Big data analytics e data mining

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Data di pubblicazione: 2018

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Descrizione

Il libro è la prima guida alla gestione, analisi e interpretazione dei Big Data, di fondamentale supporto in azienda per l’ottimizzazione dei processi decisionali, l’innovazione e la competitività, la riduzione dei costi, l’interazione con il cliente, l’offerta di prodotti personalizzati, la customer experience, la produttività e il profitto.
L’attuale vertiginoso incremento di dati disponibili (strutturati e non), acquisiti da innumerevoli fonti (web, Gis, mobile, social media, banche dati, da sensori, ecc.) pone le imprese di fronte a sfide ineludibili.
Le aziende che cavalcano la digital transformation, e che sono in grado di analizzare e valorizzare i Big Data, saranno le “imprese eccellenti” di domani, avendo introdotte nuove funzioni di Data science e figure di Data scientist.

I Big data analytics apportano valore in tutti gli ambiti applicativi: nell’area del Marketing, della Produzione industriale e del Manufacturing (manutenzione predittiva); nel settore dei Trasporti (viabilità), della Sanità (medicina di “precisione” e “predittiva”), dello Sport (dispositivi indossabili); nel settore Finanziario (Fintech) e Bancario (risk management, ecc.); nel settore delle Assicurazioni.
Il volume è strutturato in otto capitoli, che, progressivamente, disegnano una trattazione esaustiva dei temi di Big Data Analytics.
STRUTTURA
1. Evoluzione delle tecnologie informatiche
2. Business Intelligence e Machine Learning
3. Data mining e Crm, Parte I (Segmentazione, Previsione, Nuovi prodotti, Customer satisfaction)
4. Data mining Parte II (Campagne promozionali, Market Basket Analysis, Churn analysis)
5. Big Data: caratteri, algoritmi e ambiti applicativi
6. Big Data nel Marketing
7. Industria 4.0 e Tecnologie abilitanti
8. Big Data Analytics: applicazioni, benefi ci e prospettive.

Estratti

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Dettagli

Data di pubblicazione

2018

Editore

Ipsoa

ISBN

9788821767173

Codice

00230941

Categoria

Libri

Carta

352 pagine

Tags

Innovative Management

Dettagli

Data di pubblicazione

Editore

ISBN

Codice

Categoria

 

Periodicità

Edizione

ON CLOUD

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