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La crescente disponibilità di dati, spesso in forma non strutturata, nell'attuale società dell.informazione ha evidenziato la necessità di disporre di strumenti adeguati per la loro acquisizione e comprensione. Il data mining si pone come uno degli strumenti privilegiati per estrarre conoscenze da questi dati. L'obiettivo del testo è quello di esporre analiticamente i principali metodi informatici e statistici utilizzati nel data mining al fine della loro successiva applicazione. Particolare attenzione è rivolta alle applicazioni economico-aziendali del data mining, illustrate attraverso sei casi reali che riguardano temi di particolare attualità, quali l'analisi degli scontrini di acquisto di un punto vendita (market basket analysis), la previsione delle sequenze di visita a un sito di e-commerce (web clickstream analysis), la segmentazione dei clienti aziendali (profiling), la valutazione statistica del rischio di credito (credit scoring), la previsione dei comportamenti di fedeltà e abbandono dei clienti (churn e retention) e, infine, la previsione dell'audience televisiva (media mining). Con i casi studio, contenuti nella seconda parte del testo, il lettore potrà verificare sul campo quanto appreso, a livello teorico, nella prima parte. Rivolto a studenti universitari, principalmente delle Facoltà di Economia, Ingegneria, Scienze dell'Informazione e Statistica.
Le informazioni nella sezione "Riassunto" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.
- EditoreMcGraw-Hill Education
- Data di pubblicazione2009
- ISBN 10 8838672121
- ISBN 13 9788838672125
- RilegaturaCopertina flessibile
- Numero edizione2
- Numero di pagine414
(nessuna copia disponibile)
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