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Course description
  ECONOMETRIC TECHNIQUES APPLIED TO BUSINESS INTELLIGENCE

Competencies and objectives

Provisional information. Pending approval by the University of Alicante Studies Planning & Training Actions Committee.

 

Course context for academic year 2021-22

Esta asignatura se enmarca dentro del bloque de conocimientos en análisis de datos del Programa de estudios propios en Técnicas de análisis y gestión inteligente de negocios.

El conocimiento que los estudiantes adquieren con esta asignatura le permitirán tener un primer contacto con metodologías de análsis ampliamente utilizadas en la gestión inteligente de negocios, que permiten analizar cuestiones como los precios, la demanda, o hacer predicciones en base a diferentes criterios.

 

 

Course content (verified by ANECA in official undergraduate and Master’s degrees)

Competencias Generales

  • CG1 : Tener la capacidad de búsqueda, gestión y uso de información y recursos en el ámbito del desarrollo de proyectos.
  • CG10 : Tener capacidad para aplicar de manera efectiva herramientas analíticas y predictivas de aprendizaje automático.
  • CG7 : Tener capacidad para extraer, interpretar y analizar datos de diferentes entornos.
  • CG8 : Tener capacidad para presentar los resultados obtenidos en las diferentes técnicas de datos de manera eficiente y atractiva.

 

Competencias Específicas

  • CE1 : Conocer los tipos de datos existentes y las técnicas más apropiadas para su correcta interpretación y su empleo en la toma de decisiones estratégicas en los negocios.
  • CE2 : Realizar análisis descriptivos de datos con el objetivo de facilitar la interpretación de estos, mejorando la capacidad de interpretación y la percepción de la situación empresarial.
  • CE3 : Conocer e interpretar modelos de regresión lineal que permitan extraer información prospectiva de manera ajustada.
  • CE4 : Corregir y ajustar los modelos econométricos para dotar de una mayor capacidad explicativa y reducir sus errores.
  • CE5 : Conocer e interpretar modelos de regresión no lineal, identificando las principales diferencias con respecto a los modelos avanzados de regresión lineal.

 

 

 

Specific objectives stated by the academic staff for academic year 2021-22

No data

 

 

General

Code: 79218
Lecturer responsible:
MORENO IZQUIERDO, LUIS
Credits ECTS: 3,00
Theoretical credits: 1,20
Practical credits: 0,00
Distance-base hours: 1,80

Departments involved

  • Dept: APPLIED ECONOMIC ANALYSIS
    Area: APPLIED ECONOMICS
    Theoretical credits: 1,2
    Practical credits: 0
    This Dept. is responsible for the course.
    This Dept. is responsible for the final mark record.

Study programmes where this course is taught