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| text mining: teoria e applicazioni |
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Per estrarre conoscenza dai dati numerici, prodotti dalle transazioni
aziendali, commerciali e dalle diverse forme di tariffazione, da
tempo sono
stati introdotti algoritmi e tecnologie inerenti il
data mining. Cresce ora la necessità di estrarre
conoscenza dal resto dei dati, quelli non strutturati, che risiedono in file
di
testo, e-mail,
pagine internet, forum di discussione, call centre, reclami, articoli,
verbali,
brevetti, cartelle cliniche, ricette, diagnosi, referti, relazioni,
questionari.
Da qui la sempre maggiore importanza del text mining, che, per mezzo
di una componente linguistica scompone e comprende la struttura del
testo, generando
variabili
numeriche sulle quali applicare algoritmi ‘classici’ di
data mining.
Questo volume vuole sopperire alla mancanza di testi
di riferimento in lingua italiana, completi e strutturati, che descrivano
la teoria
e la pratica dell’elaborazione dei documenti.
L’obiettivo è fornire concetti fondamentali,
quali l’elaborazione
del linguaggio naturale, la rappresentazione della conoscenza e l’analisi
statistica. Si vuole quindi sottolineare come questi concetti
possano essere
applicati con successo nella pratica, se affiancati a software
performanti
come SAS® Text Miner, il software utilizzato
per i casi studio descritti nel volume.
Con l’analisi dei testi
si aprono nuovi ambiti di applicazione che oggi possiamo solo intuire:
marketing, ricerca e sviluppo, sanità,
e, perché no, gastronomia.
La pubblicazione si rivolge al mondo accademico e ai professionisti
che vogliono cogliere nuove opportunità di mercato, sfruttando
tecnologie innovative. |
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Gli Autori
Susi Dulli
Docente alla Facoltà di Scienze Statistiche
dell’Università di Padova e al Master universitario
in Business Analysis, di cui è responsabile
per l’area informatica. I suoi interessi di ricerca negli
ultimi anni riguardano il Data Mining e il Data Warehousing.
Paola Polpettini
Laureata in Economia e Commercio all’Università degli Studi di
Perugia, attualmente ricopre il ruolo di specialista per le tecnologie Analitiche
e di Customer Intelligence in SAS. Negli ultimi anni ha curato progetti
di
Data Mining per importanti aziende nei settori servizi e telecomunicazioni.
Massimiliano Trotta
Laureato presso la Facoltà di
Scienze Statistiche dell’Università di Padova è dottore
in Scienze Statistiche Demografiche e Sociali. Attualmente svolge
l’attività di analista quantitativo
presso Nunatac. |
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| SCHEDA DEL LIBRO |
| Autori:Susi
Dulli, Paola Polpettini, Massimiliano Trotta |
Editore:
FrancoAngeli
Collana: Informatica |
Per altre
informazioni sul libro
e per il suo acquisto
www.francoangeli.it |
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Tesi di laurea