Predictive Analytics
Industria 4.0 e manutenzione predittiva [Scarica il PDF]
La manutenzione predittiva rappresenta uno dei concetti più interessanti tra i tanti legati all’Industria 4.0, ossia a quella che viene ormai unanimemente definita la quarta rivoluzione industriale. In particolare, la possibilità di prevedere con sempre maggiore precisione eventuali guasti o malfunzionamenti a carico di macchine e attrezzature si rivela di grande interesse per tutte le imprese che subirebbero un importante
Analisi predittiva: perchè ci interessa e chi la usa?
L’ Analisi Predittiva, precedentemente conosciuta come Data Mining, è un termine che raccoglie le varie tecniche di Machine Learning utilizzate con il fine di desumere informazioni utili per il proprio business, dal patrimonio dati aziendale. L’Analisi Predittiva, in inglese Predictive Analytics, si basa principalmente su: Esistenza di una base di dati storici, che viene studiata per capire quali interazioni tra
Esempi di Data Mining
Con il termine Data Mining, conosciuto negli ultimi anni come Analisi Predittiva, si intende l’applicazione di algoritmi di Machine Learning a basi di dati, con il fine di estrarne informazioni di valore per il business. Differentemente dalle analisi statistiche tradizionali, che si limitano a riorganizzare lo storico di dati raccolti nel tempo, l’analisi di dati tramite Data Mining sfrutta i
Come sfruttare il Data Mining
L’applicazione del Data Mining a scopo predittivo consente di determinare, in modo probabilistico, l’accadimento di eventi futuri, come per esempio il comportamento d’acquisto di un cliente, il grado di fedeltà della clientela, l’evoluzione della domanda di prodotti e servizi. Nel settore bancario, ad esempio, si può sfruttare il Data Mining per ricavare dei modelli predittivi sull’utilizzo delle carte di credito:
Dalla BI all’analisi predittiva
Comprendere e sfruttare il analisi predittiva per le decisioni aziendali analisi predittiva e Data warehouse Se esaminiamo come le modalità di analisi dei dati si sono evolute negli anni, notiamo come da indagini effettuate direttamente sulle fonti operazionali, si è passati, a partire dagli anni ’90, all’utilizzo di una base dati creata appositamente: il data warehouse. Con il data warehouse
Modelli di Data Mining
Come creare un modello di Data Mining Nella costruzione dei modelli di data mining applichiamo una metodologia di lavoro che prevede più fasi: La scelta dell’algoritmo di calcolo. Essa è basata sull’analisi del problema di data mining da risolvere La preparazione dei dati. Qualora l’algoritmo richieda elaborazioni particolari, è necessario preparare dati, applicando, per esempio procedimenti di discretizzazione, normalizzazione, creazione di
Fattori critici di successo nei progetti di predictive e prescriptive analytics
Abbiamo già evidenziato, attraverso un’infografica che la realizzazione di un progetto di Business Intelligence o di Predictive Analytics richiede la presenza di alcuni elementi in grado di determinarne la buona riuscita
SQL Server 2016 & R
Partnership con Rulex
Rulex è la piattaforma advanced analytics che consente di prendere decisioni data-driven, sulla base di algoritmi di apprendimento automatico di nuova generazione.
Dalla predictive analytics alla “prescriptive analytics”
Nell’articolo “Dalla business intelligence ai sistemi di predictive analytics” (v. https://www.dataskills.it/dalla-business-intelligence-ai-sistemi-di-predictive-analytics/ ) ho parlato dell’evoluzione dei processi di analisi dei dati, descrivendo un percorso evolutivo che ha portato dall’eseguire semplici query su tabelle relazionali a sistemi di business intelligence (BI) e da questi ultimi all’utilizzo di strumenti di predictive analytics. In questo articolo parlerò invece di un ulteriore passaggio verso
Analisi Predittiva con Naive Bayes Classifiers
La classificazione Bayesiana è una tecnica statistica con la quale si determina la probabilità di un elemento di appartenere a una certa classe. Per esempio, questa tecnica può essere impiegata per stimare la probabilità di un cliente di appartenere alla classe dei compratori di tablet PC, dati alcuni attributi del cliente quali: il tipo di lavoro svolto, l’età, il reddito,
Nuovi moduli in Azure Machine Learning
Da poco sono stati introdotti in Azure Machine Learning alcuni nuovi moduli, che estendono le funzionalità di Azure Machine Learning.
Tecniche di clustering
Tecniche di clustering In questo articolo parleremo del significato del termine Cluster, e cosa si intende per cluster analysis. Il clustering consiste in un insieme di metodi per raggruppare oggetti in classi omogenee. Un cluster è un insieme di oggetti che presentano tra loro delle similarità, ma che, per contro, presentano dissimilarità con oggetti in altri cluster. L’input di un
