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Data mining, web mining e Crm

A cura di: Furio Camillo, Giorgio Tassinari

Data mining, web mining e Crm

Metodologie, soluzioni e prospettive

Le tematiche applicative del data mining e del web mining nell'analisi di diversi autori che si stanno cimentando in progetti operativi e di ricerca (e che hanno come ambiente di riferimento il sistema SAS). E' indirizzato sia a studiosi e ricercatori, sia a soggetti che nelle aziende e nelle organizzazioni svolgono funzioni strategiche o operative legate al trattamento sistematico delle informazioni e dei dati statistici.

Edizione a stampa

39,00

Pagine: 288

ISBN: 9788846440921

Edizione: 1a edizione 2002

Codice editore: 100.492

Disponibilità: Discreta

Il volume raccoglie una serie di contributi circa le tematiche applicative del data mining e del web mining di diversi autori che si stanno cimentando in progetti operativi e di ricerca e che hanno come ambiente di riferimento il sistema SAS. Il testo nasce dall'esigenza palese e generalizzata di un giusto mezzo rispetto ai vari atteggiamenti che pervadono il moderno trattamento dei dati statistici. In particolare è evidente come tutte le fasi del trattamento delle informazioni aziendali siano orientate alla messa a punto di modelli di analisi che svolgano il duplice compito di strumenti descrittivi e algoritmi predittivi.

Questa comune esigenza risulta ancora più forte oggi, in un momento in cui il dibattito accademico sulla conduzione dell'analisi dei dati si divide in due anime: una orientata verso soluzioni algoritmiche l'altra sostanzialmente verso la specificazione del modello.

Il paradigma del "giusto mezzo" sembra quanto mai appropriato nel trattamento dei dati provenienti dagli ambienti web, dato che gli obiettivi di segmentazione a posteriori dei comportamenti degli utenti e le definizioni di modelli previsivi sugli stessi rappresentano le due anime forti del web mining.

Sono inoltre presentate alcune proposte innovative di analisi dei dati per il CRM, tutte definite partendo dall'idea di sviluppare strategie composite di knowledge data mining, utilizzate direttamente nei processi di gestione aziendale, come ad esempio la gestione delle campagne.

Il volume, seppure di contenuto scientifico, costituisce una rassegna di importanti progetti realizzati o in corso di realizzazione in Italia e pertanto è indirizzato sia a studiosi e ricercatori, sia a soggetti che nelle aziende e nelle organizzazioni svolgono funzioni strategiche o operative legate al trattamento sistematico delle informazioni e dei dati statistici.

Giorgio Tassinari è professore ordinario di Statistica aziendale dal 1994 e insegna presso la Facoltà di Economia dell'Alma Mater Studiorum Università di Bologna. I suoi interessi di ricerca riguardano problematiche microeconomiche, e negli anni più recenti l'attività si è principalmente concentrata sull'analisi dell'efficacia degli strumenti di marketing. I progetti di ricerca in corso includono l'analisi dell'impatto del prezzo di riferimento e della fedeltà di marca e la stima delle relazioni tra pubblicità, ricordo e notorietà di marca.

Furio Camillo è docente di Statistica e di Tecniche per il monitoraggio della clientela presso la Facoltà di Economia dell'Alma Mater Studiorum Università di Bologna. I suoi interessi di ricerca sono legati ai temi della Statistica multivariata esplorativa, con particolari approfondimenti sui dati di tipo qualitativo e testuale. Attualmente sta sviluppando diversi progetti di data mining su problematiche di CRM e di e-CRM ed è impegnato in studi su modelli specifici per lo clickstream analysis e il web mining. È responsabile scientifico di Simbologica s.r.l.


Renzo Traversini, Prefazione
Parte I. Data Mining
 N. Carlo Lauro, Rosanna Verde, Analisi dei dati simbolici e Data Minino
(Sommario; Il contesto; Definizione di oggetti simbolici (OS's))
Adriano Paggiaro, Nicola Torelli, Una procedura generalizzata per l'abbinamento esatto di record
(Sommario; Definizione del problema; L'implementazione di procedure di abbinamento: aspetti generali e la procedura PARI; Alcune applicazioni della procedura PARI; Considerazioni conclusive)
Flavio Verrecchia, Alcuni problemi sulle convenzioni nel processo di Data Mining, un esempio sulla convergenza nella Cluster Analysis non gerarchica
(Introduzione; Obiettivi; Metodologia; Discussione; Conclusioni)
Claudia Guardamagna, Modelli associativi per la Market Basket Analysis e il Data Minino
(Sommario; Market Basket Analysis: scopi e metodi statistici; Una proposta: intervalli di confidenza asintotici per gli indici di confidence e di lift; Dai dati alla conoscenza: un caso applicato; Un confronto con la letteratura; Brand Research)
Susi Dulli, Massimiliano Trotta, Problematiche di Text Mining: un'analisi in vista di applicazioni per SAS Enterprise Miner
(Sommario; Una definizione; L'articolazione del processo KDT; Lo stato dell'arte; Prospettive in SAS)
Parte II. e-intelligence e Web mining
 Furio Camillo, Caterina Liberati, Processi di Data Mining su oggetti simbolici per la clickstream analysis
(Sommario; Il monitoraggio su web e la generazione dei dati; I dati simbolici; La pagina web; come un oggetto simbolico; L'applicazione e il Data Mining)
Giorgio Spreafico, Flavio Verrecchia, Paolo Mariani, Mario Mezzanzanica, Processi di e-intelligence: una applicazione sui web-log
(Sommario; Dal web-log all'e-intelligence; La base dati; L'importazione dei dati in SAS e il web house; Dal Data Mining al Web Mining; Le tecniche classiche del WM: market basket analysis e link analysis; Alcuni risultati; Conclusioni)
Mario Scarnò, Donatella Sforzini, La diffusione della conoscenza via internet: acquisizioni ed elaborazione dei comportamenti degli utenti
(Introduzione; La contestualizzazione; L'acquisizione del comportamento degli utenti web; La trasformazione del comportamento degli utenti web; L'espressione della tabella dati a disposizione; La metodologia per la descrizione degli utenti; La misura dell'orientamento della ricerca; Conclusione)
Erika Blanc, Paolo Giudici, Metodi statistici per l'analisi delle sequenze di visita ai siti web
(Sommario; Il problema e i dati; La determinazione delle sequenze dirette; Gli indici di support e di confidence; Costruzione di due modelli inferenziali; Conclusioni)
Parte III. Monitoraggio, consumatori e CRM
 Maria Pia Boellis, Marco Mazzucco, Text Mining e CRM
(Sommario; Conoscenza dei clienti e text mining; Dati in input e output del sistema; Descrizione del sistema; Costruzione del modello; Inserimento dei documenti aggiuntivi; Risultati; Collaudo; Conclusioni)
Daniele Fabbri, Misurare l'efficienza nella produzione ospedaliera
(Introduzione; Efficacia e data envelopment analysis; L'ospedale come unità produttiva; I dati del modello stimato; Risultati; Considerazioni conclusive)
Cristiano Gandola, Sabrina Lanzi, Dario Contermini, Maria Beatrice Tessadori, Hosp-Watcher: analisi e rappresentazione dinamica dei dati sanitari con tecnologie software di "business intelligence"
(Introduzione; Percorso di analisi e sviluppo progettuale; Un esempio di impiego: analisi delle strutture; Conclusioni)
Silio Rigatti Luchini, Paola Bonera, Michela C. Mason, Analisi dei consumi alimentaridelle famiglie italiane
(L'indagine campionaria; Categorie di beni alimentari considerati; Variabili demografiche incluse nel modello; Specificazione del modello: l'uso dei QUAIDS con demand shifters; Determinazione dei prezzi; Il trattamento degli zeri di spesa; Stima del modello; Calcolo dell'elasticità; Conclusioni)
Furio Camillo, Stefano Zecchi, Cronographic segmentation per CRM comportamentale bancario: un approccio di analisi multiway
(L'antefatto; Come realizzare una segmentazione basata sul cliente in una banca?; L'evoluzione del cliente nel teòpo: i dati evolutivi e le traiettorie degli individui; L'evoluzione del cliente nel tempo: i dati evolutivi e le differenze (distanze) fra clienti; L'evoluzione del cliente nel tempo: la definizione di una configurazione compromesso fra posizione e evoluzione)
Silvia Casano, Dionino Di Florio, Maria Rita Pepe, Giuseppe Marcon, Una soluzione per l'ottimizzazione dei costi e dei risparmi dei clienti corporate in American Express in ambito travel
(Sommario; Lo scenario; Le fonti dati per la misurazione dei Savings; La metodologia adottata per la soluzione al problema della stima dei Saving potenziali; La presentazione dei risultati al cliente e il monitoraggio dei loro Savings)
Parte IV. Altri temi di misurazione e analisi
Daniele Giovannola, Alessia Trucchia, Un'applicazione per l'analisi di segnali da interferometri per le onde gravitazionali
(Introduzione; L'esperimento generatore dei dati; La metodologia impiegata; Trasformazione della matrice iniziale; Il filtraggio lineare; Analisi in componenti principali frequenziale; L'analisi canonica frequenziale; Descrizione dell'applicazione; Risultati ottenuti; Conclusioni)
Matteo Carminati, Lorenzo Chiapponi, Riccardo Consani, Gianmario Motta , Balanced Score Card: un prototipo didattico sulle TLC
(Sommario; Caratteristiche della Balanced Score Card (BSC); Metodologia e obiettivi del progetto; Conclusioni)
Daniel Hutton, Paolo Massimi, Un disegno degli esperimenti implementato su JMP per l'ottimizzazione di un flusso di processo e analisi scarti nel campo dell'assemblaggio di dispositivi a semiconduttore
(Sommario; Il problema; Caso reale: scarti in fase prototipi; Definizione del Design of Experiment; Analisi del Design of Experiment; Conclusioni).

Collana: Am / La prima collana di management in Italia

Argomenti: Business intelligence, Big Data, gestione delle informazioni, IT governance - Servizio al cliente, customer satisfaction, CRM

Livello: Testi per professional

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