Data Mining: come estrarre valore dai dati

MODULO 1 – Analisi Statistica
/ Cenni Design of Experiment
/ Correlation e Scatter Matrix
/ T-Student
/ Sensitivity Analysis (Pareto Plot, Sobol indices)
/ Linear e Interaction Effects
/ Probability Density Function (PDF)
/ Cumulative Distribution Function (CDF)

il modulo si concluderà con la condivisione di alcuni esempi applicativi

MODULO 2 – Tecniche avanzate di Data Mining: introduzione MVA e PCA
/ Intro Multi Variate Analysis (MVA)
/ Principal Component Analysis (PCA)
/ Clustering (H and partitive)
/ Esempi applicativi