* CG4 - Comprender y aplicar los mecanismos y técnicas de planificación, análisis de información, negociación, simulación, decisión y control en la relación comercial teniendo como base la estrategia comercial de la empresa.

* CG5 - Desarrollar las capacidades conceptuales y operativas de futuros gestores y directivos comerciales.

* Alcanzar habilidades de comunicación, cooperación interpersonal y trabajo en equipo con el objetivo de desenvolverse convenientemente con todos los agentes que operan en la función comercial

* Conocer las distintas herramientas informáticas que se utilizan en la actualidad dentro de la actividad comercial con el fin de poder elegir y manejar en cualquier momento la mejor herramienta disponible en una situación concreta.

CE16 - Conocer el método y los concepto estadísticos necesarios para el análisis de mercado y las actividades comerciales: modelos que permiten predecir distintos escenarios futuros, obtener muestras validas o aplicar análisis multivariable para la obtención de segmentación de mercados, mapas de posicionamiento, análisis factoriales, etc.

• El/la profesor/a utilizará los métodos de clase magistral y clase dialogada para exponer los conceptos, contenidos y procedimientos relacionados con la materia.
• El/la profesor/a presentará material audio, visual o mixto en el desarrollo de las clases.

No procede

* Realización de trabajos aplicados que permitan el seguimiento del aprendizaje de los alumnos y la evaluación del grado de asimilación de la teoría y la práctica en el análisis de datos cualitativos, además de la adquisición de competencias en el campo de la lógica y la estadística cualitativa aplicada.
* Las prácticas se desarrollaran en un aula de informática haciendo uso de los programas SPSS y/o R.
* Tutorías individuales o grupales y sesiones de consulta personalizadas para tratar los casos de especial dificultad de comprensión y/o aprendizaje de las capacidades objetivo.

No procede

No procede

No procede

En la exposición de trabajos.
* La claridad y soltura en la exposición.
* La exposición deberá ser comprensible para todos los oyentes (alumnos y profesor).
* La exposición deberá incluir ilustraciones y ejemplos del tema en cuestión.

• Estudio reflexivo de los conceptos y definiciones desarrollados en clase.
• Estudios y reflexión sobre los modelos cualitativos y sus aplicación práctica.
• Búsqueda de información relevante en el mundo del comercio y la economía en general en Internet y páginas webs especializadas.
• Elaboración y ejecución de los casos propuestos por el/la profesor/a para su posterior exposición en clase o entrega a través del Campus Virtual.

• Asistencia a Seminarios, Conferencias, coloquios, relacionados con la asignatura, organizados por el Departamento de Economía Financiera y Actuarial y Estadística.

• Colaboración en las actividades desarrolladas por el Departamento de Economía Financiera y Actuarial y Estadística.

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Si bien no hay requisitos establecidos, se recomienda haber cursado y aprobado asignaturas relacionadas con la Estadística, incluyendo análisis de datos e inferencia, así como técnicas estadísticas multivariantes.

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.

Criterios de Evaluación:

1. Pruebas orales y/o escritas: 50%
2. Resolución de problemas, casos, ejercicios y trabajos: 40%
3. Participación y actitud del/la alumno/a en clase a lo largo del semestre: 10%

Formas de superar la asignatura:

1. Exámenes parciales. La nota media de los parciales debe ser mayor o igual a 5 con una nota mínima de un 4 en cada parcial. En este caso, la nota final, que será el resultado de ponderar un 50% la nota media de los parciales y un 50% la evaluación continua, debe ser también mayor o igual a 5.

2. En caso de no superar la asignatura por exámenes parciales, el/la alumno/a deberá presentarse en el examen ordinario de al menos la/s parte/s que han provocado la no superación de la asignatura. La nota final de la asignatura, que será el resultado de ponderar un 50% la nota del examen ordinario y un 50% la evaluación continua, debe ser mayor o igual a 5.

3. En caso de no superar la asignatura en la convocatoria ordinaria, el/la alumno/a deberá presentarse en el examen extraordinario de toda la materia impartida. La nota final de la asignatura, que será el resultado de ponderar un 50% la nota del examen extraordinario y un 50% la evaluación continua, debe ser mayor o igual a 5

- AGRESTI, ALAN AND FINLAY, BARBARA (2018). Statistical Methods for the Social Sciences, 5th Edition. Pearson.
- AGRESTI, ALAN (2013). An Introduction to Categorical Data Analysis. Third Edition. John Wiley & Sons. New Jersey.
- DEY, IAN (2005). Qualitative data Analysis. A User-Friendly Guide for Social Scientists. Edition published by Routledge - Taylor & Francis Group. London and New York.
- LEONARD, THOMAS (2000). A Course in Categorical Data Analysis. Chapman & HALL/CRC. London.
- POWERS, DANIEL A. AND XIE, YU (1999). Statistical Methods for Categorical Data Analysis. Academic Press, Inc.
- RUIZ-MAYA PERÉZ, LUIS (coordinador) et. al. (2000). Metodología Estadística para el Análisis de Datos Cualitativos. Centro de Investigaciones Sociológicas (CIS). Madrid.
- VON EYE, ALEXANDER AND MUN, EUN-YOUNG (2013). Log-Linear Modeling. Concepts, Interpretation, and application. John Wiley & Sons, Inc. New Jersey and Canada

- Idioma en el que se imparte: castellano.
- Se utilizarán los programas informáticos SPSS o/y R.
- La impartición de clases tendrá lugar en aula de informática y en aula convencional.
- Aprobado en el Consejo de Departamento de fecha 17 de junio de 2024.