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.
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From 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)
"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)