“L’analisi predittiva è un termine che comprende una varietà di tecniche statistiche della modellazione predittiva, apprendimento automatico e data mining, per analizzare fatti storici e attuali e fornire predizioni sul futuro o su eventi sconosciuti.” (Wikipedia).

 

Quindi l’analisi predittiva, lavorando sui dati del passato e del presente, permette di determinare la probabilità di ciò che avverrà nel futuro. Essa è decisiva nell’analisi del rischio e nel Decision Making. La finalità è di trascendere cosa è avvenuto, oggetto dell’Analisi Descrittiva e della Business Intelligence, per cercare di anticipare il futuro.

 

Generalmente, per condurre analisi di Predictive Analytics, si utilizzano piattaforme dedicate ma molto si può fare anche con Excel.

Il corso, che si articola secondo tre giornate formative, prevede l’utilizzo intensivo di Excel. E’interattivo e comprende l’analisi di diversi casi sviluppati collettivamente.

 

A chi é rivolto:

Il corso è indirizzato a tutti coloro che sono coinvolti direttamente nell’analisi dei dati.

 

PROGRAMMA DEL CORSO

  Analisi dei dati Descrittiva e Inferenziale (1° giornata)   Analisi dei dati all’interno della Data Analytics

• Terminologia, concetti base

  Richiami di Statistica Descrittiva

• Utilizzo dell’Add-in di Excel: Analisi Dati

  Statistica Inferenziale

• Il test delle Ipotesi
• Rischio  e rischio 
• Dimensionamento campionario
• p-value per l’interpretazione del test delle Ipotesi

  Analisi Predittive (2° e 3° giornata)   Il perché dell’Analisi Predittiva   Correlazione e Regressione

• Correlazione di Pearson
• Regressione semplice
• Regressione Multipla con regressori continui e categorici

  Analisi predittiva con Smoothing

• Utilizzo del Risolutore di Excel
• Moving Avarage
• Exponential Smoothing

  Serie Storiche

• Modelli stagionali
• Modelli additivi e moltiplicativi
• Regressione e autoregressione nelle Serie Storiche
• Modelli ARIMA

  Regressione logistica

• Regressione logistica binaria
• Regressione logistica multinominale