
Economia (2) |
|
Empresarials (2) |
|
International Business |
|
Economics (1) |
Llengua de docència |
Català, castellà i anglès |
Horari |
|
Classes magistrals |
Dimecres |
Seminaris |
De dilluns a divendres |
1. Presentació de l'assignatura
Anàlisi de Dades és un curs que se centra en la recollida, organització i anàlisi descriptiva de dades estadístiques.
Aquesta assignatura es coneix també com Estadística Descriptiva. És la forma més bàsica de l'estadística, però estableix les bases per a tot el coneixement estadístic, i per tant és molt important. Les competències adquirides, però, a més d'útils per al futur són també instrumentals per al dia a dia de totes les assignatures. A més l'ús de l'estadística es troba a diversos àmbits, inclosos els mitjans de comunicació o l'administració, i probablement l'alumne en sap més del que pensa abans d'assistir a qualsevol curs d'estadística.
És un curs de caire pràctic i on es treballa l'estadística en forma intuïtiva, sense cap ús de fonaments matemàtics.
A més de treballar els conceptes i les tècniques relacionades amb l'estadística descriptiva, el curs també introdueix a l'ús de l'ordinador per al tractament de dades.
En poques paraules, és un curs en el qual s'aprendran els conceptes bàsics de l'estadística descriptiva i s'aplicaran en forma pràctica aquests conceptes a l'anàlisi de diversos conjunts de dades amb l'ajuda del ordinador.
Prerequisits per a l'itinerari formatiu
El curs conté tots els elements necessaris per al seu seguiment, i no pressuposa cap coneixement previ d'estadística.
No es requereixen tampoc coneixements matemàtics previs, més enllà de les matemàtiques bàsiques relacionades amb les operacions algebraiques més elementals, així com la manipulació de fórmules establertes, especialment amb la inclusió de sumatòries.
El curs fa un ús intensiu de l'ordinador com a eina per a recolzar l'anàlisi i interpretació de dades estadístiques. Se suposa que els alumnes tenen una experiència prèvia en entorns informàtics, tot i que es treballarà el seu ús per a l'organització i anàlisi de dades i per tant no es plantegen pre-requisits en aquest aspecte.
Valor afegit per a l'estudiant
L'assignatura és bàsica perquè l'estudiant assoleixi les competències necessàries per recolzar la presa de decisions mitjançant un coneixement basat en fets i dades sobre l'entorn econòmic. Forma part, per tant, dels itineraris formatius que tenen per objectiu treballar les competències instrumentals d'anàlisi estadística dels fenòmens reals.
Anàlisi de Dades és el primer curs d'estadística, en una seqüència que continua amb altres cursos d'estadística que proveeixen els fonaments matemàtics, així com altres cursos específics de l'administració d'empreses i l'anàlisi econòmica.
2. Competències a assolir en l'assignatura
A continuació presentem les competències a assolir en l'assignatura:
Tipus de competència |
Pes a l'avaluació |
Generals/Transversals |
|
1. Competències per a la comunicació |
2% |
oral i escrita |
|
2. Capacitat d'anàlisi i síntesi |
1% |
3. Capacitat per al treball en equip |
1% |
4. Aprenentatge a partir de l'ús i |
1% |
l'experiència |
|
5. Aplicació del coneixement teòric i |
1% |
eines d'anàlisi a situacions reals |
|
6. Habilitat per treballar de manera |
1% |
autònoma |
|
Específiques |
|
7. Coneixement de les tècniques |
|
numèriques i gràfiques de descripció i |
10% |
anàlisi de dades |
|
8. Aplicació de les tècniques numèriques |
|
i gràfiques de descripció i anàlisi de |
25% |
dades |
|
9. Ús de les eines informàtiques |
7% |
bàsiques |
|
10. Capacitat per utilitzar l'ordinador per |
|
posar en pràctica les tècniques |
9% |
bàsiques de tipus numèric i gràfic |
|
11. Habilitats per a l'aplicació de |
|
tècniques estadístiques en la |
40% |
resolució de problemes |
|
12. Habilitats de recerca de fonts adients i |
|
discriminació de dades en la |
1% |
realització de treballs en equip |
|
13. Capacitat per comunicar a persones |
|
no expertes informes professionals |
1% |
amb descripció de dades |
|
estadístiques |
|
4. Avaluació
La màxima puntuació possible és de 100, a guanyar d'acord amb diverses activitats d'avaluació contínua i final que mesuraran el grau d'assoliment de les diverses competències que es treballen durant el curs.
Tipus d'avaluació
Avaluació contínua
Tests Setmanals:
Es faran tests setmanals tant a les classes magistrals com als seminaris, que suposaran un màxim de 25 punts de la nota final. És necessari haver obtingut un mínim de 10 punts perquè es valorin les altres activitats.
Treball en equip:
Avaluació contínua mitjançant un treball d'equip, on es podran guanyar 20 punts en total. El treball d'equip consisteix en l'anàlisi d'un producte escollit pel grup de treball i la justificació de la introducció en el mercat d'un producte alternatiu en base als resultats obtinguts per l'anàlisi estadística.
Lliurament setmanals de tasques:
Cada setmana s'assignen tasques que treballen algun aspecte concret dels conceptes introduïts a la setmana precedent. Es poden guanyar 5 punts si es completen totes aquestes tasques amb èxit.
Avaluació final
Es farà un examen al final del trimestre on es poden guanyar 50 punts de la nota. L'examen és obligatori. S'ha d'obtenir un mínim de 20 punts per tenir dret a què es valorin les altres activitats.
L'examen constarà de vuit preguntes pràctiques. Es valorarà entre d'altres la capacitat de resolució de problemes, l'aplicació de coneixements teòrics i eines gràfiques i numèriques per a l'anàlisi de situacions reals, i l'aprenentatge a partir de l'experiència.
El temps de realització previst és de dues hores.
Criteris per obtenir els crèdits del curs
Per obtenir els crèdits del curs s'ha d'obtenir un mínim de 50 punts en total, amb un mínim de 20 punts en l'examen final i de 10 punts en els tests setmanals.
A continuació presentem un quadre resum del criteris d'avaluació general.
Avaluació en termes d'activitats |
||
Avaluació final |
Examen final |
50 punts de la nota final |
|
(al final del trimestre |
(es necessita un mínim de |
|
|
20 punts) |
Avaluació |
Tests setmanals |
25 punts de la nota final |
Continuada |
d'avaluació |
(es necessita un mínim de |
|
|
15 punts) |
|
Treball |
20 punts de la nota final |
|
en equip |
|
|
Lliurament setmanal |
5 punts de la nota final |
|
de tasques |
|
Total de punts a guanyar |
100 punts |
|
|
(Es necessita obtenir |
|
|
almenys 50 punts i complir |
|
|
els requisits de mínims |
|
|
establerts per a l'examen |
|
|
final i els tests setmanals) |
6. Metodologia
Organització de l'assignatura
Activitats per als estudiants
La metodologia de l'assignatura es basa en les següents activitats per als estudiants:
1. 10 sessions en grup gran per a la presentació de conceptes i aplicacions bàsiques, on es produeix una transmissió de coneixements des del professor a l'alumne.
2. 8 sessions en grup petit on es treballen de forma conjunta i interactiva els diferents conceptes, on hi ha una transmissió de coneixements però també un aprenentatge mitjançant la pràctica.
3. 10 sessions de treball autònom individual dels alumnes on hi ha aprenentatge mitjançant la pràctic i l'ús.
4. treballs autònoms en equip on hi ha aprenentatge mitjançant la pràctica i mitjançant la interacció entre els components de l'equip.
5. preparació de l'examen final.
6. realització de l'examen final.
En termes cronològics l'adequat seguiment del curs d'un alumne implica, de forma general, les següents etapes:
1. Assistència a la sessió de grup gran (2 hores a la setmana).
2. Sessions en grup petit (1 hora a la setmana, a partir de la tercera setmana)
3. Treball autònom (temps suggerit: 4 hores a la setmana)
4. Treball en equip (temps suggerit: 3 hores a la setmana)
5. Preparació de l'examen final (temps suggerit: 15 hores al final del curs)
6. Realització de l'examen final (2 hores)
El quadre següent presenta el total d'hores que l'alumnat dedicarà a aquest curs:
|
|||||||
|
Grup |
Grup |
Treball |
Treball |
Preparació |
Realització |
Dedicació |
|
Gran |
Petit |
Autònom |
Autònom |
Examen |
Examen |
Setmanal |
|
|
|
Individual |
Equip |
|
|
|
Setmana 1 |
2 |
|
3 |
|
|
|
5 |
Setmana 2 |
2 |
|
3 |
|
|
|
5 |
Setmana 3 |
2 |
1 |
4 |
3 |
|
|
10 |
Setmana 4 |
2 |
1 |
4 |
3 |
|
|
10 |
Setmana 5 |
2 |
1 |
4 |
3 |
|
|
10 |
Setmana 6 |
2 |
1 |
4 |
3 |
|
|
10 |
Setmana 7 |
2 |
1 |
4 |
3 |
|
|
10 |
Setmana 8 |
2 |
1 |
4 |
3 |
|
|
10 |
Setmana 9 |
2 |
1 |
4 |
3 |
|
|
10 |
Setmana 10 |
2 |
1 |
4 |
3 |
|
|
10 |
Preparació |
|
|
|
|
15 |
|
15 |
Examen |
|
|
|
|
|
|
|
Examen Final |
|
|
|
|
|
2 |
2 |
Total Hores |
|
|
|
|
|
|
|
(107) |
20 |
8 |
38 |
24 |
15 |
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
7. Programació d'activitats
Competències i calendari
Setmana |
Activitat |
Recursos |
|
|
|
Continuat de la pàgina anterior |
|
|
Setmana |
Activitat |
Recursos |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Setmana 1 |
|
|
Classe gran |
Presentació de |
Moore secció inicial, |
|
l'assignatura; |
apartat 2.3 |
|
Introducció a |
|
|
l'estadística; |
|
|
Obtenció d'una |
|
|
mostra aleatòria |
|
Setmana 2 |
|
|
Classe gran |
Examen descriptiu |
Moore pàg. 6-20 |
|
de les dades |
|
Setmana 3 |
|
|
Classe Gran |
Test 1: Setmana 1 i 2 |
|
|
Descripció d'una |
Moore pàg. 30-51 |
|
variable quantitativa |
|
Seminari |
Test sobre Ús de Calc; |
|
|
Cas Pràctic 1 |
|
Setmana 4 |
|
|
Classe gran |
Transformacions de les |
Dossier pàg 1-8 |
|
dades; |
|
|
Dades agrupades |
|
Seminari |
Test sobre ODStatistics; |
|
|
Cas pràctic 2 |
|
Setmana 5 |
|
|
Classe gran |
Test 2: 1 variable |
|
|
numèrica |
|
|
Càlculs amb la |
Moore pàg. 51-75 |
|
distribució normal |
|
Seminari |
Primera presentació |
|
|
treball d'equip |
|
Setmana 6 |
|
|
Clase gran |
Anàlisi de 2 variables |
Moore pàg. 97-173 |
|
numèriques |
|
Seminari |
Test sobre càlculs amb |
|
|
la normal; |
|
|
Cas pràctic 3 |
|
Setmana 7 |
|
|
Clase gran |
Test 3: Distribució normal |
|
|
2 variables categòriques |
Moore pàg. 173-203 |
Seminari |
Test: 2 variables numèriques; |
|
|
Cas pràctic 4 |
|
Setmana 8 |
|
|
Clase Gran |
Sèries temporals |
Dossier pàg 42-69 |
Seminari |
Segona presentació del |
|
|
treball d'equip |
|
Setmana 9 |
|
|
Classe gran |
Test 4: dues variables |
|
|
Desigualtat |
Dossier pàg. 9-14 |
Seminari |
Test: 2 variables categòriques; |
|
|
Cas pràctic 5 |
|
Setmana 10 |
|
|
Classe gran |
Nombres índex |
Dossier pàg. 22-41 |
Seminari |
Última presentació del |
|
|
treball d'equip |
|
|
|
|
Esdeveniments més importants
Totes les setmanes s'han de completar els guions de treball independent.
Setmana |
Esdeveniment |
1 |
Formació de seminaris |
2 |
Formació d'equips i elecció del projecte |
3 |
Test 1 en classe gran, Test 1 en seminari |
4 |
Test 2 en seminari |
5 |
Test 2 en classe gran, primera presentació dels equips |
6 |
Test 3 en seminari |
7 |
Test 3 en classe gran, test 4 en seminari |
8 |
Segona presentació dels equips |
9 |
Test 4 en classe gran, Test 5 en seminari |
10 |
Tercera presentació dels equips |
Recursos didàctics
1. Llibre de text: David Moore, "Estadística bàsica aplicada", segona edició, Editorial Bosch.
2. Software d'anàlisi de dades ODStatistics: instal·lat als ordinadors de la UPF. Us el podeu baixar i portar a casa.
3. Dossier de teoria preparat pels professors.