Descrizione evento

Chi si occupa di analisi dati o business intelligence ha sempre la necessità di individuare i fenomeni che si discostano dal comportamento standard.

Questo per poter essere un fermo punto di riferimento all’interno dell’organizzazione come supporto alle decisioni del management.
L’AI, Intelligenza Artificiale, è un aiuto fondamentale per chi svolge questi lavori per individuare in grosse quantità di dati i cosiddetti outliers. Questi sono un’osservazione che devia molto dalla maggior parte delle altre osservazioni, come un punto, comportamento, pattern che risulta essere statisticamente anomalo rispetto al dataset.

Solitamente si procede attraverso l’uso di statistiche descrittive come parametri di riferimento, ma spesso accade che l’outlier si nasconde in fenomeni di stagionalità o sia praticamente invisibile con i metodi tradizionali, proprio perchè non è riferibile ad una sola variabile bensì alla combinazione multipla di tantissime variabili.
Pensiamo al caso dei crediti, delle transazioni bancarie, dei dati di sensori IOT, di comportamenti fraudolenti su internet, di indirizzi IP internet in caso di abusi sulle reti ecc.
I casi sono moltissimi e ovunque c’è un dato, c’è un outlier.
L’analisi statistica e il Machine Learning forniscono strumenti efficaci per trovare l’anomalia in mezzo a molti dati, grazie alla sua flessibilità con cui si adeguano alla distribuzione dei dati e alla possibilità di imparare da esempi.

A chi è dedicato?

E’ indicato per Manager e specialist di Business Intelligence, Controllers, Executives e tutti coloro che desiderano applicare l’AI al controllo dei propri dati aziendali per migliorare l’identificazione delle problematiche anomale e prevenire fenomenologie negative di business.

Programma

Check in e introduzione al corso
Identificare il dato normale e quello anomalo nel proprio contesto.
Metodi di visualizzazione dei dati – Data Visualization e scelta dei chart
Metodi per trovare dataset con esempi analoghi al proprio business
Cosa fare quando gli Outliers sono troppo pochi
Strumenti statistici
Algoritmi di Machine Learning applicabili alla ricerca degli Outliers
Case Study, metodologie di analisi utilizzate
Brainstorming, discussione sui casi portati dai partecipanti

I docenti:

Roberto Marmo Roberto Marmo

Quando

16 Ottobre 2019

 

Subscription fee

tkticona  PARTECIPAZIONE  1 persona  185 €

Come mi iscrivo?

1- SCARICA LA SCHEDA

2 – Si aprirà la scheda di iscrizione che andrà compilata e re-inviata come da istruzioni nella stessa scheda;

3- Si riceverà conferma dell’iscrizione al corso.

Il pagamento può avvenire attraverso bonifico bancario come specificato nella scheda.

Per ogni informazione è a disposizione la chat online facendo clic in basso a destra su questo sito o scrivendo all’indirizzo email info(@)fluel.it