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Big data analitycs e data mining. Estrarre valore dai dati

Consulta il libro - Big data analitycs e data mining. Estrarre valore dai dati

Titolo Big data analitycs e data mining. Estrarre valore dai dati
Autore
argomento
Collana Innovative management, 241
Editore Ipsoa
Formato
Formato Libro Libro
Pagine 332
Pubblicazione 2018
ISBN 9788821767173
Carta del docente Carta Cultura Giovani Carta della Cultura Acquistabile con Carta del docente, Carta Cultura Giovani o Carta della Cultura
 
33,00 €

 
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L'opera rappresenta unaa 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; Cis; mobile; social media; banche dati, da sensori, ecc.) pone le imprese di fronte a sfide ineludibili. Le aziende che cavalcano la digitai 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 (riskmanagement, ecc.); nel settore delle assicurazioni. Il volume è strutturato in otto capitoli, che, progressivamente, disegnano una trattazione esaustiva dei temi di Big Data Analytics: evoluzione delle tecnologie informatiche; business intelligence e machine learning; data mining e Crm, parte I (segmentazione, previsione, nuovi prodotti, customersatis)'action); data mining parte II (campagne promozionali, market basket analysis, churn analysis); big data: caratteri, algoritmi e ambiti applicativi; big data nel marketing; industria 4.0 e tecnologie abilitanti; big data analytics: applicazioni, benefici e prospettive. Prefazione di Michele Cimino.
 

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