Data mining [electronic resource] : Metodi e strategie /
Dulli, Susi.author.
Furini, Sara.author.
Peron, Edmondo.author.
Il libro nasce dall’esigenza di coniugare esperienze e capacità procedurali diverse provenienti da vari ambiti disciplinari, quali l’informatica e la statistica, al fine di ricercare ed individuare percorsi e relazioni legate alla conoscenza. In un contesto di business, la conoscenza scoperta può avere un valore strategico per le aziende perché consente di aumentare i profitti, riducendo i costi oppure aumentando le entrate con il conseguente aumento del ROI. Il volume è rivolto sia a studenti universitari/ricercatori, che a professionisti e manager aziendali che vogliano approfondire gli aspetti algoritmici delle tecniche di Data mining. A giustificazione si può sottolineare che lo studio degli algoritmi e delle principali tecniche è essenziale per conoscere meglio come la tecnologia possa essere applicata ai diversi tipi di dati e quindi anche a diverse problematiche di business. Il testo pone volutamente l’attenzione sugli aspetti procedurali e di calcolo della metodologia, differenziandosi dagli altri testi in italiano che inquadrano puramente il contesto statistico. Il materiale esposto dovrebbe quindi essere utile a quanti vogliano completare la loro formazione scientifica in questa disciplina.
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Includes bibliography and index.
Introduzione -- Trattamento preliminare dei dati -- Misure di distanza e di similarità -- Cluster Analysis -- Metodi di classificazione -- Serie Temporali -- Analisi delle associazioni -- Analisi dei link.
Il libro nasce dall’esigenza di coniugare esperienze e capacità procedurali diverse provenienti da vari ambiti disciplinari, quali l’informatica e la statistica, al fine di ricercare ed individuare percorsi e relazioni legate alla conoscenza. In un contesto di business, la conoscenza scoperta può avere un valore strategico per le aziende perché consente di aumentare i profitti, riducendo i costi oppure aumentando le entrate con il conseguente aumento del ROI. Il volume è rivolto sia a studenti universitari/ricercatori, che a professionisti e manager aziendali che vogliano approfondire gli aspetti algoritmici delle tecniche di Data mining. A giustificazione si può sottolineare che lo studio degli algoritmi e delle principali tecniche è essenziale per conoscere meglio come la tecnologia possa essere applicata ai diversi tipi di dati e quindi anche a diverse problematiche di business. Il testo pone volutamente l’attenzione sugli aspetti procedurali e di calcolo della metodologia, differenziandosi dagli altri testi in italiano che inquadrano puramente il contesto statistico. Il materiale esposto dovrebbe quindi essere utile a quanti vogliano completare la loro formazione scientifica in questa disciplina.
Data mining.
Artificial intelligence.
Algorithms.
Computer mathematics.
Statistics .
Data Mining and Knowledge Discovery.
Artificial Intelligence.
Algorithms.
Computational Science and Engineering.
Statistics and Computing/Statistics Programs.
Statistics for Business, Management, Economics, Finance, Insurance.
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