INTRODUZIONE ALL'ANALISI STATISTICA DEI BIG DATA
OBIETTIVI
Lo sviluppo tecnologico rende oggi possibile la memorizzazione di una enorme quantità di dati, i cosiddetti Big Data, la cui analisi può consentire all’azienda di acquisire vantaggi competitivi, ad esempio ottimizzando i processi produttivi oppure stimando le potenzialità di un mercato. Nel Piano Nazionale Industria 4.0 si menziona l’impiego di analisi complesse attraverso Big Data come elemento di innovazione.
Obiettivo del corso è introdurre i destinatari alle opportunità che i Big Data presentano. Nel corso si delineeranno le caratteristiche peculiari dei big data, e si presenteranno le più rilevanti analisi grafiche per l’esplorazione dei dati. Quindi saranno descritte le più importanti tecniche di trattamento e analisi dei dati. Saranno infine illustrate alcune applicazioni a (big) dataset.
DESTINATARI
Il Corso si rivolge a coloro che operano nei settori industriale, finanziario e assicurativo con funzioni che richiedono l’analisi di grandi volumi di dati al fine di estrarre le informazioni in essi contenute e valutarne il potenziale impatto.
PROGRAMMA
Introduzione ai Big Data
Definizione
Le 4 V (Volume, Velocity, Variety, Veracity)
La matrice dei dati
Analisi esplorativa dei dati & data handling
Box-and-whiskers plot
Scatterplot
Scatterplot matrix
Heatmap
Coplot
Identificazione di outlier
Missing value
Data cleaning
Trasformazione dei dati
Tecniche di supervised learning
Regressione lineare classica, regressione polinomiale, regressione spline
Classificazione: regressione logistica, k-nearest neighbors
Alberi decisionali
Support vector machine
Tecniche di unsupervised learning
Analisi delle componenti principali
Cluster analysis
Applicazioni a (big) dataset
Utilizzo del software R
