Analisi e prototipazione di un sistema per la previsione delle vendite di un brand di abbigliamento

Negli ultimi anni le principali innovazioni tecnologiche a livello aziendale hanno interessato la macro-disciplina del data mining, ovvero l'elaborazione dei dati generati a qualunque livello dai diversi processi aziendali. Sono aumentate le disponibilità in termini di capacità computazionali e di memorizzazione, qualunque tipo di attività crea costantemente nuovi dati, in ogni momento della giornata: registratori di cassa, videocamere di videosorveglianza e sensori utilizzati nei più disparati ambiti. Tutto questo ha portato a un trend tecnologico fortemente incentrato sull'informazione, intesa come prezioso asset con cui poter ottenere un vantaggio determinante sui concorrenti. Per poter estrarre informazioni utili dai dati grezzi si utilizzano diversi approcci, appartenenti a categorie di tecniche automatiche o semi-automatiche, con lo scopo di analizzare i dati e ottenere il miglior risultato possibile da essi. Per poter conseguire dei risultati soddisfacenti si utilizzano, generalmente, approcci composti da diverse fasi: analisi del dato, preprocessing ed elaborazione, modellazione e sviluppo di statistiche di interesse. All'interno di questa tesi verranno applicate le principali tecniche di data mining con lo scopo di ricavare informazioni utili dai dati riguardanti un brand di abbigliamento fast fashion: il marchio Terranova del Gruppo Teddy.