Description
Book SynopsisIl 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 perchè 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 e ricercatori, che a professionisti e manager aziendali che vogliano approfondire gli aspetti algoritmici delle tecniche di Data mining: 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 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 può essere utile a quanti vogliano completare la loro formazione scientifica in questa disciplina.
Trade ReviewFrom the reviews:
“The aim of this book is to provide both researchers and students with an overview on the area … . the book is quite well written and most of the concepts are presented in a clear manner. Moreover, the sketches of the main algorithms, the examples spread throughout the book and the exercises proposed at the end of each chapter make the book a pleasant reading and a useful tool for students and for those interested in an overview of the data mining field.” (Luigi Palopoli, Zentralblatt MATH, Vol. 1170, 2009)
Table of ContentsIntroduzione.- Trattamento preliminare dei dati.- Misure di distanza e di similarità.- Cluster Analysis.- Metodi di classificazione.- Serie Temporali.- Analisi delle associazioni.- Analisi dei link.
