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ISCTE-IUL  >  Ensino  >  MGHT

Análise de Dados em Hotelaria e Turismo (1 º Sem 2019/2020)

Código: 03172
Acrónimo: ADHT
Nível: 2º Ciclo
Estruturante: Não
Língua(s) de Ensino: Inglês
Língua(s) amigável(is):
Ser English-friendly ou qualquer outra língua-friendly, significa que a UC é leccionada numa língua mas que se pode verificar qualquer uma das seguintes condições:
1. Existem materiais de apoio em língua inglesa/outra língua;
2. Existem exercícios, testes e exames em língua inglesa/outra língua;
3. Existe a possibilidade de se apresentar trabalhos escritos ou orais em língua inglesa/outra língua.
1 6.0 0.0 h/sem 45.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 45.0 h/sem 105.0 h/sem 0.0 h/sem 150.0 h/sem
Em vigor desde o ano letivo 2018/2019
Pré-requisitos Não existem.

Objectivos Compreender e aplicar os métodos de análise de dados - univariados e multivariados - no âmbito da Gestão de Hospitalidade e Turismo
Programa CP1. Estatística Descritiva
CP2. Estatística Inferencial: Testes de Hipóteses
CP3. Análise em Componentes Principais
CP4. Análise de Segmentação
CP5. Análise preditiva: o modelo de regressão linear

Processo de avaliação
AVALIAÇÃO PERIÓDICA:
- trabalho de grupo com nota mínima de 10 valores (40%)
- teste individual com nota mínima 9 valores (60%)
A aprovação requer uma frequência mínima de 2/3 das aulas e nota mínima de 10.
EXAME:
O Exame Final inclui o teste individual como a 1ª parte; a 2ª Parte do Exame refere-se à avaliação de análises efetuadas com o IBM SPSS tendo um peso de 40%.
A aprovação uma nota mínima de 9 valores em cada parte do exame e uma nota mínima (ponderada) de 10.
Processo de ensino-aprendizagem A metodologia de ensino-aprendizagem (ME) inclui quatro componentes:
ME1: Expositiva, para apresentação dos quadros teóricos de referência
ME2: Experimental, em laboratório de informática, efetuando análises de dados com IBM SPSS
ME3: Ativa, mediante a realização de um trabalho de grupo
ME4: Auto-estudo, relacionado com o trabalho autónomo do aluno, tal como consta no Planeamento de Aulas

Observações -
Bibliografia básica Lectures' notes.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E. (2014), Multivariate Data Analysis, 7th ed, Pearson.
Mooi, E., Sarstedt, M. (2014) A Concise Guide to Market Research: Process, Data, and Methods using IBM SPSS Statistics, 2nd ed., Springer.
Veal, Anthony James. Research methods for leisure and tourism. Pearson UK, 5th Ed., 2018.
Bibliografia complementar Dwyer, L., Gill, A., Seetaram, N. (2012), Handbook of Research Methods in Tourism, Edward Elgar.
Field, A. Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics, 4th ed., SAGE, 2018