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SISTEMI DI SUPPORTO ALLE DECISIONI AZIENDALI (LAUREA MAGISTRALE)

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Anno accademico 2012/2013

Codice dell'attività didattica
LET0538
Docente
Dott. Federica Cena (Titolare del corso)
Corso di studi
controllare nei Piani carriera a quali Corsi di studio è offerto l'insegnamento, a seconda della coorte di riferimento
Anno
1° anno 2° anno
Periodo didattico
Primo semestre - seconda parte
Tipologia
Per tutti gli ambiti
Crediti/Valenza
6
SSD dell'attività didattica
INF/01 - informatica
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Facoltativa
Tipologia d'esame
Orale
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

 L'obiettivo del corso è quello di fornire una panoramica delle metodologie e applicazioni informatiche avanzate maggiormente utilizzate oggi nel mondo delle imprese per analisi di dati a supporto dei processi di decisione. In particolare, i temi che verranno analizzati in questo corso saranno:
Data warehousing, OLAP e Data mining
- Knowledge management
- Uso di datawarehouse e data mining per il supporto alle decisioni
- Applicazioni in ambito economico e aziendaleVerrà utilizzato in laboratorio un SW applicativo per datawarehousing e datamining, per realizzare un progetto di analisi di dati per decisioni di marketing. Esame: orale; verrà richiesta la realizzazione di un progetto

 

 The aim of the course i sto offer a wide view on the most important methodologies and techniques used by industries to analyse data in order to support the decision process. In particolar, the topic discussed in the course will be the following one: Data warehousing, OLAP e Data mining
- Knowledge management
- how to use datawarehouse and data mining in order to  support decisions
- Applications for business. In the laboratori, we will use a software for datawarehousing and datamining, in order to design and develop a project of data analysis in order to support marketing decision.

 

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Programma

Programma delle lezioni:

1 parte: Data warehouse. Introduzione al data warhouse e principi di CRM. Ciclo di vista di un data warehouse. Analisi e riconciliazione delle fonti. Progettazione concettuale e logica di un data warehouse. Modello multidimensionale.

2 parte: Data Mining. Introduzione al data mining, analisi OLAP, clustering,  alberi decisionali, reti neurali. Use case di applicazioni aziendali.

Scheduling of the lessons:

1 part: Data warehouse. Introduction to data warhouse.  CRM. datawarehouse life’s cicle. Source analysis. Conceptual and logical design of a data warehouse. Multidimensional model.

2 part: Data Mining. Introduction to data mining, OLAP, clustering, decistion tree, neural network. Use cases.

Testi consigliati e bibliografia

Oggetto:

C. Todman: Designing a Data warehouse, Prentice Hall 2001

C. Berry, B. Linoff: Data mining, Apogeo 2003


 

 

 

C. Todman: Designing a Data warehouse, Prentice Hall 2001

C. Berry, B. Linoff: Data mining, Apogeo 2003


 



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Note

Esame orale consistente nella discusione del progetto

Oral exam, that consists in the discussion of the project

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Altre informazioni

http://www.di.unito.it/~cena/teaching_dss.html
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Ultimo aggiornamento: 08/04/2014 12:10
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