La Churn Analysis occupa sempre più un posto di primo piano nell’ambito dell’analisi predittiva finalizzata a incrementare sia la user experience che il grado di soddisfazione nei confronti di un brand. In particolare nel caso in cui si verifichi l’abbandono di clienti e il loro successivo passaggio alla concorrenza, questo approccio di misurazione consente di individuare, in termini quantitativi, quello
Ci appare chiaro che gli eventi delle ultime settimane hanno portato a un cambiamento imponente nei comportamenti e abitudini di tutti noi e quindi, automaticamente, a un diverso rapporto nei confronti di negozi, banche, ed altre istituzioni. Questo significa che i modelli di analisi dati che hanno fino ad oggi studiato il comportamento passato dei nostri clienti, collaboratori e fornitori,
La Cina ha trovato nell’intelligenza artificiale un valido alleato nella lotta al Coronavirus: dalla gestione della pandemia all’individuazione della malattia, gli algoritmi di machine learning si sono rivelati in grado di supportare il governo cinese nell’affrontare un momento molto delicato. Grazie al supporto di grandi aziende quali Alibaba, Baidu e Tencent, che hanno messo a disposizione le proprie tecnologie per l’individuazione di
Può l’Intelligenza Artificiale scoprire un antibiotico efficace contro batteri super-resistenti alle formule attualmente in commercio? La risposta è sì, e ha anche un nome: Halicin. È di pochi giorni fa la pubblicazione, nella rivista Cell, relativa all’individuazione di una formula farmacologica particolarmente potente contro una serie di superbatteri. La ricerca è stata condotta dagli specialisti del celebre MIT, Massachusetts Institute
Che i Big Data rappresentino una risorsa cruciale in ambito sanitario è un argomento che abbiamo affrontato in passato, spiegando quanto l’estrazione, la comprensione, l’analisi e la definizione del valore della miniera di dati ospedalieri e clinici finiranno col rivoluzionare, nel prossimo futuro, l’intero settore. Per quanto riguarda invece l’Intelligenza Artificiale, quale ruolo può occupare nella previsione e nel controllo
La ridondanza dei dati causata dalla presenza di istanze duplicate nello stesso database causa problemi di inefficienza in termini di memoria, e possibili errori nella creazione di report e conteggi. In questo articolo forniamo esempi delle più comuni soluzioni presenti sul mercato, e condivideremo la nostra personale prospettiva rispetto alla problematica che ci ha portati alla creazione di un prodotto scalabile, efficiente ed estremamente semplice.
Introduzione I difetti di produzione incidono notevolmente sui costi e sull’immagine dell’azienda verso i propri clienti. Per minimizzare il rischio di difettosità dei prodotti, la maggior parte delle aziende fa appello a controlli di tipo visivo, effettuati da operatori che il più delle volte compiono lo stesso controllo in maniera ripetitiva durante l’intera giornata lavorativa. Appare ovvio che queste tipologie
Apprendimento automatico e intelligenza artificiale sono termini sempre più diffusi in una cultura attuale tecnologicamente avanzata, ma allo stesso tempo molto diversi tra loro – seppure complementari. Utilizzarli come sinonimi sarebbe dunque un errore. Quali sono dunque le differenze che intercorrono tra queste tecnologie? Cos’è l’intelligenza artificiale? Cominciamo dall’intelligenza artificiale, conosciuta anche con l’acronimo AI o con il termine
In che modo l’intelligenza artificiale opera nella gestione della vita quotidiana? Qual è la sua diffusione? Quali sono le sue principali applicazioni? È ormai assodato che l’AI sia una delle tecnologie più osservate e promettenti, tanto da essere entrata a far parte degli investimenti digitali di aziende di pressoché qualunque settore. Nel momento in cui gli investimenti si traducono in
L’intelligenza artificiale nel settore delle Assicurazioni, così come l’analisi predittiva, è ormai utilizzata con una certa regolarità. In termini più generali, le strategie digitali sono da tempo entrate a far parte di pressoché qualunque settore, e nel business assicurativo hanno lo scopo non soltanto di ridisegnare obiettivi, ma anche di progettare nuovi prodotti e servizi e gestire le relazioni con
Quando si parla di analisi predittiva nel marketing ci si riferisce essenzialmente all’utilizzo di dati, algoritmi statistici e tecniche di apprendimento automatico che permettono di identificare con maggiore precisione la probabilità di avvenimenti futuri (e dunque di risultati) sulla base dell’analisi di dati storici. Il principale obiettivo dell’analisi predittiva per il marketing, come è facile intuire, risiede dunque nella capacità
A un anno dall’entrata in vigore del Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati, più noto come GDPR, come è cambiato il rapporto delle aziende con la Business Intelligence? È ancora possibile analizzare i dati dei nostri clienti anche quando hanno prestato consenso per finalità diverse dalle analisi? GDPR: dove eravamo rimasti Come evidenziato dal regolamento europeo 2016/679, che un
La manutenzione predittiva rappresenta uno dei concetti più interessanti tra i tanti legati all’Industria 4.0, ossia a quella che viene ormai unanimemente definita la quarta rivoluzione industriale. In particolare, la possibilità di prevedere con sempre maggiore precisione eventuali guasti o malfunzionamenti a carico di macchine e attrezzature si rivela di grande interesse per tutte le imprese che subirebbero un importante
L’ Analisi Predittiva, precedentemente conosciuta come Data Mining, è un termine che raccoglie le varie tecniche di Machine Learning utilizzate con il fine di desumere informazioni utili per il proprio business, dal patrimonio dati aziendale. L’Analisi Predittiva, in inglese Predictive Analytics, si basa principalmente su: Esistenza di una base di dati storici, che viene studiata per capire quali interazioni tra
Con il termine Data Mining, conosciuto negli ultimi anni come Analisi Predittiva, si intende l’applicazione di algoritmi di Machine Learning a basi di dati, con il fine di estrarne informazioni di valore per il business. Differentemente dalle analisi statistiche tradizionali, che si limitano a riorganizzare lo storico di dati raccolti nel tempo, l’analisi di dati tramite Data Mining sfrutta i
L’applicazione del Data Mining a scopo predittivo consente di determinare, in modo probabilistico, l’accadimento di eventi futuri, come per esempio il comportamento d’acquisto di un cliente, il grado di fedeltà della clientela, l’evoluzione della domanda di prodotti e servizi. Nel settore bancario, ad esempio, si può sfruttare il Data Mining per ricavare dei modelli predittivi sull’utilizzo delle carte di credito:
Comprendere e sfruttare il analisi predittiva per le decisioni aziendali analisi predittiva e Data warehouse Se esaminiamo come le modalità di analisi dei dati si sono evolute negli anni, notiamo come da indagini effettuate direttamente sulle fonti operazionali, si è passati, a partire dagli anni ’90, all’utilizzo di una base dati creata appositamente: il data warehouse. Con il data warehouse
Come creare un modello di Data Mining Nella costruzione dei modelli di data mining applichiamo una metodologia di lavoro che prevede più fasi: La scelta dell’algoritmo di calcolo. Essa è basata sull’analisi del problema di data mining da risolvere La preparazione dei dati. Qualora l’algoritmo richieda elaborazioni particolari, è necessario preparare dati, applicando, per esempio procedimenti di discretizzazione, normalizzazione, creazione di
Abbiamo già evidenziato, attraverso un’infografica che la realizzazione di un progetto di Business Intelligence o di Predictive Analytics richiede la presenza di alcuni elementi in grado di determinarne la buona riuscita