Predictive Analytics

11
Mar

Analisi predittiva: perchè ci interessa e chi la usa?

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

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25
Feb

Esempi di Data Mining

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

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10
Gen

Come sfruttare il Data Mining

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:

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10
Gen

Dalla BI all’analisi predittiva

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

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11
Set

Modelli 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 variabili binarie, ecc.. La scelta dei parametri base

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16
Nov

Fattori critici di successo nei progetti di predictive e prescriptive analytics

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

2
Nov

SQL Server 2016 & R

Da pochissimi giorni è stata rilasciata la CTP3 di SQL Server 2016. Tra le numerose features, di particolare intresse è l'integrazione con R. In questo articolo riassumiamo i passaggio per installare le "Advanced Analytics Extentions", che consentono l'utilizzo del software statistico all'interno di SQL Server. Inoltre ne descriviamo in breve il funzionamento e l'utilizzo di base. Installazione Durante l'installazione di
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11
Giu

Partnership con Rulex

Rulex è la piattaforma advanced analytics che consente di prendere decisioni data-driven, sulla base di algoritmi di apprendimento automatico di nuova generazione.

9
Giu

Dalla predictive analytics alla “prescriptive analytics”

Nell’articolo “Dalla business intelligence ai sistemi di predictive analytics” (v. https://www.dataskills.it/dalla-business-intelligence-ai-sistemi-di-predictive-analytics/ ) ho parlato dell’evoluzione dei processi di analisi dei dati, descrivendo un percorso evolutivo che ha portato dall’eseguire semplici query su tabelle relazionali a sistemi di business intelligence (BI) e da questi ultimi all’utilizzo di strumenti di predictive analytics. In questo articolo parlerò invece di un ulteriore passaggio verso

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15
Apr

Analisi Predittiva con Naive Bayes Classifiers

La classificazione Bayesiana è una tecnica statistica con la quale si determina la probabilità di un elemento di appartenere a una certa classe. Per esempio, questa tecnica può essere impiegata per stimare la probabilità di un cliente di appartenere alla classe dei compratori di tablet PC, dati alcuni attributi del cliente quali: il tipo di lavoro svolto, l’età, il reddito,

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20
Mar

Nuovi moduli in Azure Machine Learning

Da poco sono stati introdotti in Azure Machine Learning alcuni nuovi moduli, che estendono le funzionalità di Azure Machine Learning.

5
Gen

Tecniche di clustering

Tecniche di clustering Il clustering consiste in un insieme di metodi per raggruppare oggetti in classi omogenee. Un cluster è un insieme di oggetti che presentano tra loro delle similarità, ma che, per contro, presentano dissimilarità con oggetti in altri cluster. L’input di un algoritmo di clustering è costituito da un campione di elementi, mentre l’output è dato da un

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15
Set

Cos’è il Data Mining

Comprendere e sfruttare il data mining per le decisioni aziendali Data mining 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 e

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