Analisi di previsione dei dati con tecniche di data mining
Comportamento delle diverse tecniche
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Al giorno d'oggi è di grande importanza per le aziende fare previsioni, oltre che misurare come si sono comportate nel tempo, per poter pianificare l'andamento del loro business, ridurre le perdite e aumentare i profitti. Per generare una stima delle vendite, sono state analizzate diverse tecniche di data mining. Tra le tecniche selezionate vi erano le serie temporali e, al suo interno, le medie mobili, lo smussamento esponenziale e lo smussamento esponenziale regolato dalla tendenza; sono stati selezionati anche la regressione lineare e gli alberi casuali. Sono stati creati modelli di previs...
Al giorno d'oggi è di grande importanza per le aziende fare previsioni, oltre che misurare come si sono comportate nel tempo, per poter pianificare l'andamento del loro business, ridurre le perdite e aumentare i profitti. Per generare una stima delle vendite, sono state analizzate diverse tecniche di data mining. Tra le tecniche selezionate vi erano le serie temporali e, al suo interno, le medie mobili, lo smussamento esponenziale e lo smussamento esponenziale regolato dalla tendenza; sono stati selezionati anche la regressione lineare e gli alberi casuali. Sono stati creati modelli di previsione con ciascuna delle tecniche, applicando le equazioni corrispondenti e le informazioni estratte dal database, al fine di generare previsioni di vendita con maggiore precisione, per poi confrontare i diversi risultati e misurare la percentuale di errore.
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