Dati scuri
Strumenti di analisi aziendale e strutture per illuminare i dati oscuri
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Siamo sommersi da dati, dati scientifici, dati medici, dati demografici, dati finanziari e dati di marketing. Le persone non hanno tempo di guardare questi dati e quindi col tempo vengono dimenticati, da cui il termine "dati oscuri". L'attenzione umana è diventata una risorsa preziosa. Dobbiamo quindi trovare il modo di analizzare automaticamente i dati, classificarli automaticamente, riassumerli automaticamente, scoprire e caratterizzare automaticamente le tendenze e segnalare automaticamente le anomalie. Questa è una delle aree più attive e stimolanti della comunità di ricerca sui databa...
Siamo sommersi da dati, dati scientifici, dati medici, dati demografici, dati finanziari e dati di marketing. Le persone non hanno tempo di guardare questi dati e quindi col tempo vengono dimenticati, da cui il termine "dati oscuri". L'attenzione umana è diventata una risorsa preziosa. Dobbiamo quindi trovare il modo di analizzare automaticamente i dati, classificarli automaticamente, riassumerli automaticamente, scoprire e caratterizzare automaticamente le tendenze e segnalare automaticamente le anomalie. Questa è una delle aree più attive e stimolanti della comunità di ricerca sui database. Ricercatori in settori quali la statistica, la visualizzazione, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico stanno contribuendo a questo campo dei dati oscuri. L'ampiezza del campo rende difficile comprendere gli straordinari progressi compiuti negli ultimi decenni. Il libro fornisce una rapida introduzione ai concetti di dark data, big data e data mining, con particolare attenzione all'analisi dei dati. In seguito, vengono illustrati, capitolo per capitolo, i concetti e le tecniche alla base della classificazione, della predizione, dell'associazione e del clustering.
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