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Progetto e sviluppo di un data warehouse e analisi dati utilizzando tecniche associative

Informazioni tesi

  Autore: Andrea Ortis
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2005-06
  Università: Università degli Studi di Catania
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Scienze e tecnologie informatiche
  Relatore: Giovanni Giuffrida
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 110

La tesi tratta della realizzazione di un data warehouse in cui sono stati importati dei dati bancari forniti da un istituto finanziario degli USA. Parte della tesi, in particolare la progettazione e a realizzazione del data warehouse, è stata realizzata in collaborazione con altri due candidati. In più la tesi tratta dell'analisi dei dati allo scopo di condurre un'analisi del mercato di riferimento. Vengono trattate le varie tecniche di data mining e in partcolare viene approfondita quella utilizzata nel progetto.

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1 Introduzione L avvento della New Economy porta a definire l era attuale come quella dell informazione: il mondo economico si rende sempre piø conto che vince sul mercato globale chi meglio sa accumulare e gestire l informazione. Di conseguenza il valore dell azienda non Ł piø determinato solo dagli asseti fisici, ma soprattutto dalle informazioni che possiede. I progressi della tecnologia informatica ed in particolare dei database hanno permesso di gestire grandi quantit di dati da cui si ottengono sempre maggiori informazioni. Uno degli ambiti nel quale la gestione dei dati ha assunto una rilevanza centrale Ł quello dell analisi dei rischi di mercato. In particolare l approccio Value at Risk alla stima del rischio di mercato presuppone la disponibilit e l utilizzo di una grande mole di dati. Per questo motivo, e per l importanza che queste misurazioni hanno assunto negli ultimi anni, la progettazione di una base di dati a supporto di questi calcoli risulta di particolare interesse. Se da un lato la disponibilit di tanti dati Ł di primaria importanza, dall altro pone una serie di problemi. Tra questi, uno tra i piø importanti riguarda la scelta di strumenti idonei per elaborarli e per favorire l estrazione di conoscenza. L utilizzo di strumenti non adeguati porta ad un analisi poco proficua e talvolta fuorviante. L analisi dei dati richiede uno studio approfondito del tipo di informazione che si vuole estrarre e degli strumenti piø idonei per trattarli. L obiettivo di questo lavoro Ł appunto la definizione di un modello di dati, focalizzando sia le questioni teoriche sia gli aspetti operativi.

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