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.

• 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

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