Modelli predittivi per le pianificazioni commerciali: il caso Granarolo

De Risi, Luca (2023) Modelli predittivi per le pianificazioni commerciali: il caso Granarolo. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria informatica [LM-DM270], Documento full-text non disponibile
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Abstract

La necessità di trattare dati commerciali sta aumentando con l’incremento tecnologico nell’era della conoscenza. È molto difficile gestire i numerosi processi commerciali che si sviluppano nelle imprese, soprattutto in periodi di emergenza, dove il decision-making diventa parte fondamentale del business aziendale. Per questo, è grande l’interesse verso soluzioni utili alla manipolazione dei dati. Il problema affrontato è quello di definire un modello funzionale e tecnologico di un sistema che permette alle imprese di pianificare i processi aziendali, fornendo previsioni affidabili.L’innovazione tecnologica degli ultimi anni ha avuto un grande impatto sul mondo delle imprese, che è stato investito da un processo di cambiamento legato all’avvento di strumenti e logiche tipiche della Business Intelligence all’interno delle aziende. Tale fenomeno fa intendere l’uso di tecniche che vengono utilizzate per l’analisi dei dati aziendali. Il seguente elaborato è basato su tale fenomeno, che rende le decisioni, nel nostro caso, tramite dati previsionali, sempre più semplici e veloci.Il candidato ha partecipato all’analisi dei processi di business che governano le attività di elaborazione delle informazioni gestite e successivamente alla progettazione del prototipo. Per quest’ultimo, il candidato si è occupato individualmente dello sviluppo tramite funzionalità Machine Learning,dei sottosistemi e quindi i modelli che lo compongono. Attraverso un approccio data-driven dei processi di business aziendali, è stato progettato un sistema prototipale costituito da due moduli. Sono stati definiti i requisiti del prototipo e i dati in ingresso. In seguito, vi è la configurazione dell’ambiente di sviluppo su server remoto e connesso al Datawarehouse. Successivamente si è passati allo sviluppo dei modelli previsionali dei vari sottosistemi attraverso linguaggio Python. Infine, il funzionamento del prototipo è stato sottoposto a delle verifiche attraverso l’utilizzo di dati storici.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
De Risi, Luca
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
machine learning,data mining,crisp-dm,processi aziendali,pianificazione commerciale,modelli predittivi,regressione
Data di discussione della Tesi
20 Luglio 2023
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