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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.
Data mining - Congresses. --- Neural networks (Computer science). --- Engineering & Applied Sciences --- Computer Science --- Algorithms. --- Computer science. --- Data mining. --- Economics --- Electronic data processing. --- Mathematical statistics. --- Mathematics --- Statistical inference --- Statistics, Mathematical --- ADP (Data processing) --- Automatic data processing --- Data processing --- EDP (Data processing) --- IDP (Data processing) --- Integrated data processing --- Economic theory --- Political economy --- Algorithmic knowledge discovery --- Factual data analysis --- KDD (Information retrieval) --- Knowledge discovery in data --- Knowledge discovery in databases --- Mining, Data --- Informatics --- Algorism --- Statistical methods --- Computers. --- Computer mathematics. --- Statistics. --- Computer Science. --- Data Mining and Knowledge Discovery. --- Computing Methodologies. --- Computational Science and Engineering. --- Statistics and Computing/Statistics Programs. --- Statistics for Business/Economics/Mathematical Finance/Insurance. --- Database searching --- Science --- Algebra --- Arithmetic --- Foundations --- Statistics --- Probabilities --- Sampling (Statistics) --- Computers --- Office practice --- Social sciences --- Economic man --- Automation --- Artificial intelligence. --- Artificial Intelligence. --- Statistics for Business, Management, Economics, Finance, Insurance. --- Statistical analysis --- Statistical data --- Statistical science --- Econometrics --- AI (Artificial intelligence) --- Artificial thinking --- Electronic brains --- Intellectronics --- Intelligence, Artificial --- Intelligent machines --- Machine intelligence --- Thinking, Artificial --- Bionics --- Cognitive science --- Digital computer simulation --- Electronic data processing --- Logic machines --- Machine theory --- Self-organizing systems --- Simulation methods --- Fifth generation computers --- Neural computers --- Statistics . --- Computer mathematics --- Computer science --- Mathematics.
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Mathematical statistics --- Business economics --- Computer science --- Programming --- Information systems --- Computer. Automation --- data mining --- informatica --- statistiek --- database management --- systeemontwikkeling (informatica) --- econometrie --- algoritmen --- informaticaonderzoek --- methodologieën
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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.
Mathematical statistics --- Business economics --- Computer science --- Programming --- Information systems --- Computer. Automation --- data mining --- informatica --- statistiek --- database management --- systeemontwikkeling (informatica) --- econometrie --- algoritmen --- informaticaonderzoek --- methodologieën
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