| Títol variant: |
Data Management Applied to the Hotel Sector |
| Títol variant: |
Gestión de Datos Aplicados al Sector Hotelero |
| Data: |
2025-26 |
| Resum: |
Al final del curs, l'estudiantat serà capaç de: 1. Identificar quins tipus de variables són adequades per a l'anàlisi quantitativa en l'hoteleria. 2. Recollir, analitzar i representar informació quantitativa i qualitativa en l'indústria de l'hoteleria. 3. Considerar la importància de recollir, analitzar i representar dades estadístiques tenint en compte les perspectives de gènere i sostenibilitat en el sector. 4. Analitzar dades, poblacions i mostres, així com l'associació entre variables per avaluar la dimensió econòmica del sector. 5. Interpretar els resultats estadístics des d'una perspectiva crítica, tenint en compte aspectes de desigualtat de gènere i sostenibilitat en el sector. 6. Conèixer els conceptes i paràmetres principals de l'estadística descriptiva i establir criteris per presentar dades a nivell analític i gràfic. 7. Identificar variables relacionades amb l'hoteleria i el turisme caracteritzades per l'aleatorietat i analitzar-les mitjançant tècniques probabilístiques bàsiques. 8. Aplicar la inferència estadística utilitzant hipòtesis de provaiestimació. 9. Realitzar anàlisis de sèries temporals i previsió de variables turístiques clau. 10. Establir els avantatges i desavantatges dels diferents mètodes estadístics per a un tipus donat d'observacions. 11. Identificar les fonts clau de dades quantitatives en el sector (per exemple: publicacions, enquestes, bases de dades, etc. ) i saber com utilitzar-les. 1. |
| Resum: |
At the end of the course, students will be able to: 1. Identify the types of variables suitable for quantitative analysis in hospitality. 2. Collect, analyse and present quantitative and qualitative information in the hospitality industry. 3. Understand the importance of collecting, analysing and presenting statistical data considering gender and sustainability perspectives in the sector. 4. Analyse data, populations and samples, as well as the association between variables to assess the economic dimension of the sector. 5. Interpret statistical results from a critical perspective, taking into account aspects of gender inequality and sustainability in the sector. 6. Understand the main concepts and parameters of descriptive statistics and establish criteria for presenting data analytically and graphically. 7. Identify variables related to hospitality and tourism characterised by randomness and analyse them using basic probabilistic techniques. 8. Apply statistical inference using hypothesis testing and estimation. 9. Perform time series analyses and forecast key hospitality and tourism variables. 10. Assess the advantages and disadvantages of different statistical methods for a given type of observation. 11. Identify key sources of quantitative data in the sector (e. g. publications, surveys, databases, etc. ) and know how to use them. 1. |
| Resum: |
Al final del curso, los estudiantes podrán: 1. Identificar qué tipos de variables son adecuadas para el análisis cuantitativo en la hotelería. 2. Recopilar, analizar y representar información cuantitativa y cualitativa en las industrias de hotelería. 3. Considerar la importancia de recopilar, analizar y representar los datos estadísticos considerando las perspectivas de género y sostenibilidad en el sector. 4. Analizar datos, poblaciones y muestras, así como la asociación entre variables para evaluar la dimensión económica del sector. 5. Interpretar los resultados de estadísticas desde una perspectiva crítica, teniendo en cuenta aspectos de desigualdad de género y sostenibilidad en el sector. 6. Conocer los conceptos y parámetros principales de las estadísticas descriptivas y establecer criterios para presentar datos a nivel analítico y gráfico. 7. Identificar variables relacionadas con la hotelería y el turismo caracterizadas por la aleatoriedad y analizarlas utilizando técnicas probabilísticas básicas. 8. Implementar la inferencia estadística usando hipótesis de prueba y estimación. 9. Realizar análisis de series de tiempo y previsión de variables turísticas clave. 10. Establecer las ventajas y desventajas de los diferentes métodos estadísticos para un tipo dado de observaciones. 11. Identificar las fuentes clave de datos cuantitativos el sector (por ejemplo: publicaciones, encuestas, bases de datos etc. ) y saber cómo usarlos. |
| Drets: |
Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, fins i tot amb finalitats comercials, sempre i quan es reconegui l'autoria de l'obra original.  |
| Llengua: |
Català, anglès, castellà |
| Titulació: |
Direcció Hotelera [2502904] |
| Pla d'estudis: |
Grau en Direcció Hotelera [1625] |
| Document: |
Objecte d'aprenentatge |
visitant ::
identificació
