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| Autore: |
Dulli Susi
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| Titolo: |
Data mining : Metodi e strategie / / by Susi Dulli, Sara Furini, Edmondo Peron
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| Pubblicazione: | Milano : , : Springer Milan : , : Imprint : Springer, , 2009 |
| Edizione: | 1st ed. 2009. |
| Descrizione fisica: | 1 online resource (184 p.) |
| Disciplina: | 006.3 |
| Soggetto topico: | Data mining |
| Artificial intelligence | |
| Algorithms | |
| Computer science - Mathematics | |
| Statistics | |
| Data Mining and Knowledge Discovery | |
| Artificial Intelligence | |
| Computational Science and Engineering | |
| Statistics and Computing/Statistics Programs | |
| Statistics for Business, Management, Economics, Finance, Insurance | |
| Persona (resp. second.): | FuriniSara |
| PeronEdmondo | |
| Note generali: | Description based upon print version of record. |
| Nota di bibliografia: | Includes bibliography and index. |
| Nota di contenuto: | Introduzione -- Trattamento preliminare dei dati -- Misure di distanza e di similarità -- Cluster Analysis -- Metodi di classificazione -- Serie Temporali -- Analisi delle associazioni -- Analisi dei link. |
| Sommario/riassunto: | 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. |
| Titolo autorizzato: | Data mining ![]() |
| ISBN: | 1-283-86547-5 |
| 88-470-1163-9 | |
| Formato: | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione: | Italiano |
| Record Nr.: | 9910483874403321 |
| Lo trovi qui: | Univ. Federico II |
| Opac: | Controlla la disponibilità qui |