Analisi di dati ed estrazione di conoscenza

Fosca Giannotti    

La grande disponibilità di dati provenienti da database relazionali, dal web o da altre sorgenti motiva lo studio di tecniche di analisi dei dati che permettano una migliore comprensione ed un più facile utilizzo dei risultati nei processi decisionali.
L'obiettivo del corso è quello di fornire un'introduzione ai concetti di base del processo di estrazione di conoscenza, alle principali tecniche di data mining ed ai relativi algoritmi.
Particolare enfasi è dedicata agli aspetti metodologici presentati mediante alcune classi di applicazioni paradigmatiche quali il Basket Market Analysis, la segmentazione di mercato, il rilevamento di frodi e il Web mining. Infine il corso introduce gli aspetti di privacy ed etici inerenti all’utilizzo di tecniche inferenza sui dati e dei quali l’analista deve essere a conoscenza.

Il corso consiste di

1. una parte preliminare dove si introducono i concetti essenziali del processo di estrazione della conoscenza
2. una parte basica dove si introducono le principali tecniche di datamining (regole associative, classificazione e clustering). Di queste tecniche se ne studierà gli aspetti formali, implementativi
3. una parte più metodologica dove si visiteranno alcune casi di studio nell’ambito del marketing e del supporto alla gestione clienti.
4. una parte avanzata dove si rivisiteranno alcune tecniche applicate a strutture dati particolari quali dati semistrutturati quali provenienti da web e dove si indroducono gli aspetti di privacy ed etici inerenti all’utilizzo di tecniche inferenza sui dati

Note:
La prima parte del corso sarà effettuata in congiunzione con il corso di “Tecniche di Data Mining” tenuto dal prof. Pedreschi nell’ambito del corso di laurea in Informatica e Tecnologie Informatiche