Fasi del Processo Analitico - Natalia Analisi Dati

del processo analitico

Un percorso strutturato che trasforma i dati grezzi in decisioni strategiche informate.
Questo processo garantisce che ogni analisi sia precisa, efficace ed allineata agli scopi desiderati.

Goal to Reach

La fase iniziale di ogni progetto di analisi dati è la definizione degli obiettivi che consente di identificare le esigenze del cliente e permette di guidare conseguentemente le successive decisioni analitiche.

Data Collection

La raccolta dei dati è il processo di aggregazione delle informazioni da varie fonti. È fondamentale per garantire l’integrità del progetto di analisi. I dati possono provenire da: database aziendali, open data, acquisti da fornitori di dati esterni o attraverso metodi di ricerca primaria come questionari, interviste, ecc.

Data Cleaning

La pulizia dei dati è cruciale per garantire che l’analisi sia precisa ed affidabile. Questa fase comporta la gestione dei dati mancanti, dei duplicati e di tutti quei dati che non sono formattati in modo corretto in modo tale da affinare la loro qualità normalizzandoli al fine di garantire la loro consistenza ed accuratezza e prepararli al meglio alla fase successiva.

Data Exploration

L’esplorazione dei dati è un’analisi preliminare per comprendere meglio le caratteristiche e le strutture dei dati raccolti usufruendo, il più delle volte, di metodi di visualizzazione.
Questo processo consente di indagare, in modo più approfondito, le variabili oggetto di studio e di valutare le eventuali possibili relazioni tra esse.

Data Mining

Il data mining è fondamentale in ambito analytics in quanto permette di individuare le connessioni nascoste tra i dati mediante l’utilizzo di tecniche statistiche al fine di scoprire insight di valore che non sono immediatamente evidenti.

Machine Learning

Il machine learning è il cuore dell’analisi predittiva. In questa fase i modelli statistici e gli algoritmi di apprendimento sono addestrati sui dati per poter effettuare delle previsioni al fine di prendere decisioni informate.

Data Visualization

La visualizzazione rappresenta lo step finale ed è essenziale per rappresentare graficamente i dati e le relative informazioni ottenute in modo efficace. La presentazione tramite dashboard permette di ottenere, da un’elevata mole di dati, informazioni chiare, comprensibili ed accessibili al fine di prendere decisioni sulla base dei risultati ottenuti.

fasi

del processo analitico

Goal to Reach

Data Collection

Data Cleaning

Data Exploration

Data Mining

Machine Learning

Data Visualization

NATALIA GIOVANNA CHIRICO

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