Prof. Paolo Dell'Olmo: i libri dei suoi insegnamenti

1. Che cosa si intende per decisione guidata dai dati e quali fasi comprende il processo?
2. Come si formulano le domande di analisi per supportare una decisione aziendale?
3. Quali indicatori si scelgono per monitorare l'effetto di una decisione?
4. Come si costruisce un cruscotto di indicatori per il supporto decisionale?
5. Che cosa si intende per analisi di scenario e come si usa nelle decisioni?
6. Come si valuta l'incertezza associata alle previsioni su cui si basa una decisione?
7. Quali trappole cognitive possono distorcere una decisione basata sui dati?
8. Come si verifica che una decisione basata sui dati abbia prodotto l'effetto atteso?
9. Che cosa si intende per sperimentazione A B e come si usa per decidere?
10. Come si combinano dati quantitativi e giudizio di esperti nelle decisioni?
11. Quali sono i requisiti di qualità dei dati per supportare una decisione affidabile?
12. Come si comunica l'esito di un'analisi a chi deve prendere la decisione?
13. Che cosa si intende per analisi costi benefici applicata a una scelta operativa?
14. Come si valuta il rischio di una decisione in presenza di dati incompleti?
15. Quali modelli di decisione si utilizzano per l'allocazione di risorse scarse?
16. Come si integra l'analisi dei dati nei processi decisionali della organizzazione?
17. Che cosa si intende per decisione reversibile e irreversibile e come cambia l'approccio?
18. Come si documenta una decisione in modo da poterne verificare la qualità nel tempo?
19. Quali ruoli devono essere coinvolti in un processo decisionale basato sui dati?
20. Come si evita che l'uso dei dati produca decisioni discriminatorie o distorte?

Domande di esercitazione costruite sul programma ufficiale, non fornite dal docente.

1. Che cosa si intende per decisione guidata dai dati e quali fasi comprende il processo?
2. Come si formulano le domande di analisi per supportare una decisione aziendale?
3. Quali indicatori si scelgono per monitorare l'effetto di una decisione?
4. Come si costruisce un cruscotto di indicatori per il supporto decisionale?
5. Che cosa si intende per analisi di scenario e come si usa nelle decisioni?
6. Come si valuta l'incertezza associata alle previsioni su cui si basa una decisione?
7. Quali trappole cognitive possono distorcere una decisione basata sui dati?
8. Come si verifica che una decisione basata sui dati abbia prodotto l'effetto atteso?
9. Che cosa si intende per sperimentazione A B e come si usa per decidere?
10. Come si combinano dati quantitativi e giudizio di esperti nelle decisioni?
11. Quali sono i requisiti di qualità dei dati per supportare una decisione affidabile?
12. Come si comunica l'esito di un'analisi a chi deve prendere la decisione?
13. Che cosa si intende per analisi costi benefici applicata a una scelta operativa?
14. Come si valuta il rischio di una decisione in presenza di dati incompleti?
15. Quali modelli di decisione si utilizzano per l'allocazione di risorse scarse?
16. Come si integra l'analisi dei dati nei processi decisionali della organizzazione?
17. Che cosa si intende per decisione reversibile e irreversibile e come cambia l'approccio?
18. Come si documenta una decisione in modo da poterne verificare la qualità nel tempo?
19. Quali ruoli devono essere coinvolti in un processo decisionale basato sui dati?
20. Come si evita che l'uso dei dati produca decisioni discriminatorie o distorte?

Domande di esercitazione costruite sul programma ufficiale, non fornite dal docente.

1. Quali fasi caratterizzano il processo decisionale guidato dai dati, dalla formulazione del problema alla valutazione dei risultati?
2. Come si definisce una domanda di ricerca che sia misurabile con i dati disponibili?
3. Quali differenze principali esistono tra analisi descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva?
4. Quali criteri guidano la scelta delle fonti di dati e la valutazione della loro qualità?
5. Come si affrontano i dati mancanti e i valori anomali prima di un'analisi orientata alla decisione?
6. Quale ruolo ha la visualizzazione dei dati nella comunicazione di un risultato a un decisore?
7. Che cosa si intende per indicatore di prestazione e come si sceglie un indicatore coerente con l'obiettivo?
8. Come si imposta un esperimento A/B e quali rischi di interpretazione comporta il suo esito?
9. Quali sono le principali fonti di errore in un'analisi statistica applicata alle decisioni?
10. Come si valuta l'incertezza associata a una stima utilizzata per prendere una decisione?
11. Quali vantaggi e limiti presenta un modello decisionale basato su regole rispetto a uno basato su stime probabilistiche?
12. Come si costruisce un albero decisionale e quali metriche ne guidano la potatura?
13. Che cosa significa analisi di sensibilità e in quali casi è utile in un processo decisionale?
14. Come si confrontano alternative decisionali tenendo conto dei costi e dei benefici attesi?
15. Quali pratiche di governo dei dati garantiscono la riproducibilità delle analisi?
16. Come si gestisce il rischio di overfitting quando un modello viene usato per supportare decisioni?
17. Quali caratteristiche deve avere un cruscotto per essere utile a chi prende le decisioni?
18. Come si misura l'impatto di una decisione basata sui dati dopo la sua implementazione?
19. Quali aspetti etici e di tutela della privacy vanno considerati nell'uso di dati personali per decisioni?
20. Come si struttura la presentazione dei risultati di un'analisi a un pubblico non tecnico?

Domande di esercitazione costruite sul programma ufficiale, non fornite dal docente.

1. Quali fasi caratterizzano il processo decisionale guidato dai dati, dalla formulazione del problema alla valutazione dei risultati?
2. Come si definisce una domanda di ricerca che sia misurabile con i dati disponibili?
3. Quali differenze principali esistono tra analisi descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva?
4. Quali criteri guidano la scelta delle fonti di dati e la valutazione della loro qualità?
5. Come si affrontano i dati mancanti e i valori anomali prima di un'analisi orientata alla decisione?
6. Quale ruolo ha la visualizzazione dei dati nella comunicazione di un risultato a un decisore?
7. Che cosa si intende per indicatore di prestazione e come si sceglie un indicatore coerente con l'obiettivo?
8. Come si imposta un esperimento A/B e quali rischi di interpretazione comporta il suo esito?
9. Quali sono le principali fonti di errore in un'analisi statistica applicata alle decisioni?
10. Come si valuta l'incertezza associata a una stima utilizzata per prendere una decisione?
11. Quali vantaggi e limiti presenta un modello decisionale basato su regole rispetto a uno basato su stime probabilistiche?
12. Come si costruisce un albero decisionale e quali metriche ne guidano la potatura?
13. Che cosa significa analisi di sensibilità e in quali casi è utile in un processo decisionale?
14. Come si confrontano alternative decisionali tenendo conto dei costi e dei benefici attesi?
15. Quali pratiche di governo dei dati garantiscono la riproducibilità delle analisi?
16. Come si gestisce il rischio di overfitting quando un modello viene usato per supportare decisioni?
17. Quali caratteristiche deve avere un cruscotto per essere utile a chi prende le decisioni?
18. Come si misura l'impatto di una decisione basata sui dati dopo la sua implementazione?
19. Quali aspetti etici e di tutela della privacy vanno considerati nell'uso di dati personali per decisioni?
20. Come si struttura la presentazione dei risultati di un'analisi a un pubblico non tecnico?

Domande di esercitazione costruite sul programma ufficiale, non fornite dal docente.