Nell’era del digitale, acquisire e ottenere conoscenza attraverso i dati dei clienti riveste un’importanza vitale per il business delle organizzazioni. Per gestire al meglio quelli che vengono definiti i customer data il classico foglio Excel non è più sufficiente,...
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Cluster Analysis: cos’è e come si esegue
La tendenza a creare gruppi omogenei a partire dai dati di cui si dispone rappresenta un atteggiamento sempre più diffuso per descrivere un fenomeno che non si conosce a priori e renderlo facilmente comprensibile agli stakeholder. La scienza dei dati affronta in vari...
Data Driven: cosa significa e come applicarne i principi in azienda
Nell’era del digitale, parlare di data-driven è diventato quasi un imperativo categorico, ma cosa vuol dire per davvero, essere un’azienda data-driven? A questa fondamentale domanda è possibile rispondere in molti modi, anche perché i contesti in cui ci si approccia...
Data Science Lifecycle, le 6 (+1) fasi del processo
La Data Science è un campo di studi interdisciplinare il cui obiettivo finale è estrarre informazione e conoscenza utili da dati strutturati o non strutturati. Non esiste un framework unico e universalmente condivido per definire i processi di Data Science, tuttavia, dal punto di vista tecnico lo standard KDD è quello a cui ci si ispira maggiormente, perché indica l’intero processo di ricerca di nuova conoscenza dai dati.
A cosa serve la Data Science?
L’analisi dei dati è in generale una materia molto ampia e con una storia che rimanda indietro di diversi anni da oggi. Si inizia a parlare di analisi dati già alla fine del 1700 con le prime visualizzazioni grafiche e l’evoluzione di questa materia non solo negli...
Churn Strategy: gli step per impostarla al meglio minimizzando il Churn Rate
Churn analysis e churn rate sono due concetti strettamente connessi: l’analisi degli abbandoni (churn analysis) è quella branca della Data Science attraverso cui si cerca di prevedere quali clienti hanno maggiori probabilità di abbandonare l’azienda, cosa che si...
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