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OEC019

Analisi dati esplorativa (con il linguaggio R)

Prezzo

€ 690.00
(Iva esclusa)

Scheda tecnica

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Giorni

1 gg

L'esame sistematico dei dati a disposizione mediante tecniche statistiche, per scoprire trend, pattern e relazioni, e presentarli efficacemente ai Manager con R.

L’analisi esplorativa dei dati aziendali disponibili (alias Data Discovery) è in genere il passo preliminare alla modellazione, ed è dunque fondamentale nell'Analitica avanzata e nella Data Science in generale.

3 passi classici (per partire): verifica della distribuzione dei valori, verifica delle relazioni tra risposta e predittori, verifica delle relazioni tra predittori. Taglio pratico con il software R od, in alternativa su richiesta, con Excel 2013+.


Il corso introduttivo su R.

• Tipi di variabili (numeriche e categoriche).
• Misure di sintesi dei dati.
• Istogrammi e tabelle di frequenza.
• Misure centrali dei dati.
• Misure di dispersione dei dati.
• Rappresentazione grafica dei dati.
• Campione vs popolazione.
• Distribuzioni di probabilità (le principali per le aziende).
• Correlazione e covarianza.
• Regressione lineare semplice.
• Assunzioni ed analisi dei residui.
• Rilevamento, analisi e trattamento degli outlier (valori estremi) e dei valori mancanti.
• Regressione linearizzabile.
• Regressione non lineare.
• Regressione multipla e multivariata (cenni).
• Regressione stocastica (cenni).
• Analisi della varianza (cenni).
• Intervalli di confidenza e di previsione (per correlazione e regressione). Riduzione variabili / PCA. Analisi dati esplorativa per dati non-strutturati (cenni). Test di ipotesi. Grafici e plot (scatterplot, boxplot, density plot). Visualizzazione grafica dei dati (avanzata): cenni.

NB. Gli esempi relativi ai suddetti problemi sono in R. Quali tool usare per i suddetti problemi, oltre ad R: rapida rassegna (in primis Excel e Microsoft in generale) e confronto.


Sede Data P
Roma 26/06/2018