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Metodi di data analysis
Posted by Claudio Livi on 06/07/2020 a 10:04 amQuali sono i principali metodi di analisi dei dati?
nadiaplamadeala ha risposto 1 anno, 10 mesi fa 2 Utenti · 1 Risposta -
1 Risposta
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La crescente disponibilitĆ dei dati porta ad una crescita dinamica ed estremamente elevata del mondo del data mining.
Lāestrazione di informazioni utili dai dati richiede metodi, tecniche e strumenti adeguati ed efficaci di analisi dei dati di diverso tipo, in grado di rispondere alle esigenze di ricerca aziendale in costante crescita.
Infatti, il data mining non dispone di metodi propri di analisi dei dati. Esso utilizza le metodologie e le tecniche di altre aree scientifiche correlate.
Ecco un elenco dei più noti metodi e modelli di analisi dei dati classici e moderni.
Metodi matematici e statistici
1. Analisi descrittiva
Fa quello che il nome suggerisce – descrivere. Esamina i dati e analizza gli eventi passati per decidere come avvicinarsi al futuro.
2. Analisi della regressione
Permette di modellare la relazione tra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti.
3. Analisi dei fattori
L’analisi dei fattori ĆØ una tecnica di analisi dei dati basata sulla regressione, utilizzata per trovare una struttura sottostante in un insieme di variabili.
4. Analisi della dispersione
La dispersione ĆØ la diffusione a cui viene allungato un insieme di dati. Ć una tecnica per descrivere quanto ĆØ esteso un insieme di dati.
5. Analisi discriminante
L’analisi discriminante utilizza misurazioni variabili su diversi gruppi di elementi per sottolineare i punti che distinguono i gruppi.
6. Serie temporali
Ć il processo di modellazione e di spiegazione di serie di dati in funzione del tempo. L’obiettivo ĆØ quello di trarre informazioni significative (regole, modelli) dalla forma dei dati.
Metodi basati sull’intelligenza artificiale, sull’apprendimento automatico e sugli algoritmi euristici
1. Reti neurali artificiali
Le reti neurali artificiali presentano una metafora del cervello per l’elaborazione delle informazioni.
Questi modelli sono modelli computazionali di ispirazione biologica che consistono in un gruppo interconnesso di neuroni artificiali e processano le informazioni utilizzando l’approccio computazionale.
2. Alberi decisionali
L’albero decisionale ĆØ un diagramma ad albero che rappresenta modelli di classificazione o di regressione.
Esso divide un insieme di dati in sottoinsiemi di dati sempre più piccoli, mentre allo stesso tempo viene continuamente sviluppato un relativo albero di decisione.
3. Algoritmi evolutivi
Un concetto comune che combina molti tipi diversi di analisi dei dati utilizzando algoritmi evolutivi. I più popolari sono: algoritmi genetici, programmazione genetica e algotirhms co-evolutivi.
4. Logica fuzzy
La logica fuzzy ĆØ un tipo innovativo di logica a molti valori in cui i valori di veritĆ delle variabili sono un numero reale compreso tra 0 e 1.
In questo termine il valore di verità può variare tra completamente vero e completamente falso.