Curso: Estadística empresarial: Decisiones de negocio basadas en datos (Barcelona)

INTRODUCCIÓN

El objetivo del curso es dar una visión de los métodos estadísticos que se utilizan con más asiduidad en la empresa. Con un enfoque eminentemente práctico y reforzado con casos que los alumnos desarrollarán y solucionarán en clase, se pretende revisar y comprender las herramientas estadísticas que cuantifican y analizan la mayoría de problemas que aparecen en el mundo de la industria o de los servicios.

El curso se hará sobre la herramienta estadística Minitab que proporciona la potencia de cálculo necesaria para tratar un sinfín de situaciones cotidianas.

Para aquellos que desconocen Minitab, el curso no presupone ningún conocimiento previo de la herramienta. Aunque se tratarán temas estadísticos de cierta relevancia, el curso tendrá una primera parte de revisión de conceptos estadísticos básicos para permitir la homogenización de los participantes.

Con la realización de este curso el alumno conseguirá:

• Un conocimiento de los métodos estadísticos más habituales así como el criterio para decidir en qué situaciones utilizarlos.
• Aprenderá las limitaciones y prerrequisitos que permiten aplicar los diferentes métodos con seguridad de que el resultado sea válido.
• Sabrá interpretar resultados de un análisis estadístico realizado por ordenador.
• Aprenderá a utilizar la herramienta Minitab con fluidez y seguridad.

IDIOMA

Castellano

CONTENIDOS

DIA 1 (Lunes, 10/06/2014 - 09:15 a 17:00h)

1. Introducción
   A menudo el análisis preliminar de los datos con herramientas sencillas pero sistemáticas y claras permite tener una visión muy acertada de los resultados que se confirmarán más tarde con herramientas estadísticas más complejas. Este análisis es además recomendable para identificar posibles errores en los datos o hallar valores extremos que pueden ser una señal para futuras investigaciones.
   En este apartado se pretende:
   • Presentar los conceptos básicos estadísticos para realizar un buen análisis exploratorio de los datos.
   • Utilizar Minitab para la realización de análisis iniciales de datos disponibles: herramientas numéricas y gráficas.
2. Comparación de dos muestras
   Un problema que surge a menudo en entornos de marketing, producción o gestión de servicios es determinar si los resultados de dos pruebas son significativamente diferentes entre sí. Por ejemplo, podemos cambiar la manera de gestionar las llamadas en un call center y querer saber si el tiempo medio de espera de los clientes es significativamente más corto que el que había antes de implementar el cambio. Las herramientas estadísticas para comparar dos muestras ayudan a responder este tipo de problemas.
   En este apartado se tratarán los métodos para dar respuesta a estas preguntas teniendo en cuenta la importante diferenciación entre datos apareados y no apareados en las muestras.
3. Comparación de tres o más muestras: ANOVA
   Puede suceder que no queramos comparar los resultados de dos grupos sino de más de dos. Puede interesarnos investigar si la respuesta de los clientes a cuatro tipo de campañas publicitarias es significativamente diferente entre ellas. En este caso las herramientas de comparación de dos muestras discutidas en el punto 2 no son las correctas y debemos utilizar la metodología ANOVA (ANalysis Of Variance).
   En este punto se entenderá el funcionamiento del test ANOVA, el buen diseño de este tipo de pruebas y el análisis numérico y gráfico de los resultados en Minitab.

DIA 2 (Martes, 11/06/2014 - 09:15 a 17:00h)

4. Regresión Lineal
   A menudo en los negocios interesa saber qué variables afectan a una observación relevante o incluso llegar a predecirla. ¿Cómo depende el volumen de ventas de nuestros aires acondicionados de variables como el crecimiento económico del país, el precio de la energía eléctrica o incluso la temperatura promedio registrada? Los modelos de regresión lineal simples o múltiples pueden ayudar a responder a estas preguntas, aportando una mejor comprensión de las dinámicas entre las variables que facilitan su entendimiento y predicción.
   En este apartado se analizarán las diferentes técnicas de regresión con especial hincapié en el proceso de ajuste y validación de los modelos.
5. Diseño de Experimentos (DoE)
   En determinados procesos de negocio el número de variables que pueden afectar al output es muy grande y puede no saberse con seguridad qué variables son importantes y cuáles no. Un proceso industrial puede verse afectado por la temperatura, presión, velocidad, día de la semana, etc. haciendo difícil saber qué variables son realmente relevantes.
   También puede suceder que, con un número limitado de variables, queramos ver si alguna combinación de las mismas es óptima para maximizar el output con el mínimo número de experimentos. Podemos querer saber qué combinación de variables es óptima para el impacto de un anuncio en un display electrónico: la ubicación del mismo, la hora del día en que se emite el anuncio, el número de repeticiones del mismo o el color de fondo del anuncio.
   Para este tipo de preguntas el Diseño de Experimentos (DoE) es una herramienta muy útil para planificar y realizar el mínimo número de pruebas que nos permitan obtener resultados clarificadores.
   Durante esta sesión se estudiará la metodología tanto en su planteamiento como en el análisis de los resultados.

PROFESORES

Sara Fontdecaba Rigat es Licenciada en Ciencias y Técnicas Estadísticas, Máster en Estadística e Investigación Operativa y actualmente estudiante de doctorado de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Realiza su investigación en el Grupo de Investigación de Estadística Aplicada (GRESA) y colabora en los proyectos de consultoría del departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC).

Ignacio Puig de Dou es Ingeniero Industrial Mecánico (ETSEIB-UPC) y Máster en Industrial Engineering (Indiana, USA. Beca Fulbright-La Caixa). Actualmente es profesor de ESADE del Departamento de Operaciones e Innovación y emprendedor en el área de consultoría Estadística y de Investigación de Operaciones (Estadística Industrial, Simulación por Ordenador y Big Data). Ha trabajado durante los últimos años en Hewlett-Packard (Sant Cugat, Barcelona) en la dirección de las áreas de Supply Chain/Logística y Planificación de la Producción para impresoras de pequeño y gran formato. Previamente estuvo trabajando en Accenture como consultor senior de proyectos de Supply Chain para la industria del automóvil en México y España.

REQUISITOS

El curso se impartirá utilizando la última versión de Minitab (versión 17).
Los participantes deberán de traer su propio ordenador portátil, con Minitab, Microsoft Word, Excel y Access ya instalados y activados.
En caso de no disponer de la última versión de Minitab, indíquenoslo en el momento de formalizar el pago del curso.

PRECIO

Precio por persona: 600 € (iva no incluido).
Pago por anticipado.
Comidas no incluidas.

PROMOCIÓN

Los asistentes al curso podrán beneficiarse de un 10% de descuento en la compra de una licencia individual de Minitab, siempre que la compra se formalice antes del 31 de julio de 2014.

POLÍTICA DE CANCELACIÓN/RETORNO

Para recuperar el importe completo de la matrícula de un curso, debe recibirse una notificación escrita (vía correo ordinario o por e-mail) de cancelación antes de los 15 días naturales, previos al día del curso.

Las cancelaciones realizadas entre 8 y 15 días naturales, previos al día de inicio del curso, tendrán un cargo del 50 por ciento del coste total del curso.

Las cancelaciones realizadas en menos de 7 días naturales, previos al día del inicio del curso, no podrán recuperar el importe del mismo.

La no asistencia al curso sin una notificación escrita previa, se cargará con el coste completo del curso. Es posible enviar a un sustituto en lugar del asistente registrado para evitar desaprovechar el pago.

Si un curso no puede realizarse según lo programado debido a circunstancias ajenas a Addlink Software Científico, se reembolsará completamente el coste del curso.