L’esperienza di stage è stata svolta presso il gruppo Ferritalia, un’azienda specializzata nel settore di ferramenta ed utensileria che coordina le attività riguardanti i fornitori legati ai marchi di sua proprietà (Maurer, Maurer Plus, Papillon, Yamato) e undici grossisti denominati “soci”, i quali si occupano di distribuire la merce a tutti i punti vendita fisici inclusi nella propria area di competenza. Ferritalia è strutturata in quattro diverse funzioni aziendali: amministrazione, logistica, marketing e acquisti. L’esperienza formativa, intrapresa nell’ufficio che copre quest’ultima mansione, consisteva nello svolgimento di sette diversi progetti basati sull’analisi statistica dei dati aziendali, secondo i quali venivano prodotte statistiche di interesse e rappresentazioni grafiche utili al raggiungimento degli obiettivi. Il ruolo intrapreso è stato quello di “Project Controller” operante nel campo della “Business Intelligence” e sotto la supervisione del Project Manager. La BI è un insieme di processi aziendali consistente nella raccolta dei dati e successiva elaborazione, impiegando metodologie e tecnologie per estrarre informazioni utili e migliorare il processo decisionale dell’azienda. Per svolgere al meglio gli obiettivi richiesti, sono stati impiegati due software: “Microsoft Excel” e “R-Studio”, selezionati principalmente per la loro facilità di utilizzo e l’efficienza nell’eseguire i calcoli. Nel primo programma menzionato si è fatto un intenso impiego delle “tabelle pivot”, uno strumento di analisi che ha permesso di filtrare, raggruppare e ordinare i valori dei campi presenti nella struttura per ottenere delle statistiche descrittive, utilizzate per raggiungere i risultati. Tale software è stato impiegato per risolvere i primi cinque obiettivi rientranti in ambito economico-statistico: le variazioni in media degli importi dei singoli articoli, l’andamento degli importi netti e totali relativi ai soci, l’analisi sul numero di articoli acquistati, l’influenza dei soci sul fornitore e, infine, la gestione delle tempistiche dell’ordine. Il software R-Studio, invece, è stato adoperato per i progetti restanti, riguardanti due distinti tipi di analisi statistica multivariata: l’analisi delle componenti principali (PCA) e l’analisi dei gruppi (clustering), entro le quali sono state raggruppate, in termini di costi logistici, le medie o le somme degli importi inerenti agli ultimi quattro anni. L’analisi dei dati è indispensabile per ogni tipo di azienda perché aiuta a performare il business ed a migliorare le tecniche di vendita dei propri prodotti o servizi, consentendo il più possibile di minimizzare i costi e massimizzare i profitti. L’esperienza ha permesso di approfondire e praticare tematiche già riscontrate in virtù di alcuni insegnamenti, tra le quali: l’analisi statistica multivariata, l’interpretazione delle rappresentazioni grafiche e dei risultati ottenuti; infine, l’impiego professionale dei due software citati, R-Studio in particolare.

Applicazioni di analisi statistica in ambito di Business Intelligence

DOLCETTA, LUCA
2021/2022

Abstract

L’esperienza di stage è stata svolta presso il gruppo Ferritalia, un’azienda specializzata nel settore di ferramenta ed utensileria che coordina le attività riguardanti i fornitori legati ai marchi di sua proprietà (Maurer, Maurer Plus, Papillon, Yamato) e undici grossisti denominati “soci”, i quali si occupano di distribuire la merce a tutti i punti vendita fisici inclusi nella propria area di competenza. Ferritalia è strutturata in quattro diverse funzioni aziendali: amministrazione, logistica, marketing e acquisti. L’esperienza formativa, intrapresa nell’ufficio che copre quest’ultima mansione, consisteva nello svolgimento di sette diversi progetti basati sull’analisi statistica dei dati aziendali, secondo i quali venivano prodotte statistiche di interesse e rappresentazioni grafiche utili al raggiungimento degli obiettivi. Il ruolo intrapreso è stato quello di “Project Controller” operante nel campo della “Business Intelligence” e sotto la supervisione del Project Manager. La BI è un insieme di processi aziendali consistente nella raccolta dei dati e successiva elaborazione, impiegando metodologie e tecnologie per estrarre informazioni utili e migliorare il processo decisionale dell’azienda. Per svolgere al meglio gli obiettivi richiesti, sono stati impiegati due software: “Microsoft Excel” e “R-Studio”, selezionati principalmente per la loro facilità di utilizzo e l’efficienza nell’eseguire i calcoli. Nel primo programma menzionato si è fatto un intenso impiego delle “tabelle pivot”, uno strumento di analisi che ha permesso di filtrare, raggruppare e ordinare i valori dei campi presenti nella struttura per ottenere delle statistiche descrittive, utilizzate per raggiungere i risultati. Tale software è stato impiegato per risolvere i primi cinque obiettivi rientranti in ambito economico-statistico: le variazioni in media degli importi dei singoli articoli, l’andamento degli importi netti e totali relativi ai soci, l’analisi sul numero di articoli acquistati, l’influenza dei soci sul fornitore e, infine, la gestione delle tempistiche dell’ordine. Il software R-Studio, invece, è stato adoperato per i progetti restanti, riguardanti due distinti tipi di analisi statistica multivariata: l’analisi delle componenti principali (PCA) e l’analisi dei gruppi (clustering), entro le quali sono state raggruppate, in termini di costi logistici, le medie o le somme degli importi inerenti agli ultimi quattro anni. L’analisi dei dati è indispensabile per ogni tipo di azienda perché aiuta a performare il business ed a migliorare le tecniche di vendita dei propri prodotti o servizi, consentendo il più possibile di minimizzare i costi e massimizzare i profitti. L’esperienza ha permesso di approfondire e praticare tematiche già riscontrate in virtù di alcuni insegnamenti, tra le quali: l’analisi statistica multivariata, l’interpretazione delle rappresentazioni grafiche e dei risultati ottenuti; infine, l’impiego professionale dei due software citati, R-Studio in particolare.
2021
Statistical analysis applications in the field of Business Intelligence
Business
Analisi
Excel
Data Mining
Statistica
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/11330