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Data mining: come estrarre valore dai customer database
Un insieme di tecniche che valorizza gli investimenti tecnologici adottati in ambito di Customer Relationship Management e consente di migliorare i processi di marketing e di vendita.
L’approccio neurale al data mining
Le reti neurali hanno ampia applicabilità ai più diversi ambiti aziendali. Per tenere il passo della new economy le aziende dovranno incorporare tali metodologie nella propria attività.
DFSS e simulazione Monte Carlo: problematiche di implementazione nella Tolerance Analysis
La prassi abitualmente seguita di simulare poche migliaia di valori e da questi estrapolare conclusioni circa l’ottimalità del processo consente di ottenere solo risposte approssimate e parziali. Per arrivare a risultati corretti è necessario disporre di strumenti che possano gestire con facilità simulazioni di milioni di dati.
Tecniche di regressione ad albero: un confronto critico
Attraverso un semplice caso applicativo si è cercato di valutare e comparare l’efficienza dei diversi modelli statistici.
Data mining: tra mito e realtà
Non basta comprare un software. Il supporto informatico è imprescindibile, ma non costituisce da solo la “strumentazione” necessaria per un’analisi dati che porti risultati.
Predictive analytics: solo una questione di algoritmi?
Un’accattivante analisi sull’utilizzo dei modelli per la lettura e l’interpretazione dei dati da cui emerge la necessità di utilizzare sempre una grande capacità di critica, non solo nella raccolta del dato, ma anche nella scelta del modello e delle variabili.
Gestione e ottimizzazione dei processi di produzione attraverso la statistica
L’implementazione di tecniche statistiche adeguate è un fattore strategico per l’ottenimento di un vantaggio competitivo duraturo per le aziende.