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Per gli Studenti
Business intelligence

Codice ins.

Insegnamento

CFU ins.

Tipo ins.

Anno

Sem.

SSD ins.

Responsabile insegnamento

E3101Q036

Business Intelligence

4

OBS

3

2

INF/01

STELLA Fabio

 

Business Intelligence

 

 

 

 

 

 

Contenuti:
Modelli computazionali, algoritmi e di supporto alle decisioni in condizioni di incertezza specializzati alla Business Intelligence. Utilizzo di dati strutturati per prendere decisioni in condizioni di incertezza volte a migliorare le opportunità di business di un’azienda. Previsione di domanda ed offerta, profilatura degli utenti, segmentazione della clientela,  customer retention in ambito telefonico, allocazione delle risorse finanziarie, churn analysis.
Computational models, algorithms and software solutions based for decision making under uncertainty tailored to Business Intelligence. Case studies where data and information are exploited to improve the business wealth and opportunity of a business company. Industrial case studies include: customer profiling and segmentation, churn analysis, customer retention, financial resource allocation, offer/demand forecasting.

Obiettivi formativi:
Fornire conoscenze di base relativamente alla progettazione ed implementazione di modelli computazionali, algoritmi e di supporto alle decisioni in condizioni di incertezza specializzati alla Business Intelligence. Fornirecompetenze specifiche per formulare e risolvere diverse tipologie di problemi di Business Intelligence.Fornire competenze per progettare, sviluppare e documentare modelli computazionali ed algoritmi per il supporto alle decisioni in condizioni di incertezza, per utilizzare sistemi software per l’estrazione automatica di conoscenza a partire da dati strutturati.
The student will acquire specific skills which allow him/her to formulate and to solve several kinds of Business Intelligence problems. Furthermore, the students will be capable to design and to develop computational algorithms and software systems for automatic knowledge extraction from data.

Prerequisiti:

Nessuno

Metodi didattici:

Materiale organizzato e realizzato per rendere autonomo lo studio da parte dello studente. Lezioni frontali (circa il 60% del corso) ed esercitazioni (40%) a calcolatore con ambienti software open source su problemi realistici in ambito medico, finanziario, pubblicitario, social networking, ...
Lectures and material are organized to enhance the student autonomy. Classroom lectures (about 60%) and hands on training (40%) with different open source software environments on a set of realistic data analysis problems.

Altre informazioni:

Programma esteso:

  • Business intelligence
  • Sistemi di supporto alle decisioni
  • Modelli matematici per le decisioni
  • Data mining
  • Preparazione dei dati
  • Esplorazione dei dati
  • Regressione
  • Serie storiche
  • Classificazione
  • Clustering

 

  • Business intelligence
  • Decision support sistems
  • Mathematical models for decisions
  • Data mining
  • Data preparation
  • Data exploration
  • Regression
  • Time series analysis
  • Classification
  • Clustering

Testi di riferimento:
[1] Vercellis C., (2007) Business intelligence - Modelli matematici e sistemi per le decisioni, WILEY.
[2] Slide e materiale proprietario del docente.

Modalità di verifica dell'apprendimento:

Tipo esame:
Prova pratica

Tipo valutazione:
Voto finale

 

Approfondimenti

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redazioneweb@disco.unimib.it - ultimo aggiornamento di questa pagina 11/11/2013