Analisi dei dati: differenze tra le versioni
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L''''analisi dei dati''' è un processo di ispezione, pulizia, trasformazione e modellazione di [[dato|dati]] con il fine di evidenziare [[informazioni]] che suggeriscano conclusioni e supportino le decisioni strategiche aziendali. L'analisi di dati ha molti approcci e sfaccettature, il che comprende tecniche diversissime tra loro che si riconoscono con una serie di definizioni varie nel commercio, le scienze naturali e sociali.
Il [[data mining]] è una tecnica particolare di analisi dei dati che si focalizza nella modellazione e scoperta di conoscenza per scopi predittivi piuttosto che descrittivi. Il [[business intelligence]] identifica l'analisi di dati che si basa fondamentalmente sull'aggregazione, focalizzandosi sulle informazioni aziendali. Nelle [[statistica|applicazioni statistiche]], gli studiosi dividono l'analisi dei dati in [[statistica descrittiva]], [[analisi dei dati esplorativa]] (ADE) e [[Test di verifica d'ipotesi|analisi dei dati di conferma]] (ADC). L'ADE si concentra sullo scoprire nuove caratteristiche presenti nei dati, mentre l'ADC nel confermare o falsificare le ipotesi esistenti. L'[[analisi predittiva]] si concentra sull'applicazione di modelli statistici o strutturali per classificazione o il forecasting predittivo, mentre l'[[analisi testuale]] applica tecniche statistiche, linguistiche e strutturali per estrarre e classificare informazioni da fonti testuali, una categoria di [[dati non-strutturati]].
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