ANALISI DEI DATI E DATA MINING

Canale 1
LUCA SALVATI Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
1. Introduzione al corso di studio 2. Significato operativo del Data mining. 3. Teoria delle basi di dati e preparazione delle grandi matrici di dati (big data). 4. Indicatori elementari e indici compositi. 5. Analisi fattoriale e in componenti principali. 6. Analisi dei gruppi di tipo gerarchico e non gerarchico. 7. Il Multi-dimensional scaling metrico e non metrico. 8. Analisi delle corrispondenze e delle correlazioni canoniche. 9. Analisi di regressione
Prerequisiti
Si richiedono conoscenze generali di statistica descrittiva e di matematica di base.
Testi di riferimento
Le dispense del corso sono contenute in un apposito applicativo informatico (Google Drive) I libri di testo sono: Per la teoria: Salvati L. et al. (2025). Analisi dei dati. CISU, Roma (seconda edizione). Per esercizi, parte pratica, applicazioni ed approfondimenti: Anzalone F.M - Maialetti M. - Salvati L. (2024). I territori del PNRR. Applicazioni economiche con indicatori statistici CISU, Roma. Salvati L. (2024). Statistica, economia e sostenibilità. Indicatori per l'analisi regionale. Franco Angeli, Milano. Sono effettuate esercitazioni statistiche su software dedicato e gratuito.
Modalità insegnamento
Lezioni frontali. Esercitazioni.
Frequenza
Didattica in presenza necessaria
Modalità di esame
Scritta e orale, con possibilità di effettuare prove di esonero (scritte) in itinere e tesine di laboratorio/progetto anche su software dedicato.
Bibliografia
Lo stesso di sopra
Modalità di erogazione
Lezioni frontali. Esercitazioni.
  • Codice insegnamento10592615
  • Anno accademico2025/2026
  • CorsoStrategia e governance dell'impresa
  • CurriculumStrategia aziendale - Business Management
  • Anno1º anno
  • Semestre2º semestre
  • SSDSECS-S/01
  • CFU9