04571nam 22007935 450 991048387440332120200629130448.01-283-86547-588-470-1163-910.1007/978-88-470-1163-2(CKB)1000000000798357(EBL)993816(OCoLC)821879641(SSID)ssj0000715618(PQKBManifestationID)11413773(PQKBTitleCode)TC0000715618(PQKBWorkID)10703929(PQKB)10000161(DE-He213)978-88-470-1163-2(MiAaPQ)EBC993816(PPN)139956336(EXLCZ)99100000000079835720100301d2009 u| 0itaur|n|---|||||txtccrData mining[electronic resource] Metodi e strategie /by Susi Dulli, Sara Furini, Edmondo Peron1st ed. 2009.Milano :Springer Milan :Imprint: Springer,2009.1 online resource (184 p.)La Matematica per il 3+2,2038-5722Description based upon print version of record.88-470-1162-0 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.La Matematica per il 3+2,2038-5722Data miningArtificial intelligenceAlgorithmsComputer mathematicsStatistics Data Mining and Knowledge Discoveryhttps://scigraph.springernature.com/ontologies/product-market-codes/I18030Artificial Intelligencehttps://scigraph.springernature.com/ontologies/product-market-codes/I21000Algorithmshttps://scigraph.springernature.com/ontologies/product-market-codes/M14018Computational Science and Engineeringhttps://scigraph.springernature.com/ontologies/product-market-codes/M14026Statistics and Computing/Statistics Programshttps://scigraph.springernature.com/ontologies/product-market-codes/S12008Statistics for Business, Management, Economics, Finance, Insurancehttps://scigraph.springernature.com/ontologies/product-market-codes/S17010Data 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.006.3Dulli Susiauthttp://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut141781Furini Saraauthttp://id.loc.gov/vocabulary/relators/autPeron Edmondoauthttp://id.loc.gov/vocabulary/relators/autBOOK9910483874403321Data mining2851841UNINA