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Enrolled
Business intelligence

Docente responsabile:   Fabio Stella

Teacher:                       Fabio Stella

PROGRAMMA

Obiettivi e contenuti:
il corso ha l'obiettivo di fornire agli studenti 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. Il corso presenta come i dati strutturati possono essere sfruttati per prendere decisioni in condizioni di incertezza volte a migliorare le opportunità di business di un'azienda. Alcune delle applicazioni sono: previsione di domanda ed offerta, profilatura degli utenti, segmentazione della clientela,  custode retention in ambito telefonico, allocazione delle risorse finanziarie, churn analysis.

Programma: il programma si compone dei seguenti moduli:
1) introduzione alla Business Intelligence 2) Decision Support Systems 3) Modelli matematici per le decisioni 4) Esplorazione dei dati 5) Regressione lineare multivariata 6) Analisi delle serie temporali 7) Classificazione supervisionata e 8) Reti di Neuroni Artificiali e Support Vector Machines.

Risultati di apprendimento previsti:
lo studente acquisirà competenze specifiche che gli consentiranno di formulare e risolvere diverse tipologie di problemi di Business Intelligence. Sarà in grado di progettare, sviluppare e documentare modelli computazionali ed algoritmi per il supporto alle decisioni in condizioni di incertezza, di utilizzare sistemi software per l'estrazione automatica di conoscenza a partire da dati strutturati.

Prerequisiti:
ricerca operativa, calcolo delle probabilità e statistica.

PROGRAM

Aims and contents:
the course aims to provide the student with basic skills in the design and development of computational models, algorithms and software solutions based for decision making under uncertainty tailored to Business Intelligence. The course will discuss several application 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.

Program details:
1) Introduction to Business Intelligence, 2) Decision Support Systems, 3) Mathematical models for decision making, 4) Data exploration, 5) Multivariate linear regression, 6) Time series Analysis, 7) Supervised classification, 8) Neural Networks and Support Vector Machines.

Learning outcomes:
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.

Prerequisites:
operation research, probability and statistics.

Tipo esame:                  progetto e orale

Tipo valutazione:           voto finale

Examination:                 project and oral

Evaluation Type:           final mark

 

Further readings
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redazioneweb@disco.unimib.it - last update of this page 25/03/2011