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Data mining (UNITEXT)

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Data mining (UNITEXT)

 

Titolo: Data mining (UNITEXT)

Autore: Susi Dulli, Sara Furini, Edmondo Peron

N. di pagine: 182

Edizione: Springer Milan; 1 edizione (29 agosto 2009)

Lingua: Italiano

Prezzo: EUR 22,99

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Descrizione:

Il libro nasce dall’esigenza di coniugare esperienze e capacità procedurali diverse provenienti da vari ambiti disciplinari, quali l’informatica e la statistica, al fine di ricercare ed individuare percorsi e relazioni legate alla conoscenza.

In un contesto di business, la conoscenza scoperta può avere un valore strategico per le aziende perchè consente di aumentare i profitti, riducendo i costi oppure aumentando le entrate con il conseguente aumento del ROI.

Il volume è rivolto sia a studenti universitari e ricercatori, che a professionisti e manager aziendali che vogliano approfondire gli aspetti algoritmici delle tecniche di Data mining: lo studio degli algoritmi e delle principali tecniche è essenziale per conoscere meglio come la tecnologia possa essere applicata ai diversi tipi di dati e quindi anche diverse problematiche di business.

Il testo pone volutamente l’attenzione sugli aspetti procedurali e di calcolo della metodologia, differenziandosi dagli altri testi in italiano che inquadrano puramente il contesto statistico.

Il materiale esposto può essere utile a quanti vogliano completare la loro formazione scientifica in questa disciplina.

 

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Qualità dei Dati (UNITEXT)

Ciao a tutti voi!

Vi presento il libro Qualità dei Dati (UNITEXT), acquistabile ad un prezzo conveniente su Amazon.

Qualità dei Dati (UNITEXT)

 

Titolo: Qualità dei Dati (UNITEXT)

Autore: Carlo Batini, Monica Scannapieco

N. di pagine: 304

Edizione: Springer Milan; 1 edizione (1 maggio 2008)

Lingua: Italiano

Prezzo: EUR 26,99

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Descrizione:

La scarsa qualità dei dati può ostacolare o danneggiare seriamente l’efficienza e l’efficacia di organizzazioni e imprese.

La crescente consapevolezza di tali ripercussioni ha condotto a importanti iniziative pubbliche come la promulgazione del 'Data Quality Act' negli Stati Uniti e della direttiva 2003/98 del Parlamento Europeo.

Gli autori presentano un’introduzione completa e sistematica all’ampio insieme di problemi legati alla qualità dei dati.

Il libro parte con una descrizione dettagliata di diverse dimensioni della qualità dei dati, come l’accuratezza, la completezza e la consistenza, e ne discute l’importanza in relazione sia a diverse tipologie di dati, come i dati federati, i dati presenti sul web e i dati con dipendenze temporali, che alle diverse categorie in cui i dati si possono classificare.

L’esauriente descrizione di tecniche e metodologie provenienti non solo dalla ricerca nell’area della qualità dei dati ma anche in aree correlate, quali data mining, teoria della probabilità, analisi statistica dei dati e apprendimento automatico, fornisce un’eccellente introduzione allo stato dell’arte attuale.

La presentazione è completata da una breve descrizione e da un confronto critico di strumenti e metodologie pratiche, che aiuterà il lettore a risolvere i propri problemi di qualità.

Questo libro costituisce la combinazione ideale fra la correttezza dei fondamenti teorici e l’applicabilità degli approcci pratici.

E’ ideale per tutti coloro – ricercatori, studenti o professionisti – che siano interessati a una panoramica completa sui problemi della qualità dei dati.

Può essere inoltre impiegato come manuale in un corso introduttivo all’argomento, o dall’autodidatta.

 

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