Gli analytics come motore per i big data la ricerca e il sistema paese

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3 Gli analytics come motore per i big data la ricerca e il sistema paese a cura di Agostino Di Ciaccio Walter Lanzani Contributi di Cinzia Amandonico, Daniele Baldoni, Luca Bardini, Thiago Barroero, Roberto Boselli, Maria Carratù, Lorenzo Chiappetta, Giuseppe Codazzi, Fabrizio Cosentino, Matteo Crotta, Enzo D Arcangelo, Paolo Dell Olmo, Agostino Di Ciaccio, Francesca Di Gregorio, Maria Dimitri, Veronica Favilli, Cinzia Graziani, Andrea Lamanna, Graziana Lassandro, Silvia Loriga, Vittorio Magatti, Michela Marchetti, Licia Maron, Rita Marras, Alessandro Martini, Manuela Melchionno, Mario Mezzanzanica, Valentina Minnetti, Gloria Oroni, Marco Pannacci, Marco Passacantilli, Francesca Pierri, Elisabetta Prantera, Claudia Proia, Daniele Sacco, Andrea Spizzichino, Francesco Tarasconi, Gian Roberto Tognetti, Luca Urzetta, Giorgio Vasselli, Cecilia Vitiello

4 Copyright MMXIII ARACNE editrice S.r.l. via Raffaele Garofalo, 133/A B Roma (06) ISBN I diritti di traduzione, di memorizzazione elettronica, di riproduzione e di adattamento anche parziale, con qualsiasi mezzo, sono riservati per tutti i Paesi. Non sono assolutamente consentite le fotocopie senza il permesso scritto dell Editore. I edizione: settembre 2013

5 Indice Prefazione Data Intelligence and Collective Intelligence for Fraud Detection - Paolo Dell Olmo - Data... as a Service. Una opportunità per il cambiamento delle politiche e dei servizi - Mario Mezzanzanica, Roberto Boselli - Big Data e High-Performance Analytics - Cinzia Amandonico - Indagini statistiche attraverso i social networks - Agostino Di Ciaccio - Strumenti e tecniche di Business Intelligence per valutare l attendibilità delle stime campionarie - Alessandro Martini, Silvia Loriga, Cinzia Graziani, Andrea Spizzichino - Valutazione del rischio di default delle PMI attraverso uno studio caso-controllo - Francesca Pierri - SAS High Performance Analytics in Action - Graziana Lassandro - La riparametrizzazione dei Modelli Lineari e le procedure glm e mixed di SAS - Enzo D Arcangelo, Cecilia Vitiello Sezione Poster Il data warehouse del 6 Censimento generale dell agricoltura. - Maria Dimitri, Fabrizio Consentino, Marco Passacantilli, Valentina Minnetti - ISTAT Modello di regressione logistica multipla applicato all indagine del fenomeno Serial Killer in Italia Gian Roberto Tognetti - Università La Sapienza di Roma Dalla scelta di un modello di pricing alla definizione di un requisito di capitale per il premium risk Vittorio Magatti - Università La Sapienza di Roma Il modello di regressione quantile. Analisi dei sinistri RCA in Italia Manuela Melchionno - Università La Sapienza di Roma Metodologia propedeutica alla realizzazione di un modello interno di rischio operativo - Francesca Di Gregorio, Luca Bardini - Università La Sapienza di Roma Studio territoriale del mercato del lavoro nella Provincia di Roma - Lorenzo Chiappetta - Università La Sapienza di Roma

6 Gli algoritmi genetici per la selezione delle variabili - Michela Marchetti - Università La Sapienza di Roma I percorsi occupazionali e le tipologie contrattuali nella Provincia di Roma: un analisi longitudinale - Gloria Oroni - Università La Sapienza di Roma Behaviours and lifestyles of young people Daniele Baldoni, Elisabetta Prantera, Giorgio Vasselli - Università La Sapienza di Roma Sentiment Analysis su Twitter Claudia Proia - Università La Sapienza di Roma Metodi multivariati sugli esiti del monitoraggio dell entomofauna dell area cacuminale del Gennargentu Rita Marras - Università degli Studi di Milano Bicocca Modello di retention per una compagnia di assicurazioni Luca Urzetta - Università degli Studi di Milano Bicocca Modelli di Data Mining a supporto dei processi di CRM di una TELCO Giuseppe Codazzi - Università degli Studi di Milano Sviluppo di un programma SAS per la gestione degli archivi anagrafici degli animali di interesse zootecnico - Matteo Crotta - Università degli Studi di Milano Metodi di classificazione e di sentiment analysis nell ambito dei customer feedback: un caso di studio su testi in lingua italiana - Veronica Favilli - Alma Mater Studiorum Università di Bologna Valutazione dell effetto di un trattamento sperimentale nell asma non completamente controllata: uno studio clinico di Cros NT Marco Pannacci - Alma Mater Studiorum Università di Bologna Una nuova proposta di indicatore composito definito sulla base di misure di distanza Licia Maron - Università degli Studi di Padova Singular Value Decomposition, Teorema di Eckart Young e Text Mining con SAS - Francesco Tarasconi - Università degli Studi di Torino SAS Credit Risk Management for Banking: calcolo del capitale regolamentare Maria Carratù - Università Cattolica del Sacro Cuore Realizzazione di un Sistema Informativo Integrato di Supporto alle Decisioni in tecnologia SAS per l Agricoltura della Regione Sardegna (SISDA) Andrea Lamanna - Università degli Studi Mediterranea Plan to Operations - Thiago Barroero, Daniele Sacco - Università degli Studi di Pavia

7 GLI ANALYTICS COME MOTORE PER I BIG DATA, LA RICERCA E IL SISTEMA PAESE Alla presenza di Docenti, ricercatori, studenti, analisti e manager di aziende pubbliche e private, SAS Campus 2012 è stata una ulteriore conferma sia della crescente importanza degli analytics per comprendere e gestire i sempre più complessi fenomeni del momento storico in cui viviamo, sia delle crescenti opportunità che si presentano ai giovani capaci di applicare gli analytics all interno dei processi aziendali. Nel convegno è stato decisamente confermato che gli analytics consentono di interpretare i più attuali fenomeni, quali i social networks, la riduzione delle frodi, la gestione del rischio, il supporto alle decisioni, il mercato del lavoro, solo per citarne alcuni. Per affrontarli è sempre più necessario possedere competenze integrate sia di gestione del dato sia della sua analisi con molteplici tecniche e metodologie. Queste sono le competenze sempre più ricercate dal mercato e sono anche le competenze che sviluppano Università come La Sapienza e molti altri atenei italiani. SAS ringrazia enormemente il prof. Agostino Di Ciaccio per la sua disponibilità e per la passione che trasmette ai suoi studenti, e ringrazio tutta l Università La Sapienza, la Preside della Facoltà di Ingegneria dell Informazione, Informatica e Statistica Luigia Carlucci Aiello, il Direttore del Dipartimento di Scienze Statistiche Fabio Grasso e tutti i docenti che hanno attivamente collaborato per la buona riuscita della giornata. Soltanto dalla meticolosa e documentata analisi della realtà si possono definire ed attuare quelle innovazioni che possono produrre un salto di qualità alle imprese e alle strutture pubbliche del nostro paese. Ci auguriamo che SAS Campus 2012 abbia contribuito a fare un ulteriore passo avanti in questa direzione. Walter Lanzani Strategy&Operations Director SAS L iniziativa SAS Campus 2012 ha rappresentato un momento importante nella collaborazione tra l università La Sapienza, e in particolare il dipartimento di Scienze Statistiche, e il SAS Institute. Questa collaborazione ormai decennale è divenuta ancora più importante con la crescente diffusione dei big data, ossia grossi o enormi archivi di dati, disponibili attraverso varie fonti. Questi dati possono essere di varia natura e complessità, possono provenire da osservazioni ripetute del fenomeno, possono avere una struttura gerarchica, spaziale o temporale. Esempi notevoli sono i dati testuali, quelli provenienti da transazioni, dati di origine sanitaria o serie storiche finanziarie. Poiché tutte le aziende di medio-grandi dimensioni registrano in forma elettronica tutte le operazioni che coinvolgono la produzione, la distribuzione, le vendite e i rapporti con la clientela, ogni giorno si accumulano migliaia di records nei rispettivi archivi. Non analizzare questi archivi, che possono arrivare a contenere milioni di records, vuol dire rinunciare ad una parte importante dell informazione disponibile. D altra parte questi grossi archivi sono complessi da analizzare, per il grande numero di unità e/o variabili presenti ma anche per altre peculiarità: le assunzioni statistiche sui dati, la rappresentativà del campione osservato, la qualità dei dati etc.. In questi archivi, ad esempio, in corrispondenza ad alcune variabili e per alcuni sottocollettivi sono spesso mancanti alcuni dati, altre difficoltà sorgono quando dobbiamo mettere insieme dati provenienti da fonti diverse o se dobbiamo analizzare migliaia di documenti in forma testuale. La statistica classica non è in grado di analizzare in modo efficace questo tipo di dati e sono state proposte strategie di analisi che vanno sotto il nome di data mining o predictive analytics. Le dimensioni dei data sets richiedono inoltre un software progettato per analizzare migliaia di variabili o milioni di unità statistiche, e in queste condizioni SAS mostra tutte le sue potenzialità. In questo volume abbiamo raccolto una parte delle comunicazioni presentate al convegno ed i poster che sono stati predisposti dagli studenti e da alcuni ricercatori ISTAT. In tutti è presente, da un punto di vista teorico e/o applicato, un contributo innovativo all analisi dei big data per la soluzione di problemi reali. Voglio ringraziare SAS, e in particolare Walter Lanzani e Cinzia Gianfiori, per aver reso possibile il successo di questa iniziativa che, spero, possa segnare una tappa di una collaborazione sempre più intensa e proficua con l università La Sapienza. Agostino Di Ciaccio Sapienza - Università di Roma

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