Data mining: differenze tra le versioni
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In entrambi i casi i concetti di informazione e di significato sono legati strettamente al dominio applicativo in cui si esegue data mining, in altre parole un dato può essere interessante o trascurabile a seconda del tipo di applicazione in cui si opera.
Questo tipo di attività è cruciale in molti ambiti della [[ricerca scientifica]], ma anche in altri settori (per esempio in quello delle [[ricerca di mercato|ricerche di mercato]]). Nel mondo professionale è utilizzata per risolvere problematiche diverse tra loro, che vanno dalla gestione delle relazioni con i clienti ([[Customer relationship management|CRM]]), all'individuazione di comportamenti fraudolenti, fino all'ottimizzazione di [[sito web|siti web]].<ref>{{Cita web|titolo=Daniele Medri: Big Data & Business: An on-going revolution|url=http://www.statisticsviews.com/details/feature/5393251/Big-Data--Business-An-on-going-revolution.html|editore=[[Statistics Views]]|data=21 ottobre 2013|accesso=21 giugno 2015|dataarchivio=17 giugno 2015|urlarchivio=https://web.archive.org/web/20150617211645/http://www.statisticsviews.com/details/feature/5393251/Big-Data--Business-An-on-going-revolution.html|urlmorto=sì}}</ref>
=== Premesse ===
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