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LABORATORIO: DATI E ANALISI STATISTICHE PER LA PIANIFICAZIONE DI UNA MOBILITA' SOSTENIBILE

Oggetto:

Data analysis in the field of sustainable mobility

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Anno accademico 2022/2023

Codice dell'attività didattica
ECM0237
Docente
Andrea Scagni (Titolare del corso)
Corso di studi
Laurea in Economia e Statistica per le Organizzazioni - a Torino [0402L31]
Anno
1° anno 2° anno 3° anno
Periodo didattico
Secondo semestre
Tipologia
Altre attività
Crediti/Valenza
2
SSD dell'attività didattica
NN/00 - nessun settore scientifico
Modalità di erogazione
Mista
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Consigliata/Recommended
Tipologia d'esame
Prova pratica
Prerequisiti

Conoscenze di base di statistica

Basic knowledge of Statistics
Propedeutico a
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

Il laboratorio si propone di mettere gli studenti in grado di effettuare analisi esplorative di dati mediante l'utilizzo di software di tipo foglio di calcolo a livello avanzato, utilizzando casi studio relativi alle scelte di mobilità dei cittadini in termini di modi di spostamento, mezzi di trasporto utilizzati, capitale di mobilità disponibile.
The laboratory aims to enable students to carry out exploratory analyses of data through the use of spreadsheet-type software at an advanced level, using case studies relating to citizens' mobility choices in terms of modes of travel, means of transport used, mobility capital available.

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Risultati dell'apprendimento attesi

Lo studente sarà in grado di importare reali basi di dati sul software, effettuare operazioni di data management e semplici analisi esplorative. Nel contempo approfondirà le tematiche relative alle potenzialità di transizione verso forme di mobilità sostenibile lavorando su dati reali di indagini svolte su tali tematiche.
The student will be able to import real databases on the software, perform data management operations and simple exploratory analyses. At the same time, it will familiarize with the issues relating to the potential for transition towards forms of sustainable mobility by working on real data from surveys carried out on these issues.

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Modalità di insegnamento

Il laboratorio sarà tenuto online via Webex se le condizioni sanitarie non permetteranno lo svolgimento di lezioni in presenza; altrimenti in aula informatica presso il CLE.
The laboratory will be held online via Webex if pandemic conditions will not allow for face-to-face lessons; otherwise in a computer classroom at the Campus.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

L'esame finale consisterà in una prova al computer su un caso studio reale, simile a a quelli trattati nelle lezioni, in cui il candidato sarà chiamato ad effettuare su una base dati operazioni di gestione e analisi dei dati sul software foglio elettronico. La prova si svolgerà aula informatica al CLE.
The final exam will consist of a test on a real case study with the PC, similar to those covered in the lessons, in which the candidate will be asked to carry out management and data analysis operations on the spreadsheet software on a database. The test will take place in a computer classroom at the Campus.

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Attività di supporto

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Programma

In questo laboratorio La proposta è quella di utilizzare degli strumenti software estremamente semplici come sostanzialmente il foglio di calcolo per un'analisi esplorativa dei dati che sono disponibili grazie a un'indagine che abbiamo condotto nei mesi estivi del 2020 sulle previsioni di scelte di mobilità legate a come la comunità universitaria pensava di spostarsi tra casa e università, in relazione ovviamente l'emergenza sanitaria e tenendo conto del diverso livello di sicurezza dal contagio che i diversi mezzi di trasporto possono assicurare.

In particolare si esplorerà come il rischio di fuga dal trasporto pubblico per motivi appunto di prudenza sanitaria si traduce o si tradurrà nel prossimo futuro in un passaggio all'auto privata come mezzo di trasporto considerato sicuro, ma che ovviamente pone problemi di sostenibilità ambientale molto elevati, piuttosto che la mobilità attiva e quindi una scelta più sostenibile anche se altrettanto sicura dal punto di vista epidemiologico, sostanzialmente legata al fatto di andare a piedi o andare in bicicletta, di usare dei mezzi di trasporto in cui lo sforzo muscolare è quello che produce il moto.

Il laboratorio sarà basato su l'uso di tecniche di analisi statistica piuttosto semplici; lo scopo è quello di comprendere la natura dei fenomeni coinvolti e le tecniche di gestione dei dati raccolti su di essi, abituandosi a importare i dati, organizzarli, predisporli per l'analisi, effettuare operazioni di "pulizia" su risposte incoerenti, effettuare trasformazioni delle variabili rilevate per predisporli all'analisi esplorativa ricavando delle prime indicazioni in maniera efficiente. Il tutto anche su basi dati di ragguardevole dimensione dato che l'indagine che ha portato alla rilevazione di circa 85.000 risposte.


In this laboratory we propose to use simple software tools such as the spreadsheet for an exploratory analysis of the data made available thanks to a nationwide survey we conducted in the summer months of 2020 on the forecasts of mobility choices related to how the university community was planning to commute between home and university, obviously in relation to the health emergency and taking into account the different levels of security from contagion that the different means of transport can ensure.

In particular, we will explore how the risk of escaping from public transport for reasons of health safety translates or will result in the near future in a switch to a private car perceived as safer means of transport - but which obviously poses very high environmental sustainability problems - rather than active mobility. This is a more sustainable choice even if equally safe from an epidemiological point of view, including of walking or cycling, i.e. the use of means of transport in which the motion is obtained through physical effort.

The laboratory will be based on the use of rather simple statistical analysis techniques; the purpose is to understand the nature of the phenomena involved and the techniques for managing the data collected on them, getting used to importing data, organizing them, preparing them for analysis, carrying out "cleaning" operations on inconsistent responses, carrying out transformations of the observed variables to prepare them for exploratory analysis, efficiently obtaining preliminary results. All this will be performed on databases of considerable size, since the survey has led to the collection of approximately 85,000 responses.


Testi consigliati e bibliografia

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Il supporto didattico sarà principalmente costituito dai filmati delle sessioni di laboratorio svolte con il docente, che saranno registrate e rese disponibili sulla pagina Moodle del Laboratorio.
The teaching support will mainly consist of videos of the laboratory sessions carried out with the teacher, which will be recorded and made available on the Moodle page of the course.



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Note

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Ultimo aggiornamento: 21/02/2023 11:44
Location: https://www.didattica-est.unito.it/robots.html
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