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Información general

Tipo de asignatura: optativa

Coordinador: Jesus Ezequiel Martínez Marín

trimestre: Tercer trimestre

Créditos: 3

Profesorado: 

Paula Bel Piñana

Competencias

competencias básicas

  • CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio. 

  • CB9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de forma clara y sin ambigüedades 

Competencias específicas

  • CE2. Aplicar herramientas y metodologías que faciliten el pensamiento creativo e innovador en las situaciones cotidianas ligadas al entorno de la cadena de suministros y los negocios logísticos y marítimos.

  • CE7. Gestionar (planificar, programar y controlar) el flujo de materiales e información (flujo de la cadena de suministros) a través de la dirección y gestión coordinada de las áreas de compras, producción y distribución física de la empresa. 

competencias transversales

  • CT1. Mostrar disposición para conocer nuevas culturas, experimentar nuevas metodologías y fomentar el intercambio internacional en el contexto de la logística, cadena de suministros y negocios marítimos.

  • CT2. Mostrar habilidades emprendedoras de liderazgo y dirección, que refuercen la confianza personal y reduzcan la aversión al riesgo. 

  • CT3. Desarrollar tareas aplicando con flexibilidad y creatividad los conocimientos adquiridos y adaptándolos a contextos y situaciones nuevas. 

Descripción

ANÁLISIS DE MERCADOS CON ANÁLISIS PREDICTIVO.

Resultados de aprendizaje

  • Asesorar a los clientes de los servicios logísticos, para tomar decisiones que persigan el éxito de su aventura empresarial. 

  • Realizar estudios de los mercados potenciales para encontrar nuevos clientes y servicios. 

  • Realizar investigaciones de mercado, con grupos multidisciplinares, donde la segregación de funciones, es una herramienta esencial. 

  • Reconocer la competencia, sus fortalezas y debilidades, para definir las estrategias oportunas 

Metodología de trabajo

sesiones teóricas 

  • Clase magistral: Sesiones de clase expositivas basadas en la explicación del profesor en la que asisten todos los estudiantes matriculados en la asignatura. 

  • Presentaciones: Formatos multimedia que sirven de soporte a las clases presenciales. 

 

aprendizaje dirigido 

  • Ejercicios prácticos: Para complementar las explicaciones teóricas, se realizarán prácticas de resolución de ejercicios. 

  • Estudio de casos: Dinámica que parte del estudio de un caso, que sirve para contextualizar al estudiante en una situación en concreto. 

Contenidos

  • Fundamentos de la investigación de mercado 

  • Preparación de datos 

  • Tipo de datos, variables y medidas 

  • Modelo de regresión simple y múltiple 

  • Modelo de regresión logística 

  • Modelo de regresión de Poisson y Binomial Negativo 

  • Árboles de decisión y Random Forest 

Actividades de aprendizaje

sesiones teóricas 

  • clase magistral

  • Presentaciones

 

aprendizaje dirigido 

  • ejercicios prácticos

  • Estudio de casos 

 

Sistema de evaluación

Consistirá en la evaluación continua, con los siguientes porcentajes: 

 

  • 40%: Evaluación continuada 

  • 60%: Examen final 

 

La evaluación continua (40% de la nota) consistirá en la realización de diferentes cuestionarios tipo test al finalizar cada uno de los temas expuestos en clase. 

 

El examen final (60% de la nota) se compone de 2 partes. Una parte con preguntas tipo test y una parte con preguntas abiertas. 

Bibliografía

Básico

James, G., Witten, Daniela, Hastie, T., Tibshirani, R. (2021). An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. 2nd ed. Springer.

Angristo, JD, Pischke, JS (2014). Mastering 'Metrics: The Path from Cause to Effect. 1st ed. Princeton University Press. 

Artís O., M., Suriñach C., J. (2012). Tópicos de econometría. Editorial UOC.

Bardina, X., Farré, Mercedes. (2009). Estadística descriptiva. Servicio de publicaciones. Universidad Autónoma de Barcelona.

Alea R., Ma. Victoria, Jiménez G., E., Muñoz V., Carmen, Viladomiu C. Núria. (2015). Estadística I: Teoría y ejercicios. Barcelona, ​​OMADO. Universidad de Barcelona.

Breiman,L., Cutler, Adele. (2018). Breiman and Cutler's Random Forests for Classification and Regression. CRANDE.

Greene, WH (2012). Econométrico Analysis. 7a ed. Prentice Hall. 

Malhotra, NK (2014). Investigación de mercados: Conceptos esenciales. 1era ed. Grupo Anaya Publicaciones Generales. 

Torfs, P., Brauer, Claudia. (2014). En (very) short introduction to R. The Netherlands, Hydrology and Quantitative Water Management Group. Wageningen University.

Wickham, H., Grolemund, G. (2016). R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. 1st ed. O'Reilly Media.

Complementario

Torfs, P., Brauer, Claudia. (2015). En (very) short introduction to R using RStudio. The Netherlands, Hydrology and Quantitative Water Management Group. Wageningen University.