Negli ultimi dieci anni c'è stata un'ampia fase dell'innovazione tecnologica che ha portato alla diffusione di grandi quantità di dati in diversi campi applicativi. Le aziende in primo luogo hanno a disposizione moltissimi elementi informativi riguardanti i loro clienti, ma anche nella medicina, nella genetica, nella biologia, e in molti altri ambienti applicativi sono ora a disposizioni grandi masse di dati. Tale realtà porta con sé la necessità di sviluppare e conoscere nuovi strumenti di analisi statistica.

In questo contesto molti strumenti e metodi di analisi hanno origini diverse, in particolare dalla statistica e dal machine learning, ma condividono molti aspetti. Questo libro descrive i concetti più importanti di queste aree in un'impostazione unificata. Seppure l'approccio sia statistico, l'enfasi è sui concetti piuttosto che sulla formulazione matematica.

Vengono presentati molti esempi corredati da un'ampia varietà di illustrazioni grafiche. Il libro dovrebbe quindi costituire un utile strumento per gli statistici e per chiunque altro è interessato al data mining sia nel mondo aziendale che in quello scientifico.

Autorentext

Adelchi Azzalini, Professore di Statistica presso l'Università di Padova, è autore di diverse pubblicazioni su riviste scientifiche internazionali e di alcuni libri di Statistica pubblicati sia da case editrici nazionali che internazionali. Bruno Scarpa ha lavorato come Customer Intelligence Manager nel Marketing e nel CRM di aziende leader nel mercato telecomunicazioni e del credito, sviluppando modelli e strumenti di data mining per l'analisi dei clienti; attualmente è ricercatore in Statistica presso l'Università di Pavia.

Klappentext

Negli ultimi dieci anni c'è stata un'ampia fase dell'innovazione tecnologica che ha portato alla diffusione di grandi quantità di dati in diversi campi applicativi. Le aziende in primo luogo hanno a disposizione moltissimi elementi informativi riguardanti i loro clienti, ma anche nella medicina, nella genetica, nella biologia, e in molti altri ambienti applicativi sono ora a disposizioni grandi masse di dati. Tale realtà porta con sé la necessità di sviluppare e conoscere nuovi strumenti di analisi statistica.

In questo contesto molti strumenti e metodi di analisi hanno origini diverse, in particolare dalla statistica e dal machine learning, ma condividono molti aspetti. Questo libro descrive i concetti più importanti di queste aree in un'impostazione unificata. Seppure l'approccio sia statistico, l'enfasi è sui concetti piuttosto che sulla formulazione matematica.

Vengono presentati molti esempi corredati da un'ampia varietà di illustrazioni grafiche. Il libro dovrebbe quindi costituire un utile strumento per gli statistici e per chiunque altro è interessato al data mining sia nel mondo aziendale che in quello scientifico.