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Academic year: 2023

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1.1 Origine e significato ... 2

1.2 Il processo decisionale ... 4

1.3 Digital Transformation ... 7

1.4 Scienza dei dati ... 10

2.1 La societΓ  ... 13

2.2 Contesto geografico e competitivo ... 15

2.3 Panoramica del settore ... 18

2.4 Stato dell’arte ... 22

2.5 Il perchΓ© dell’analisi ... 25

2.5.1 Bisogni ... 26

2.5.2 Sfide ... 27

2.5.3 OpportunitΓ  ... 32

3.1 Data Management ... 34

3.2 Extract, Transform, Load ... 39

3.3 Database ... 41

3.4 Knowledge Discovery Process ... 44

4.1 Premesse ... 49

4.2 Anomaly detection ... 51

4.3 Analisi temporali ... 53

4.4 Analisi sui soci ... 59

4.5 Analisi sulle famiglie ... 66

4.6 Analisi sui settori ... 70

4.7 Analisi proposte ... 77

4.7.1 Regole di associazione ... 78

(3)

4.7.2 Analisi predittive ... 79 4.7.3 Analisi incrociate ... 81

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(11)

➒

➒

➒

Come? Perchè?

Cosa succede

se... ?

Azione

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➒

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➒

(14)

➒

➒

(15)
(16)
(17)
(18)
(19)

Scuola Sci

Scuola Sci e Snowboard Associazione Polisportiva Dilettantistica

Estivo Invernale

(20)

➒

➒

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(23)
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(26)

2.050.000 2.349.000

590.000 489.000 547.000

3.491.000

4.020.500

0 500.000 1.000.000 1.500.000 2.000.000 2.500.000 3.000.000 3.500.000 4.000.000 4.500.000

Numero Praticanti

Sci Alpino Snowboard TOTALE

(27)
(28)
(29)

SG 1

β€’ Dal 2012-2013 al 2017-2018

β€’ Software integrato su MS

Excel

β€’ Input manuale

SG 2 β€’ Dal 2009-2010 al 2015-2016

β€’ Software proprietario ma

obsoleto

β€’ Dati accessibili da backup e formato CSV

SG 3 β€’ Dalla stagione 2018-2019

β€’ Servizio rigido e di parte terza

β€’ Database non accessibile

β€’ Dati scaricabili in

formato CSV

(30)

➒

➒

➒

(31)

BISOGNI Monitoraggio delle

attivitΓ 

Individuazione delle criticitΓ 

Proposte efficaci

SFIDE

AttrattivitΓ  CompetitivitΓ 

Innovazione

OPPORTUNITΓ€

Espansione Fidelizzazione del

cliente

Ottimizzazione del

servizio

(32)

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➒

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(41)

Dati

Incorretti

Incompleti

Incoerenti

Difficili da accorpare Obsoleti

Difficili da analizzare

Errori di battitura

Missing values

Riferimenti errati

Diverse strutture e formati

Difficilmente

accessibili

Processi

complicati

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(43)
(44)

➒

➒

➒

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➒

➒

➒

(50)

➒

➒

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Data

Target Data

Pre- processed

Data

Transformed Data

Pattern

Knowledge Trasformazione

Pre-processing Selezione

Data mining

Interpretazione

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➒

➒

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➒

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Ξ΅

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πœŒπ‘‹π‘Œ = πœŽπ‘‹π‘Œ

πœŽπ‘‹πœŽπ‘Œ

πœŽπ‘‹ πœŽπ‘Œ

πœŽπ‘‹π‘Œ

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𝑃𝐴 = π‘†π‘œπ‘π‘– π‘π‘’π‘Ÿπ‘ π‘– π‘†π‘œπ‘π‘– π‘Žπ‘π‘žπ‘’π‘–π‘ π‘–π‘‘π‘–

𝑃𝑃𝐴 = π‘†π‘œπ‘π‘– π‘π‘’π‘Ÿπ‘ π‘– + π‘†π‘œπ‘π‘– π‘π‘Žπ‘Ÿπ‘‘π‘’π‘›π‘‘π‘–

π‘†π‘œπ‘π‘– π‘Žπ‘π‘žπ‘’π‘–π‘ π‘–π‘‘π‘–

(82)

𝐼𝐹 = π‘…π‘–π‘›π‘›π‘œπ‘£π‘–

π‘†π‘œπ‘π‘– π‘‘π‘œπ‘‘π‘Žπ‘™π‘– Γ— 100

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Riferimenti

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