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Data Mining e Web Mining: l'analisi dei dati per la conoscenza dell'utente

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5 alle esigenze aziendali e viene svolta in un ambiente predisposto per l’interrogazione di contributi tecnici e conoscenze di business: fare Data Mining significa seguire una metodologia che va dalla definizione della problematica, all’implementazione di regole decisionali economicamente misurabili. Pertanto il Data Mining è un processo, non è il mero utilizzo di un algoritmo o di una tecnica statistica. Alla luce di ciò, una definizione completa di Data Mining è la seguente: Per Data Mining si intende il processo di selezione, esplorazione e modellazione di grandi masse di dati, al fine di scoprire regolarità o relazioni non note a priori, e allo scopo di ottenere un vantaggio di business. 1.2 Data Mining e informatica 1.2.1 Il supporto informatico ai dati Una caratteristica fondamentale del Data Mining è quella della disponibilità di grandi masse informative: 1. Giacimenti informativi: archivi di istituzioni pubbliche, dati amministrativi di enti e imprese. 2. Basi di dati gestionali: gestori di telecomunicazioni, grandi banche e imprese finanziarie e assicurative, catene di supermercati. 3. Basi di dati di ricerca: basi di dati genetiche e di grandi esperimenti (onde gravitazionali, acceleratori di particelle). 4. Flussi informativi su Rete (Web Mining): testi, suoni, immagini, dati, comportamenti d’utenza. L’ottenimento di un valido database è la prima e fondamentale operazione da compiere al fine di ottenere informazioni utili nell’attività di Data Mining.

Anteprima della Tesi di Loredana Carmante

Anteprima della tesi: Data Mining e Web Mining: l'analisi dei dati per la conoscenza dell'utente, Pagina 5

Laurea liv.I

Facoltà: Scienze Statistiche

Autore: Loredana Carmante Contatta »

Composta da 57 pagine.

 

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Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.